Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomi
  • Svenska
  • English
  • Kirjaudu
Hakuohjeet
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Näytä viite 
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Savonia-ammattikorkeakoulu
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
  • Näytä viite
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Savonia-ammattikorkeakoulu
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
  • Näytä viite

Backend development of a smart healthcare companion

Hossain, Hamed (2025)

 
Avaa tiedosto
Hossain_Hamed.pdf (899.6Kt)
Lataukset: 


Hossain, Hamed
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025060621142
Tiivistelmä
Healthcare facility in developing regions of South Asia is often fragmented, specifically for patients who go out-
side of the country to seek advanced treatment regarding carrying medical records which are not electronic in
most cases. This thesis presents the design and development of a smart, cross-platform mobile healthcare
application that addresses these challenges by integrating electronic health record (EHR) storage, real-time
telemedicine consultations, emergency response features, and prescription management. The application is built
with React Native, Node.js, NestJS, and MongoDB. the system emphasizes modularity, scalability, and security
through the implementation of OAuth 2.0, JWT authentication, encrypted cloud storage, and role-based access
control.
The app was developed using an iterative, user-centered design methodology and tested in a simulated local
environment. Initial trials resulted in limitations in real-time communication technologies such as WebRTC and
Socket.IO, suggesting the use of more stable alternatives like Agora and Zoom. Despite above challenges, the
project demonstrates the feasibility of delivering robust digital healthcare infrastructure in low-resource and
transnational contexts.
The thesis also explores future enhancements, including the integration of machine learning for symptom-based
diagnosis, predictive health alerts, anomaly detection, and smart emergency routing. This work contributes both
a functional prototype and a conceptual framework for globally scalable telemedicine platforms aimed at bridging
healthcare disparities through secure, accessible, and intelligent digital solutions.
Kokoelmat
  • Opinnäytetyöt (Avoin kokoelma)
Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatKoulutusalatAsiasanatUusimmatKokoelmat

Henkilökunnalle

Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste