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Innowise hat eine mobile App für Krebspatienten optimiert und die Datenerfassung, personalisierte Unterstützung und Skalierbarkeit verbessert, um die Ergebnisse zu verbessern und die Arbeitsabläufe zu erleichtern.
Unser Kunde ist ein Softwareentwicklungsunternehmen für das Gesundheitswesen, das sich der Entwicklung von Lösungen für Krebspatienten vom Zeitpunkt der Diagnose an verschrieben hat. Ihr Hauptprodukt ist eine mobile App, die Onkologiepatienten während ihres gesamten Behandlungsprozesses unterstützt. Diese App sammelt detaillierte Informationen über den Zustand des Patienten, erstellt umfassende Berichte und verbessert die Kommunikation zwischen Patienten und ihren medizinischen Betreuern.
Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.
Die wichtigsten Herausforderungen für unseren Kunden konzentrierten sich auf vier Schlüsselbereiche:
In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden implementierten die Spezialisten von Innowise eine umfassende Lösung, um die Herausforderungen des Kunden zu bewältigen und die mobile Anwendung für onkologische Patienten zu verbessern. Unsere Experten konzentrierten sich auf die Verbesserung Datenerhebung und -analyse, die Automatisierung von Prozessen, die Erweiterung der Funktionalität und die Gewährleistung der Skalierbarkeit.
Das Innowise-Team entwickelte und integrierte Python-Skripte, um die Datenextraktion aus verschiedenen Quellen zu automatisieren. Diese Skripte verarbeiten sowohl strukturierte Daten aus In-App-Formularen (z. B. Krankengeschichte und Behandlungsprotokolle) als auch halbstrukturierte Daten von Wearables mithilfe gerätespezifischer APIs und FHIR-Datenformate. Diese umfassende Datenerfassung ermöglicht es der App, wertvolle Erkenntnisse aus Patienteninteraktionen zu gewinnen, die dann zur Information der Gesundheitsdienstleister genutzt werden.
Außerdem haben wir mit React ein Analyse-Dashboard mit Grafiken, Diagrammen und Übersichtstabellen zur Visualisierung von Patientendaten erstellt. Das Dashboard nutzt Charting-Bibliotheken wie D3.js und Chart.js, um anpassbare Visualisierungen zu erstellen, die auf bestimmte Datentypen und klinische Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Dies bietet medizinischen Fachkräften eine klare und intuitive Schnittstelle für den Zugriff auf und die Interpretation von Patientendaten, wodurch der Entscheidungsprozess und die Patientenversorgung verbessert werden.
Darüber hinaus haben wir ML und statistische Analyseverfahren eingesetzt, um Muster zu erkennen, Risiken vorherzusagen und Behandlungsempfehlungen zu personalisieren.
Um die Funktionen der Anwendung und die Benutzerfreundlichkeit weiter zu verbessern, hat unser Team mehrere wichtige Aktualisierungen vorgenommen:
Um die geplante Expansion unseres Kunden und die Aufnahme neuer Partner zu unterstützen, arbeiteten wir eng mit ihm zusammen, um mehrere wichtige Verbesserungen für zukünftiges Wachstum zu implementieren.
Frontend
React, React Nativ
Backend
Python, AWS Lambda, DynamoDB, Neo4j, Firebase Cloud Nachrichtenübermittlung, API-Gateway
VCS
Git, GitHub
DevOps
GitHub-Aktionen, Terraform, AWS CDK, Docker
Zur Verwaltung unseres Entwicklungsprozesses haben wir Scrum eingeführt, wobei wir den Arbeitsablauf in zweiwöchige Sprints unterteilten und alle vier Sprints ein gleichmäßiges Tempo mit Bereitstellungen einhielten. Mit einer CI/CD-Pipeline für automatisierte Tests und Bereitstellungen war unser Team in der Lage, Aktualisierungen innerhalb des engen Projektzeitrahmens ohne Qualitätseinbußen durchzuführen.
Um alle Beteiligten auf dem gleichen Stand zu halten, haben wir eine kollaborative Teamumgebung mit Slack für die Kommunikation in Echtzeit und Jira für die detaillierte Verfolgung von Aufgaben geschaffen. Außerdem sorgte unser Projektmanager dafür, dass der Kunde mit wöchentlichen Updates via Skype auf dem Laufenden blieb.
1
Projektmanager
2
Backend-Entwickler
2
Front-End-Entwickler
1
QS-Ingenieur
Das Innowise-Team verbesserte die Qualität, Effizienz und Leistung der App des Kunden erheblich. Eine verbesserte Datenerfassung und -analyse erhöhte die Genauigkeit medizinischer Entscheidungen, während die Implementierung von CI/CD die für die Entwicklung neuer Funktionen benötigte Zeit verkürzte. Die Leistungsoptimierung führte zu einer um 35% gesteigerten Reaktionsfähigkeit der App und zu einer um 40% reduzierten Ausfallzeit des Systems. Darüber hinaus steigerten personalisierte Funktionen und erweiterte Analysen die Benutzerzufriedenheit. Außerdem stellten wir die Skalierbarkeit der Anwendung sicher und minimierten so das Risiko künftiger Ausfälle.
40%
Verringerung der Ausfallzeiten des Systems
35%
Verbesserung der Reaktionsfähigkeit der Anwendung
Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.
Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.
Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.
Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.
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