AI-gestuurde medicatiebewaking

Onze klant, een toonaangevend bedrijf in de gezondheidszorg in het Verenigd Koninkrijk, stelde een kritiek probleem vast: veel patiënten kopen medicijnen, maar vergeten ze vaak in te nemen zoals voorgeschreven. Dit gebrek aan therapietrouw heeft een negatieve invloed op zowel de behandelresultaten als het welzijn van de patiënt. De klant onderkende de behoefte aan een betrouwbare oplossing om patiënten te controleren en te herinneren aan hun medicatie-inname en zocht naar een geavanceerde tool. Vanwege onze hoge positie op Clutch en onze bewezen staat van dienst op de Britse markt, kozen ze UKAD om deze visie tot leven te brengen.

Ontrouw aan medicatie is een veelvoorkomend probleem in de gezondheidszorg: veel patiënten vergeten hun voorgeschreven pillen in te nemen of stoppen voortijdig met het gebruik ervan. De klant wilde een robuust systeem ontwikkelen om patiënten aan hun medicijnen te herinneren en artsen op de hoogte te stellen van gemiste doses. De oplossing moest gebruikmaken van geavanceerde technologie om nauwkeurigheid en betrokkenheid van de gebruiker te garanderen, een groot aantal gebruikers aankunnen en voldoen aan de strenge normen van de Britse gezondheidszorgindustrie.

UKAD voerde een grondige bedrijfsanalyse uit en ontwikkelde een proof of concept (POC) om de voorgestelde oplossing te valideren. We ontwierpen en ontwikkelden een mobiele applicatie op basis van neurale netwerken met behulp van .NET Core, Python, WebcamJS, OpenCV, Yolo en CNN Darknet-technologieën. De app maakt gebruik van machine learning-algoritmes om verschillende soorten medicatieblaren te analyseren en zo gemiste doses te identificeren via beeldherkenning.

Belangrijkste kenmerken:

• Computer Vision en Machine Learning: Door gebruik te maken van YOLO realtime objectdetectie en CNN Darknet scant en analyseert de app blisterverpakkingen om te detecteren of een pil is ingenomen. Dit proces zorgt voor nauwkeurige tracering en vermindert handmatige invoer van patiënten.
• Meldingen en herinneringen: Als een patiënt vergeet zijn blisterverpakking te scannen of een dosis mist, stuurt de app automatische meldingen. Aanhoudende niet therapietrouw triggert een follow-up telefoontje om ervoor te zorgen dat de patiënt zich aan de regels houdt.
• Verwerking van grote volumes: Het platform is ontworpen om een groot aantal gebruikers te ondersteunen, waardoor schaalbaarheid en betrouwbaarheid gegarandeerd zijn.
• Voldoet aan de normen van de gezondheidszorg: De app voldoet aan alle Britse standaarden voor de gezondheidszorg, waardoor gegevensbeveiliging en patiëntvertrouwelijkheid gegarandeerd zijn.

De mobiele applicatie is met succes geïmplementeerd en biedt een naadloze ervaring voor zowel patiënten als zorgverleners. Patiënten ontvangen tijdig herinneringen om hun medicatie in te nemen, terwijl artsen de therapietrouw kunnen controleren en indien nodig kunnen ingrijpen. De uitgebreide training van het model om verschillende typen blisterverpakkingen te herkennen heeft geresulteerd in een hoge nauwkeurigheid en gebruikerstevredenheid.

UKAD's expertise in Python-ontwikkeling en onze inzet om gebruik te maken van de nieuwste technologieën zijn cruciaal geweest voor het succes van dit project. Onze bedrijfsanalyse en POC-ontwikkelingsdiensten zorgden ervoor dat de oplossing zowel innovatief als praktisch was, en effectief aan de behoeften van de klant voldeed.

Dit project onderstreept het vermogen van UKAD om hoogwaardige oplossingen voor de gezondheidszorg te leveren, waarbij geavanceerde technieken voor machinaal leren worden gecombineerd met gebruiksvriendelijke mobiele toepassingen.