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CUSTOMER STORY

電子カルテの読み込み遅延から、性能のボトルネックを特定

ABOUT THE PROJECT

お客様について

この広州医療クラウドのプロジェクトは、広州市内の区級病院を対象としています。医師用端末、画像、受付、会計など10以上のアプリケーションが院内業務を支えています。本事例は電子カルテ(EMR)の利用体験と、病院の情報部門、システムインテグレーター、開発会社による性能調査を扱います。

医療 IT 分野
10+ 対象アプリケーション
中国・広州 プロジェクト所在地

課題

カルテを開くまでに約10秒かかっていた

医師から読み込みの遅さが繰り返し報告されていました。一回のアクセスが複数システムを通るため、個々のコンポーネントだけでは全体の遅延を説明できませんでした。

病院、インテグレーター、開発会社が何度も調査しましたが、アクセスの流れを再現する連続したデータがなく、原因を絞り込めませんでした。

ハードウェアを増やしても実際のボトルネックは解消せず、医師の利用とプロジェクトの受け入れ確認に影響していました。

主な導入効果

約10秒

最適化前のカルテ読み込み

2~3秒

最適化後のカルテ読み込み

共同調査

同じトレースをチーム間で共有

SOLUTION

広州医療クラウド × Guance — ソリューション

01

アプリとインフラのデータをまとめる

DataKit でアプリケーション性能、インフラ指標、プロセス、関連ログを収集し、時間と対象に基づいて関連付けます。リクエスト処理と基盤の状態を同時に調べられます。

4

アプリ・インフラ・プロセス・ログのデータ種別

医療クラウドのデータ収集と関連分析の構成
02

カルテ読み込みのアクセスを再現する

端末のアクセス情報とアプリケーショントレースをつなぎ、EMR 利用時の処理時間を振り返ります。病院と開発会社が同じリクエストを分析し、症状だけに基づく推測を減らします。

1

診療記録の読み込みをたどるリクエストトレース

03

運用データで最適化の効果を確かめる

開発会社は観測データから EMR のボトルネックを特定して最適化し、このシナリオの読み込み時間を約10秒から2~3秒に短縮しました。ダッシュボードとアラートは、リリース確認や受け入れ確認の性能根拠にもなります。

2~3秒

最適化後の読み込み時間

導入効果

病院の情報部門が、サービス改善に取り組めるように

01

カルテを待つ時間を短縮する

対象の EMR シナリオで性能が改善し、遅さに関する医師の不満も減少しました。

02

共通の根拠で協力して調べる

情報部門、インテグレーター、開発会社が同じリクエストと性能情報を確認できます。

03

リリースと受け入れ確認にデータを使う

継続監視でシステムの動作を記録し、今後の変更やサービス評価に活用できます。

業務を支える、確かな運用データ

Guance とともに、ユーザー体験、アプリケーションのトレース、業務データをつなぎませんか。