AI scanner app for skin condition assessments

Innowise hat eine KI-gestützte App entwickelt, die mithilfe von Deep Learning und Bilderkennung Hautkrankheiten schnell beurteilen kann und auf der Grundlage hochgeladener Fotos schnelle, vorläufige Diagnosen stellt.

Herausforderung

With increasing competition in the region, the client recognized the potential of AI not just for improving diagnostics, but as a powerful marketing tool. They wanted to attract new patients, particularly in the high-net-worth segment, and position themselves as technology leaders.

Zu diesem Zweck beschloss der Kunde, eine ML-gestützte mobile Anwendung to automate the preliminary diagnostics of skin conditions. A key challenge here was the need to acquire and maintain high-quality image data for training and validating an ML model, aiming for ambitious accuracy targets while acknowledging the limitations posed by variable image quality. Without an internal development team to deliver it, they reached out to Innowise.

Lösung

Eine KI-gesteuerte Plattform, die mobile Apps und ein Web-Administrationspanel integriert

Innowise entwickelte eine umfassende Plattform, die zwei miteinander verbundene mobile Anwendungen und ein webbasiertes Administrationspanel umfasst, die alle auf einem kundenspezifisch modifizierten DINOv2-Modell basieren, das Transfer Learning mit Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet.

Patienten-App (iOS und Android): This app serves as an advanced marketing tool, offering users a free, ML-powered preliminary skin assessment. This innovative approach provides instant assessments for 30 skin conditions, acting as a lead generation tool for the clinic network. The app’s user-friendly design and personalized recommendations encourage users to book consultations.

Ärztliche Fotosammel-App (iOS und Android): Mit dieser App kann das Klinikpersonal auf sichere Weise qualitativ hochwertige Bilder verschiedener Hautzustände erfassen und hochladen, was direkt zur kontinuierlichen Schulung und Verfeinerung des DINOv2-Modells beiträgt. Diese kontinuierliche Feedbackschleife stellt sicher, dass die KI genau und aktuell bleibt. Die App enthält auch ein Berichtssystem zur Verfolgung von Fotostatistiken und diagnostizierten Zuständen, das wertvolle Daten für die Analyse und Verbesserung liefert.

Webbasierte Verwaltungsoberfläche: Dieses Panel bietet Klinikadministratoren umfassende Tools zur Verwaltung von Diagnosen, zur Konfiguration von Behandlungen und Medikamenten nach Land, zur Überprüfung von KI-generierten Bewertungen, zur Analyse von App-Nutzungsdaten und zur Erstellung von Berichten. Dieses zentralisierte System rationalisiert die Abläufe und bietet wertvolle Einblicke in die demografischen Daten und Trends der Patienten.

Die gesamte Plattform ist auf einer skalierbaren und sicheren AWS-Cloud-Infrastruktur aufgebaut, die den Datenschutz und eine zuverlässige Leistung gewährleistet. Der anfängliche Datensatz für das DINOv2-Modell wurde vom Kunden zur Verfügung gestellt und wird kontinuierlich durch Bilder ergänzt, die über die Arzt-App gesammelt werden.

Wie funktioniert die Hautscanner-App?

Die Hautscanner-App ist auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt und führt die Nutzer durch einen einfachen Prozess, um eine vorläufige Bewertung zu erhalten. Von der Auswahl des Körperteils bis hin zu personalisierten Klinikempfehlungen bietet die App eine nahtlose Benutzererfahrung. Und so funktioniert es:

Auswahl der Körperteile: Wenn der Nutzer die App öffnet, wählt er zunächst die Körperstelle aus, an der sich die Hauterkrankung befindet. Dies hilft der App, die möglichen Erkrankungen einzugrenzen, die sich auf diesen speziellen Bereich beziehen könnten.
Bild hochladen: Die Nutzer können entweder ein Foto von ihrem Hautzustand machen oder eines aus ihrer Galerie hochladen.
Fragebogen: Sobald das Foto hochgeladen ist, beantworten die Nutzer ein kurzes Quiz mit drei Fragen. Diese Fragen helfen dabei, einen Kontext für die maschinelle Lernanalyse hinzuzufügen, wie z. B. Symptome oder eine relevante medizinische Vorgeschichte.
Bildanalyse und Diagnose: Nachdem das Foto eingereicht wurde, liefert die App drei mögliche Diagnosen, jeweils mit einer Wahrscheinlichkeitsbewertung. Zum Beispiel könnte sie Akne (80%), Dermatitis (15%) und Psoriasis (5%) anzeigen.
Detaillierte Informationen zum Zustand: Die Benutzer können auf jede Diagnose tippen, um detailliertere Informationen über die Krankheit zu erhalten, einschließlich einer Beschreibung, Behandlungsmöglichkeiten und empfohlenen Medikamenten. Diese Informationen werden regelmäßig über das Admin-Panel aktualisiert, um alles auf dem neuesten Stand zu halten.
Geostandortbezogene Klinikempfehlungen: Die App nutzt die Geolokalisierung, um den Nutzern eine personalisierte Liste von Kliniken in der Nähe zu liefern, in denen sie sich wegen ihrer Beschwerden behandeln lassen können. Jede Klinik wird mit allen Kontaktinformationen und dem genauen Standort auf einer interaktiven Karte angezeigt - so können Patienten ganz einfach Kontakt zu medizinischem Fachpersonal aufnehmen. Wenn es in der Stadt des Nutzers keine geeigneten Kliniken gibt, schlägt die App Alternativen in nahegelegenen Städten oder Regionen vor.
Benutzerregistrierung und Profilverwaltung: Die App bietet Nutzern zwei Optionen: den Gastmodus und den registrierten Modus. Im Gastmodus können Nutzer schnelle Diagnosen erhalten, ohne ein Konto einzurichten. Registrierte Nutzer hingegen können zusätzliche Funktionen freischalten, wie z. B. ein personalisiertes Profil, in dem sie ihre Diagnosehistorie verfolgen, Fotos speichern und detailliertere Einblicke auf der Grundlage ihrer früheren Interaktionen erhalten können.
In-App-Werbung: Wir halfen dem Kunden, die App mit nicht aufdringlichen Werbebannern zu versehen, die strategisch am oberen oder unteren Bildschirmrand platziert wurden, um eine zusätzliche Einnahmequelle zu schaffen.

Technologien

Python, FastAPI

DINOv2, AWS SageMaker

Sicherheit

TLS, AES-256-Verschlüsselung, MFA

VCS

Git, GitHub

Cloud

AWS

Prozess

Ein stufenweiser Ansatz sorgte für einen reibungslosen Ablauf, von der Erkundung (Demo der Fotosammel-App und Gestaltung des Arbeitsablaufs) über die Implementierung (mobile Entwicklung, Modellschulung und Einrichtung der Infrastruktur) bis hin zum fortlaufenden Betrieb und Support (laufende Modellverbesserung, Wissenstransfer und engagierter Support).

Team erforderlich

Projektmanager

Business-Analyst

Angular-Entwickler

UX/UI-Designer

Python-Ingenieure

Flutter-Entwickler

ML-Entwickler

QA-Ingenieur

Ergebnisse

Wir haben ein ML-gestützte mobile Anwendung that provides users with a quick and secure way to assess their skin conditions. Alongside this, we created a photo-collection app to train and fine-tune the ML model, which can detect around 30 dermatological diagnoses.

Unser Team hat außerdem ein webbasiertes Administrationspanel entwickelt, mit dem Klinikadministratoren Inhalte verwalten, die Nutzung verfolgen und alle Daten auf einfache Weise auf dem neuesten Stand halten können.

Mit Blick auf die Zukunft beauftragte der Kunde unser Team mit der Implementierung von Abonnementoptionen und dem Aufbau eines API-Zugangs zum Modell für ein Netzwerk von Partnerkliniken. Wir arbeiten auch an der Verbesserung der aktuellen Funktionen, um die App so effektiv und benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten.

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Sie können uns auch kontaktieren
bis hin zu contact@innowise.com

Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.

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