Innovación Tecnológica en el Sector Salud

El horizonte del proyecto fue la construcción de una plataforma robusta y segura de análisis de datos médicos, capaz de proporcionar métricas clave y visualizaciones interactivas.

Acerca de EPA

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La necesidad de soluciones en la nube para impulsar la innovación empresarial continua

EPA Bienestar es una organización dedicada a mejorar la salud y el bienestar de sus usuarios a través de servicios médicos integrales y tecnologías avanzadas. Aprovechando desarrollos digitales de código abierto y asociaciones tecnológicas, buscan transformar la forma en que se ofrecen los servicios de salud y bienestar.

Identificando y priorizando las necesidades básicas, fisiológicas y de seguridad de las personas, EPA Bienestar ayuda a los usuarios a alcanzar sus objetivos de bienestar. Su enfoque adaptado a la edad crea conexiones personalizadas mediante una combinación de inteligencia humana y artificial, innovación tecnológica constante, empatía y una metodología de aprendizaje adaptada a cada escenario.

El Desafío

Ante la necesidad de analizar de manera eficiente y segura grandes volúmenes de datos médicos, EPA Bienestar buscó extraer métricas clave y visualizarlas de manera comprensible para mejorar la calidad del servicio e informar la toma de decisiones. Para enfrentar este desafío, se asociaron con DinoCloud, un Premier Partner de Amazon Web Services (AWS), con el objetivo de crear una plataforma robusta y escalable que responda a las crecientes necesidades de la organización.

Nuestro Enfoque

Etapas, tecnologías y servicios implementados

DinoCloud llevó a cabo un diagnóstico inicial para resaltar la necesidad de una infraestructura avanzada en el análisis de datos médicos y la integración de nuevas herramientas tecnológicas. El objetivo del proyecto fue construir una plataforma segura de análisis de datos médicos capaz de proporcionar métricas clave y visualizaciones interactivas. Además, se exploró el potencial de una plataforma conocida como Medplum para complementar la solución.

El proyecto se dividió en dos etapas principales:

Etapa 1: Construcción de una Infraestructura para el Análisis de Datos

  1. Descubrimiento y Definición de Métricas:
    Se colaboró estrechamente con EPA Bienestar a través de reuniones y talleres para identificar las métricas clave a extraer de los datos almacenados en Amazon HealthLake.
  2. Integración con Amazon Athena:
    Se estableció una conexión segura entre Amazon HealthLake y Amazon Athena para el acceso y análisis eficiente de los datos. Se implementaron mecanismos estrictos de autenticación y autorización para asegurar que solo el personal autorizado pudiera acceder a la información sensible.
  3. Proceso de Conversión de Datos:
    Se desarrolló un proceso robusto para convertir datos del formato NDJSON al formato JSON requerido por Amazon Athena, asegurando la integridad y consistencia de los datos. Se incluyeron mecanismos de manejo de errores para prevenir interrupciones debido a problemas técnicos.
  4. Monitorización con Amazon CloudWatch:
    Se implementó Amazon CloudWatch para monitorear el rendimiento de la infraestructura, establecer métricas y configurar alarmas para detectar y resolver problemas proactivamente, asegurando un funcionamiento sin problemas.
  5. Extracción y Visualización de Métricas:
    Se extrajeron métricas definidas mediante consultas específicas en Athena y se crearon métricas personalizadas a partir de los datos del recurso Observation en Amazon HealthLake. Se diseñó e implementó un tablero interactivo en Amazon QuickSight para una visualización clara y completa.

Etapa 2: Despliegue de Medplum en AWS

  1. Exploración de Medplum:
    Se llevó a cabo una investigación exhaustiva de Medplum para evaluar sus funcionalidades y su potencial integración con la infraestructura desarrollada.
  2. Automatización con AWS CDK:
    Se creó un repositorio utilizando AWS Cloud Development Kit (CDK) para automatizar el despliegue de la infraestructura en AWS, asegurando una operación eficiente y escalable.
  3. Despliegue de Infraestructura:
    Se aprovisionaron automáticamente recursos esenciales como Amazon EC2 (servidores), Amazon S3 (almacenamiento) y Amazon RDS (bases de datos). Se validaron continuamente las configuraciones para minimizar errores humanos y garantizar una infraestructura sólida y confiable.
  4. Implementación y Pruebas de Medplum:
    Se desplegó la aplicación Medplum en la nueva infraestructura, configurándola para conectarse con los servicios de AWS y la solución de Amazon HealthLake. Se llevaron a cabo pruebas exhaustivas para asegurar el correcto funcionamiento e integración sin problemas.

En DinoCloud, nos especializamos en transformar la infraestructura actual de una empresa en un sistema moderno, escalable, de alto rendimiento y rentable, diseñado para cumplir con los objetivos comerciales. Si estás interesado en optimizar la gestión de datos, mejorar el análisis y reducir costos, no dudes en contactarnos aquí.

Servicios aplicados

Icono de Amazon EC2 Amazon EC2

Proporcionó recursos de computación escalables para implementar y ejecutar aplicaciones de manera eficiente.

Icono de Amazon S3 Amazon S3

Ofreció almacenamiento seguro y escalable para datos y recursos necesarios en la infraestructura.

Icono de AWS RDS con MySQL Amazon RDS

Gestionó bases de datos relacionales para almacenar y administrar datos esenciales de manera eficiente.

Icono de Amazon HealthLake Amazon HealthLake

Proporcionó una plataforma segura y escalable para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos médicos.

Icono de Amazon Athena Amazon Athena

Habilitó consultas y análisis eficientes de los datos almacenados en Amazon HealthLake sin procesos ETL complejos.

Icono de Amazon CloudWatch Amazon CloudWatch

Monitorizó el rendimiento de la infraestructura configurando métricas y alarmas para detectar y resolver problemas de manera proactiva.

Icono de Amazon QuickSight Amazon QuickSight

Diseñó e implementó un tablero interactivo para visualizar claramente y de manera integral las métricas y resultados de los análisis.

Resultados

A través de la colaboración con DinoCloud, EPA Bienestar transformó sus capacidades de análisis de datos médicos. Estableciendo una infraestructura robusta y segura y explorando tecnologías innovadoras, ahora poseen una herramienta poderosa que mejora significativamente su capacidad para gestionar y analizar información crítica de salud.

Algunos beneficios:

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