Die Idee dahinter
In vielen Kliniken läuft die Diagnose immer noch wie vor 20 Jahren ab. Patienten füllen Papierbögen aus und das Personal muss die Punkte händisch zusammenrechnen und in den PC übertragen. Das dauert lange und ist fehleranfällig. Ich wollte das ändern und eine Lösung bauen, die den Prozess komplett automatisiert, aber gleichzeitig extrem sicher ist.
Warum ich von Python zu Go gewechselt bin
Am Anfang habe ich versucht, die App mit Python zu bauen, weil ich die PDF-Erstellung mit Bibliotheken wie WeasyPrint für am einfachsten hielt. Da die Kompilierung mit Nuitka jedoch ewig dauerte, fühlte sich das gesamte Programm am Ende schwerfällig an.
Ein großer Vorteil war jedoch, dass das Frontend schon stand. Da ich auch in Python eine Webview-Library genutzt hatte, konnte ich das gesamte UI-Design in React eins zu eins übernehmen. Ich musste eigentlich nur das Backend von Python auf Go umschreiben. Da ich Go schon aus der Server-Entwicklung kenne und die Syntax sehr direkt ist, war der Port kein großes Problem. Mit Wails als Framework fügte sich dann alles perfekt zusammen.
Das Ergebnis ist jetzt ein schlankes Binary, das sofort startet und auch auf älteren Praxis-Rechnern flüssig läuft. Ein wichtiger Nebeneffekt der Kompilierung ist auch, dass der Code nicht so einfach manipuliert oder eingesehen werden kann. Im medizinischen Bereich ist das ein entscheidendes Sicherheitsargument.
Design und Bedienung
Mir war wichtig, dass die App nicht nach komplizierter Medizin-Software aussieht. Wer im Stress arbeitet, braucht Klarheit. Mit React und Tailwind CSS habe ich ein Dashboard gebaut, das man sofort versteht. Man sieht auf einen Blick, welches Tablet im Wartezimmer gerade aktiv ist und wo Ergebnisse reinkommen. Keine unnötigen Klicks, keine komplizierten Menüs.
Technik, die im Hintergrund bleibt
Die Kommunikation zwischen den Tablets und dem Hauptrechner läuft über WebSockets. Sobald ein Patient im Wartezimmer fertig ist, erscheint das Ergebnis in Echtzeit am Empfang. Das Ganze passiert komplett im lokalen Netzwerk der Praxis. Nichts geht ins Internet, nichts landet in einer Cloud. Das ist für Ärzte oft das wichtigste Argument, weil sie so die volle Kontrolle über ihre Daten behalten.
Sicherheit und Datenschutz
Obwohl alles nur lokal auf einer SQLite-Datenbank liegt, wollte ich die Daten maximal schützen. Ich habe eine AES-Verschlüsselung eingebaut, die direkt auf Spaltenebene greift. Namen oder Testergebnisse werden als unleserliche Hashes gespeichert, bevor sie überhaupt auf der Festplatte landen. Selbst wenn jemand den Computer klaut, kann er mit den Rohdaten in der Datenbank nichts anfangen.
Das Portable Test Format (PTF)
Die größte Herausforderung war, dass jeder medizinische Test anders funktioniert. Manche haben Sprungregeln, andere komplizierte Punktesysteme. Ich wollte das nicht alles hart in den Code schreiben. Deshalb habe ich das PTF-Format entwickelt, das auf JSON basiert. Damit kann ich neue Tests einfach als Datei hinzufügen, ohne die Software neu kompilieren zu müssen. Das macht das System extrem flexibel für die Zukunft.
Fazit und Praxiseinsatz
Was als Projekt begann, wird heute in mehreren Praxen täglich genutzt. Es ist ein gutes Gefühl zu sehen, dass die Software im echten Klinikalltag besteht und tausende Testungen ohne Probleme verarbeitet hat. Am Ende zählt nicht nur der Code, sondern dass das Personal wieder mehr Zeit für die Patienten hat.
“Früher haben wir nach jedem Test minutenlang händisch gerechnet. Heute ist die Auswertung fertig, noch bevor der Patient den Raum verlässt.”
— Ein Nutzer aus der Praxis
Am Ende war Fidetest für mich eine wichtige Erfahrung. Es hat mir gezeigt, dass es sich lohnt, genau hinzuschauen, was die Menschen im Arbeitsalltag wirklich brauchen. Mir ging es nicht darum, einfach jedem technischen Trend zu folgen, sondern eine Lösung zu schaffen, die den Nutzern echte Sicherheit gibt und ohne Cloud-Zwang funktioniert. Wenn die Technik dazu beiträgt, dass der Kopf wieder frei ist für das Wesentliche in der Praxis, dann hat sich die Arbeit gelohnt.
