AWS-gestützte Plattform von AiCure unterstützt klinische Studien durch Erlernen des Patientenverhaltens

Bei klinischen Studien ist es oft schwierig, das Engagement der Patienten aus der Ferne zu erfassen und die Symptome zu bewerten. Der Zugriff auf aussagekräftige Patientendaten und Einblicke in das Echtzeit-Engagement können einen ganzheitlichen Blick auf die Symptome des Patienten und seine Erfahrungen mit der Behandlung ermöglichen.

AiCure senkt die Kosten, verbessert die Vorhersagbarkeit von Studienzeiten und beschleunigt diese Zeiten durch das Engagement von Patienten aus der Ferne und durch Bewertungen, wie die Messung digitaler Biomarker und die Echtzeitüberwachung der Patientendosierung. AiCure verwendet eine Microservices-gesteuerte Architektur und nutzt eine Vielzahl von Lösungen von Amazon Web Services (AWS), um Video-, Audio-, Bild- und Textdaten von Patienten, die an klinischen Studien teilnehmen, zu erfassen, zu katalogisieren und zu verarbeiten. Services wie Amazon API Gateway helfen dabei, die Smartphones der Patienten mit der Backend-Architektur zu verbinden, während AWS Step Functions und AWS Batch für die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen und Inferenzierung im großen Umfang genutzt werden, um Daten verwertbar zu machen. Andere Services, wie AWS Lambda, werden verwendet, um Metadaten für jede Ausführung der KI-Pipeline zu generieren, um einen Prüfpfad und eine vollständige Rückverfolgbarkeit im gesamten System zu schaffen. Diese Daten können dann vom Auftraggeber der klinischen Studie genutzt werden, um das Patientenengagement zu fördern und die Einhaltung des Medikamenteneinnahmeplans zu unterstützen.

AWS ermöglicht AiCure die „Nutzung von Cloud-Services für Skalierbarkeit, Flexibilität, Zuverlässigkeit, Überprüfbarkeit und Sicherheit. Wir müssen das Rad nicht neu erfinden“, sagt Lei Guan, Chief Technology Officer bei AiCure. Authentifizierungsservices wie Amazon Cognito, AWS Key Management Service (AWS KMS) und AWS Lambda sind für AiCure der Schlüssel zur Einhaltung des HIPAA, während Speicherlösungen wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) dafür sorgen, dass das Unternehmen sich keine Sorgen um die Skalierbarkeit machen muss, wenn seine Benutzerbasis und das Datenerfassungsvolumen wachsen. Eine auf Microservices basierende Architektur bedeutet, dass AiCure seine Plattform in großem Umfang betreiben und sich dabei auf die ständige Weiterentwicklung seiner KI-Kerntechnologie konzentrieren kann. Und seit der Umstellung auf die AWS-basierte Architektur hat AiCure mehr als 600 000 Videos, 180 Millionen Bilder, 600 000 Dosierungsereignisse und 17 000 Interventionsereignisse aus 30 Ländern erfasst, und das alles bei nahezu Echtzeitleistung.