Mobile Anwendung für Krebspatienten: 35% erhöht die Reaktionsfähigkeit

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.

Der Kunde

Branche

Gesundheitswesen

Region

Kunde seit

2023

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.

Herausforderung

Bewältigung kritischer Probleme bei der Datenverwaltung und der Anwendungsleistung

Die wichtigsten Herausforderungen für unseren Kunden konzentrierten sich auf vier Schlüsselbereiche:

Datenerfassung und -analyse: Die aktuelle App-Version verfügte zwar über Funktionen zur Datenerfassung, musste aber umfassender sein, um ein vollständiges Bild der Patientengesundheit zu vermitteln. Daher wurde unser Team mit der Entwicklung von Funktionen zur effizienten Erfassung und Analyse von Patientendaten beauftragt, um Ärzten einen umfassenden Überblick über die Krankheit zu geben und sie bei Behandlungsentscheidungen zu unterstützen.
Automatisierung der Prozesse: Sie mussten auch CI/CD-Prozesse implementieren, um die Anwendungsentwicklung und eine konsistente Qualitätssicherung zu gewährleisten.

Erweiterung der Funktionalität: Der Kunde wollte die App stärker personalisieren, um die Patientenbindung zu verbessern und klinische Arbeitsabläufe zu erleichtern. Daher beschloss er, neue Funktionen wie personalisierte Push-Benachrichtigungen und erweiterte Analysen hinzuzufügen, um den Nutzen der App zu erhöhen.
Vorbereitung der Skalierbarkeit: Mit dem Wachstum der Nutzerbasis und der Partnerschaften war die bestehende App-Infrastruktur nicht in der Lage, die erhöhte Last zu bewältigen. Es bestand das Risiko von Leistungsproblemen und Systemausfällen, was sich negativ auf die Nutzererfahrung und das Vertrauen auswirken konnte. Innowise wurde mit der Vorbereitung der App auf das Nutzerwachstum und die Erweiterung des Partnernetzwerks betraut.

Lösung

Verbesserte Dateneinsicht, Personalisierung und Skalierbarkeit

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.

Datenerfassung und -analyse

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.

Implementierte Funktionalitäten

Um die Funktionen der Anwendung und die Benutzerfreundlichkeit weiter zu verbessern, hat unser Team mehrere wichtige Aktualisierungen vorgenommen:

Personalisierte Push-Benachrichtigungen: Wir haben Firebase Cloud Messaging integriert, um personalisierte Erinnerungen an die Medikamenteneinnahme, Arzttermine, das Ausfüllen von Fragebögen und maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage individueller Patientendaten zu liefern.
Erweiterte Analytik: Wir haben neue Metriken und Berichte hinzugefügt, wie z. B. Bewertungen der Behandlungseffektivität und Prognosen des Komplikationsrisikos. Diese Verbesserungen ermöglichen es Ärzten, Patientendaten genauer zu analysieren und individuelle Krankheitsmerkmale zu erkennen.
Verbesserung der Schnittstelle: Wir haben A/B-Tests mit verschiedenen Oberflächenversionen durchgeführt und die Benutzerfreundlichkeit der App verbessert.

Vorbereitung auf die Skalierung

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.

Optimierung der Leistung: Um sicherzustellen, dass die Anwendung auch bei erhöhter Benutzerlast schnell und stabil bleibt, führte das Innowise-Team strenge Lasttests durch und optimierte sowohl die Codebasis als auch die Infrastruktur.
Microservices-Architektur: Wir stellten die Anwendung auf eine Microservices-Architektur um, so dass einzelne Komponenten je nach Bedarf unabhängig skaliert werden können. Unsere Experten refaktorisierten bestehende Komponenten in kleinere, unabhängige Dienste und erstellten neue Dienste für spezifische Funktionen. Für die Kommunikation zwischen den Diensten verwendeten wir in erster Linie REST-APIs, wobei bei Bedarf Nachrichtenwarteschlangen für die asynchrone Kommunikation eingesetzt wurden.

Technologien

Front-End

React, React Nativ

Back-End

Python, AWS Lambda, DynamoDB, Neo4j, Firebase Cloud Nachrichtenübermittlung, API-Gateway

VCS

Git, GitHub

DevOps

GitHub-Aktionen, Terraform, AWS CDK, Docker

Prozess

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.

Team

Projektmanager

Backend-Entwickler

Front-End-Entwickler

QS-Ingenieur

Ergebnisse

Höhere Genauigkeit, kürzere Entwicklungszeit und verbesserte UX

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.

Projektdauer

Februar 2023 -Juni 2023

40%

Verringerung der Ausfallzeiten des Systems

35%

Verbesserung der Reaktionsfähigkeit der Anwendung

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