Umsetzungspartner Insign beschreibt BlueConnect aus technischer Sicht

28.4.2016

Elektronischer Austausch von medizinischen Informationen: Individuallösung, realisiert mit dem Play Framework und Akka Clustering

 

Ziele des Projekts

 

Die BlueCare AG bietet innovative eHealth-Lösungen für mehr Effizienz und Vernetzung im Schweizer Gesundheitswesen. Gemeinsam mit Partnern gestaltet BlueCare die integrierte Gesundheitsversorgung von morgen.

 

Administrative Arbeiten in Arztpraxen sind bis heute geprägt von viel Papier und veralteten Kommunikationsformen, wie beispielsweise dem Fax. Der tägliche administrative Aufwand für Ärzte und medizinische Praxisassistentinnen ist daher erheblich. Die BlueCare AG hat diesen Sachverhalt schon länger erkannt und konzipierte daher zusammen mit Pilot-Praxen eine IT-Lösung, die diese Aufwände deutlich verringert, indem die eingehende Kommunikation gebündelt wird und Vorgänge, die heute manuell erfolgen, möglichst weitgehend automatisiert werden. Ziel ist ein Gewinn an Effizienz und Qualität für Arztpraxen. Die IT-Lösung ist unter dem Namen BlueConnect auf dem Markt.

 

Herausforderungen

 

Eine IT-Lösung wie BlueConnectumzusetzen, ist in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung. Ohne die gewohnten Abläufe in einer Arztpraxis auf den Kopf zu stellen, soll sich die Lösung nahtlos in die bisherigen Prozesse eingliedern und administrative Aufgaben übernehmen, die vorher in der Regel von Praxisassistentinnen erledigt wurden. Eine Praxis soll sich autonom für diese innovative Lösungentscheiden können, ohne dass Partnerunternehmen ihre Kommunikation oder Software anpassen müssen. Überweisungen von Patienten sollen beispielsweise weiterhin per Fax oder E-Mail entgegen genommen werden können, mit dem wesentlichen Unterschied, dass die Verarbeitung solcher Überweisungen vollautomatisch erfolgt und keinerlei Papier mehr anfällt.

 

Die BlueCare AG hat zusammen mit Arztpraxen diese innovative eHealth-Lösung konzipiert und brauchte dann für die Realisierung von BlueConnect, wie die neue Lösunggetauft wurde, einen starken Entwicklungspartner. Diesen hat die BlueCare AG in der insign gmbh gefunden. Wir durften im Rahmen unseres Body Leasing-Angebotes ein Java Entwickler-Team zur Verfügung stellen, das vorwiegend bei BlueCare vor Ort arbeitete. Die Projektleitung stellte BlueCare selber, wobei wir punktuell auch hier beratend und personell unterstützend wirkten.

 

Lösungsansatz

 

Für eine sichere, hochindividuelle, performante, skalierbare und über diverse Schnittstellen kommunizierende Lösung setzen wir technologisch auf Java, basierend auf dem Play Framework und auf das Akka Clustering. Als Storage Backend kommt ein MongoDB (No SQL) Cluster zum Einsatz. Weitere Tools umfassen Atmosphere, jQuery und Bootstrap.

 

Fehlerfreies Einlesen von Daten mithilfe intelligenter Algorithmen

 

Damit Patientenstammdaten der jeweiligen Arztpraxis und Institutionsdaten, die für die Überweisungen benötigt werden, nicht redundant gepflegt oder gar manuell erfasst werden müssen, wurden diverse Schnittstellenrealisiert. Um individuell auf das Setup der einzelnen Arztpraxis eingehen zu können, stehen für das Laden der Patientenstammdaten verschiedene Quellen zur Verfügung.

 

Fehlerfreies Einlesen von Daten mithilfe intelligenter Algorithmen

 

Patientendaten können aber auch direkt aus der Praxissoftware exportiert und in BlueConnect importiert werden. Beim Einlesen der Daten kommen intelligente Algorithmen zum Einsatz, die Dubletten und unvollständige Datensätze verhindern. Institutionsdaten werden aus dem Health Institution Index HII bezogen. Die einzelne Praxis kann ihre BlueConnect-Benutzer jederzeit selber verwalten und die Kommunikation ist mittels HIN ACS (Access Control Service) abgesichert. Für den Datenaustausch kommt der eHealth-Standard HL7 FHIR zum Einsatz.

 

Effizienzgewinn für die Arztpraxis: Intelligente Texterkennung

Wie bereits oben erwähnt sollen Dokumente in BlueConnect aus unterschiedlichen Quellen (Fax, E-Mail oder auch direkt aus Office-Software) möglichst teilautomatisch verarbeitet und Patienten und Institutionen zugeordnet werden. Da die Arztpraxis keinen Einfluss auf die Art der Quelle und die Gestaltung der Dokumenteninhalte hat, wenn sie von einer anderen Institution beispielsweise eine Patientenüberweisung entgegen nimmt, wurde mithilfe von intelligenter Texterkennung eine inhaltliche Analyse der Dokumente implementiert.

 

Diese ermöglicht in den meisten Fällen eine teilautomatische Zuweisung der Dokumente zu Patienten und Institutionen und ist deshalb ein erheblicher Effizienzgewinn für die Arztpraxis. In nicht eindeutigen Fällen macht das System sinnvolle Zuweisungsvorschläge. Langlaufende Tasks wie die Textanalyse werden asynchron mittels eines Akka Clusters auf verschiedene Server verteilt. Rückmeldungen über erledigte Arbeiten werden via Websocket und dem Atmosphere Framework an das Frontend übermittelt.

 

 

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