Plataforma web para la reconstrucción de partes del cuerpo en 3D

Aunque el proyecto era ambicioso y suponía un reto, nuestros especialistas fueron capaces de llevarlo a cabo con éxito. En primer lugar, nuestros especialistas estimaron el alcance del trabajo y evaluaron los principales hitos. Para cumplir los requisitos técnicos y empresariales, elegimos la pila tecnológica más adecuada basándonos en nuestra amplia experiencia.

Nuestro equipo especializado utilizó Python para crear el software de modelado médico en 3D y garantizar integraciones de terceros sin problemas. Dado que un hardware costoso en el lado del cliente no era económicamente racional, aprovechamos al máximo las capacidades de AWS para desentrañar una arquitectura de software en cloud. A través de pasarelas API, también desarrollamos una versión de escritorio que funciona igual que la plataforma web.

Para que la reconstrucción 3D fuera precisa y fiable, utilizamos diferentes herramientas y enfoques de ML para resolver tareas de detección, clasificación y segmentación, así como de etiquetado de datos. Además, nuestro equipo de proyecto empleó capacidades de ML y visión por ordenador para aumentar el nivel de los modelos de entrenamiento. Para satisfacer los requisitos del cliente, Innowise adoptó varios enfoques concurrentes en relación con el procesamiento nativo 3D y de cortes de imagen. Como resultado, presentamos una innovadora herramienta de renderizado 3D con una canalización automática basada en ML para el reentrenamiento y la puesta en producción de modelos adaptados a las necesidades médicas.

Nuestro equipo trabajó basándose en la metodología de desarrollo ágil Scrum, con reuniones periódicas del equipo y comunicación a través de Google Meet. Actualmente, el proyecto está en curso y Innowise trabaja continuamente para seguir desarrollando la plataforma y garantizar la integración con aplicaciones y servicios médicos de terceros.