Modernisierung des Überwachungssystems für das Gesundheitswesen
Neuplatzierung der Herzüberwachungsinfrastruktur mit KI-Integration
Kunde: Anbieter für Herzgesundheitsüberwachung, USA
2
neue KI-gesteuerte Anwendungsfälle aktiviert
MLOps
Feature Store, Modellregistrierung, kontinuierliches Training
Cloud-native
Mikroservices anstelle des Monolithen
Herausforderung
Der alte Monolith war schwer zu skalieren und schwer zu warten: Infrastrukturgrenzen, fragmentierte Daten und keine Interoperabilität, was sowohl KI-Anwendungsfälle als auch neue Partner ausschloss. Neue Märkte und moderne Analysen wurden durch dieselbe zentralisierte Architektur blockiert, die die Betriebskosten trieb.
Lösung
Neuplattformiert in Cloud-native Mikroservices auf Azure mit ereignisgesteuerter Architektur, KI-Fähigkeit und den Healthcare Exchange-Standards, auf denen die Domäne ausgeführt wird (FHIR, HL7v2, DICOM). Eine neue ML-Plattform trägt die KI-Anwendungsfälle mit vollem MLOps und Model Lifecycle Management.
Implementierung
- 01Mehrstufige Migration mittels Strangler- und Abstraction-Pattern
- 02Datenkonsolidierung im Azure Data Lake aus On-Premise- und Legacy-Quellen
- 03ML-Plattform mit Feature Store, Modellregistrierung und kontinuierlichem Training
- 04Bidirektionaler Datenaustausch über FHIR, HL7v2 und DICOM
- 05GitOps, Trunk-basierte Entwicklung, IaC- und Canary-Bereitstellungen
Business-Impact
Ein skalierbares, modulares System, bereit für neue Funktionen und Märkte
2 neue KI-gesteuerte Anwendungsfälle, die durch die ML-Plattform ermöglicht werden
Bessere Partnerintegrationen und Datenaustausch
Geringere Kosten und Time-to-Market durch modernes DevOps
Konsolidierte klinische und operative Daten für die Analysen
Technologie-Stack
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