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Innowise ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen Unternehmen, das 2007 gegründet wurde. Wir sind ein Team von mehr als 2000+ IT-Experten, die Software für andere Fachleute weltweit.
Über uns
Innowise ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen Unternehmen, das 2007 gegründet wurde. Wir sind ein Team von mehr als 2000+ IT-Experten, die Software für andere Fachleute weltweit.

ML-gestützte Gesundheitsplattform zur Beurteilung von Hauterkrankungen

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.

Der Kunde

Region
Zentralasien
Kunde seit
2024

Unser Kunde, ein führendes dermatologisches Kliniknetzwerk in Zentralasien mit über 10 Jahren Erfahrung, betreut täglich mehr als 1.000 Patienten in sechs Ländern. Sie konzentrieren sich auf Bereiche wie Allergologie, Phlebologie, dermatologische Chirurgie und mehr. Ihr Ansatz verbindet eine patientenzentrierte Versorgung mit fortschrittlichen Diagnoseinstrumenten und dem Fachwissen von Top-Spezialisten. Diese Kombination ermöglicht es ihnen, Dienstleistungen anzubieten, die von der Behandlung chronischer Hautkrankheiten bis hin zu ästhetischen Verbesserungen reichen. Das Unternehmen, das für seinen patientenzentrierten Ansatz
(NPS > 9) bekannt ist und eine Klientel bedient, zu der 12% vermögende Privatpersonen gehören, suchte nach einer Lösung, um seine Position als Innovator in der Region zu stärken.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Entwicklung einer KI-gesteuerten Diagnose-App, die dazu beiträgt, die Marktführerschaft zu erlangen und hochwertige Patienten anzuziehen

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs in der Region erkannte der Kunde das Potenzial der KI nicht nur zur Verbesserung der Diagnostik, sondern auch als leistungsstarkes Marketinginstrument. Das Unternehmen wollte neue Patienten gewinnen, vor allem im gehobenen Segment, und sich als Technologieführer auf dem zentralasiatischen Gesundheitsmarkt positionieren.

Zu diesem Zweck beschloss der Kunde, eine ML-gestützte mobile Anwendung um die vorläufige Diagnose von Hautkrankheiten zu automatisieren. Eine zentrale Herausforderung war dabei die Notwendigkeit, qualitativ hochwertige Bilddaten für das Training und die Validierung eines ML-Modells zu erfassen und zu pflegen, wobei ehrgeizige Genauigkeitsziele angestrebt und gleichzeitig die Grenzen der variablen Bildqualität berücksichtigt werden sollten. Ohne ein internes Entwicklungsteam, das diese Vision zum Leben erwecken konnte, wandte sich das Unternehmen an Innowise, um ausführliche Testphasen und Kundenfeedback sind integrale Bestandteile des Lebenszyklus unseres.

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): Diese App dient als fortschrittliches Marketinginstrument und bietet den Nutzern eine kostenlose, ML-gestützte Vorabbewertung der Haut. Dieser innovative Ansatz bietet Sofortbewertungen für 30 Hautkrankheiten und dient als Instrument zur Lead-Generierung für das Kliniknetzwerk. Das benutzerfreundliche Design der App und die personalisierten Empfehlungen ermutigen die Nutzer, Beratungstermine in den Kliniken des Kunden zu buchen.

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: After the photo has been submitted, the app provides three possible diagnoses, each with a probability score. For example, it might show acne (80%), dermatitis (15%), and psoriasis (5%). 
  • 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

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

1

Projekt-
rmanager

1

Business-Analyst

2

Angular-Entwickler

1

UX/UI-Designer

2

Python-Ingenieure

2

Flutter-Entwickler

3

ML-Entwickler

1

QA-Ingenieur

Ergebnisse

Eine erfolgreiche KI-gestützte Hautdiagnoseplattform, die ein schnelles Nutzerwachstum und eine hohe Diagnosegenauigkeit erzielt und gleichzeitig Expansionsmöglichkeiten schafft

Wir haben ein ML-gestützte mobile Anwendung die den Nutzern eine schnelle und sichere Möglichkeit bietet, ihren Hautzustand zu beurteilen. Innerhalb der ersten drei Monate hat die plattformübergreifende App 5.000 neue Nutzer gewonnen und dem Kunden zu einer starken Präsenz in einem wettbewerbsintensiven Markt verholfen. Parallel dazu haben wir eine Fotosammel-App entwickelt, um das ML-Modell zu trainieren und zu verfeinern, das jetzt eine Genauigkeit von 80% bei 30 dermatologischen Diagnosen erreicht. 

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.

Projektzeitraum
  • Februar 2024 - Laufend

5,000

neue Nutzer in den ersten drei Monaten

80%

erreichte ML-Modellgenauigkeit

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    1

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    2

    Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

    3

    Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

    4

    Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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