AI-drevet overvågning af medicinering

Vores kunde, en førende sundhedsvirksomhed i Storbritannien, identificerede et kritisk problem: Mange patienter køber medicin, men glemmer ofte at tage den som foreskrevet. Denne manglende overholdelse har en negativ indvirkning på både behandlingsresultater og patienternes velbefindende. I erkendelse af behovet for en pålidelig løsning til at overvåge og minde patienterne om deres medicinindtag søgte kunden at udvikle et banebrydende værktøj. På grund af vores høje placering på Clutch og vores dokumenterede resultater på det britiske marked valgte de UKAD til at føre denne vision ud i livet.

Manglende overholdelse af medicinering er en almindelig udfordring i sundhedsvæsenet, hvor mange patienter glemmer at tage deres ordinerede piller eller afbryder brugen af dem for tidligt. Kunden ønskede at skabe et robust system til at minde patienterne om deres medicin og give lægerne besked om eventuelle glemte doser. Løsningen skulle udnytte avanceret teknologi for at sikre nøjagtighed og brugerengagement, håndtere en stor mængde brugere og overholde strenge britiske standarder for sundhedssektoren.

UKAD gennemførte en grundig forretningsanalyse og udviklede et proof of concept (POC) for at validere den foreslåede løsning. Vi designede og udviklede en neuralt netværksdrevet mobilapplikation ved hjælp af .NET Core, Python, WebcamJS, OpenCV, Yolo og CNN Darknet-teknologier. Appen bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere forskellige typer medicinblærer og identificere glemte doser ved hjælp af billedgenkendelse.

Vigtige funktioner:

• Computersyn og maskinlæring: Ved at bruge YOLO's objektdetektering i realtid og CNN Darknet scanner og analyserer appen blisterpakninger for at finde ud af, om en pille er blevet taget. Denne proces sikrer nøjagtig sporing og reducerer manuelt input fra patienterne.
• Notifikationer og påmindelser: Hvis en patient glemmer at scanne sin blisterpakning eller går glip af en dosis, sender appen automatiske meddelelser. Vedvarende manglende overholdelse udløser et opfølgende opkald for at sikre, at patienten overholder reglerne.
• Håndtering af store mængder: Platformen er designet til at understøtte et stort antal brugere, hvilket sikrer skalerbarhed og pålidelighed.
• Overholdelse af sundhedsstandarder: Appen opfylder alle britiske standarder for sundhedssektoren og sikrer datasikkerhed og patientfortrolighed.

Mobilapplikationen er blevet implementeret med succes og giver en problemfri oplevelse for både patienter og sundhedspersonale. Patienterne får rettidige påmindelser om at tage deres medicin, mens lægerne kan overvåge overholdelsen og gribe ind, når det er nødvendigt. Den omfattende træning af modellen til at genkende forskellige blisterpakningstyper har resulteret i høj nøjagtighed og brugertilfredshed.

UKAD's ekspertise i Python-udvikling og vores engagement i at udnytte de nyeste teknologier har været afgørende for dette projekts succes. Vores forretningsanalyse og POC-udviklingstjenester sikrede, at løsningen var både innovativ og praktisk og imødekom kundens behov på en effektiv måde.

Dette projekt understreger UKAD's evne til at levere sundhedsløsninger af høj kvalitet ved at kombinere avancerede maskinlæringsteknikker med brugervenlige mobilapplikationer.