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Innowise ha desarrollado una aplicación basada en IA que utiliza el aprendizaje profundo y el reconocimiento de imágenes para evaluar rápidamente las afecciones de la piel, proporcionando diagnósticos preliminares rápidos basados en las fotos cargadas.
Nuestro cliente, una red de clínicas dermatológicas líder en Asia Central con más de 10 años de experiencia, atiende diariamente a más de 1.000 pacientes en seis países. Se centran en áreas como la alergología, la flebología y la cirugía dermatológica, entre otras. Su enfoque combina la atención centrada en el paciente con herramientas de diagnóstico avanzadas y la experiencia de los mejores especialistas. Esta combinación les permite ofrecer servicios que van desde el tratamiento de enfermedades crónicas de la piel hasta mejoras estéticas. Conocidos por su enfoque centrado en el paciente (NPS > 9) y por atender a una clientela que incluye 12% de alto poder adquisitivo, buscaban una solución para reforzar su posición como innovadores en la región.
La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.
Ante la creciente competencia en la región, el cliente reconoció el potencial de la IA no sólo para mejorar los diagnósticos, sino como una poderosa herramienta de marketing. Querían atraer a nuevos pacientes, sobre todo en el segmento de alto poder adquisitivo, y posicionarse como líderes tecnológicos en el mercado sanitario de Asia Central.
Para ello, el cliente decidió desarrollar un Aplicación móvil basada en ML para automatizar el diagnóstico preliminar de afecciones cutáneas. Un reto clave era la necesidad de adquirir y mantener datos de imágenes de alta calidad para entrenar y validar un modelo ML, con objetivos de precisión ambiciosos al tiempo que se reconocían las limitaciones impuestas por la calidad variable de las imágenes. Sin un equipo de desarrollo interno para hacer realidad esta visión, se pusieron en contacto con Innowise para servicios de desarrollo de software.
Innowise desarrolló una plataforma integral que comprende dos aplicaciones móviles interconectadas y un panel de administración basado en la web, todo ello impulsado por un modelo DINOv2 modificado a medida que utiliza el aprendizaje por transferencia con redes neuronales convolucionales (CNN).
Aplicación para pacientes (iOS y Android): Esta aplicación es una herramienta de marketing avanzada que ofrece a los usuarios una evaluación preliminar de la piel gratuita e impulsada por ML. Este enfoque innovador proporciona evaluaciones instantáneas de 30 afecciones cutáneas y actúa como herramienta de generación de contactos para la red de clínicas. El diseño fácil de usar de la aplicación y las recomendaciones personalizadas animan a los usuarios a reservar consultas en las clínicas del cliente.
Aplicación de recopilación de fotos de médicos (iOS y Android): Esta aplicación permite al personal clínico capturar y cargar de forma segura imágenes de alta calidad de diversas afecciones cutáneas, lo que contribuye directamente a la formación continua y al perfeccionamiento del modelo DINOv2. Este bucle de retroalimentación continua garantiza que la IA siga siendo precisa y esté actualizada. La aplicación también incluye un sistema de informes para realizar un seguimiento de las estadísticas fotográficas y las afecciones diagnosticadas, lo que proporciona datos valiosos para el análisis y la mejora.
Panel de administración basado en web: Este panel proporciona a los administradores de clínicas herramientas completas para gestionar diagnósticos, configurar tratamientos y medicamentos por país, revisar evaluaciones generadas por IA, analizar datos de uso de aplicaciones y generar informes. Este sistema centralizado agiliza las operaciones y proporciona información valiosa sobre los datos demográficos y las tendencias de los pacientes.
Toda la plataforma se basa en una infraestructura en la nube de AWS escalable y segura que garantiza la privacidad de los datos y un rendimiento fiable. El conjunto de datos inicial para el modelo DINOv2 fue proporcionado por el cliente y se amplía continuamente con imágenes recogidas a través de la aplicación médica.
La aplicación del escáner cutáneo está diseñada para facilitar su uso, guiando a los usuarios a través de un sencillo proceso para recibir una evaluación preliminar. Desde la selección de la parte del cuerpo hasta las recomendaciones clínicas personalizadas, la aplicación ofrece una experiencia de usuario fluida. Así es como funciona:
Mobile
Flutter
Frontend
Angular
Backend
Python, FastAPI
Machine learning
DINOv2, AWS SageMaker
Seguridad
TLS, cifrado AES-256, MFA
VCS
Git, GitHub
Cloud
AWS
Un enfoque por fases garantizó una ejecución fluida, desde el descubrimiento (demostración de la aplicación de recopilación de fotos y diseño del flujo de trabajo) hasta la implantación (desarrollo móvil, formación sobre el modelo y configuración de la infraestructura) y, por último, el funcionamiento y la asistencia continuos (perfeccionamiento continuo del modelo, transferencia de conocimientos y asistencia especializada).
1
Jefe de proyecto
1
Analista de negocio
2
Angular Desarrolladores
1
Diseñador UX/UI
2
Python Ingenieros
2
Desarrolladores de Flutter
3
Desarrolladores de ML
1
Ingeniero de QA
Hemos desarrollado un Aplicación móvil basada en ML que ofrece a los usuarios una forma rápida y segura de evaluar el estado de su piel. En los tres primeros meses, la aplicación multiplataforma ha ganado 5000 nuevos usuarios, lo que ha ayudado al cliente a hacerse un hueco en un mercado competitivo. Además, creamos una aplicación de recopilación de fotos para entrenar y perfeccionar el modelo ML, que ahora alcanza una precisión de 80% en 30 diagnósticos dermatológicos.
Nuestro equipo también creó un panel de administración basado en web que permite a los administradores de las clínicas gestionar el contenido, realizar un seguimiento del uso y mantener todos los datos actualizados fácilmente.
De cara al futuro, el cliente confió a nuestro equipo la implementación de opciones de suscripción y la creación de una API de acceso al modelo para una red de clínicas asociadas. También estamos trabajando en la mejora de las funciones actuales para que la aplicación siga siendo lo más eficaz y fácil de usar posible.
5,000
nuevos usuarios en los tres primeros meses
80%
Precisión del modelo ML alcanzada
Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallar las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad que garantice la confidencialidad de la información.
Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.
Concertamos una reunión con usted para discutir la oferta y llegar a un acuerdo.
Firmamos un contrato y comenzamos a trabajar en su proyecto lo más rápido posible.
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