Desarrollo de una aplicación Android para el análisis de la función cognitiva: 35% de crecimiento en usuarios activos

Innowise ha desarrollado una aplicación para Android y creado un SDK que aprovecha la IA para analizar las funciones cognitivas y mejorar la precisión del análisis de datos.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Suiza

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es una empresa de neurociencia especializada en el desarrollo de una innovadora plataforma tecnológica para la detección precoz de trastornos cognitivos. Mediante el uso de aplicaciones móviles, recopilan y analizan datos de interacción del usuario con la pantalla, lo que permite identificar posibles problemas en fases tempranas.

La empresa colabora activamente con destacados investigadores y profesionales de la neurociencia de todo el mundo para avanzar en el conocimiento de la salud cerebral. Proporcionan a la comunidad científica sólidas herramientas de análisis de datos, apoyando el desarrollo de nuevos diagnósticos y tratamientos.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Desarrollar una aplicación Android para el análisis de la función cognitiva

El cliente tenía una aplicación iOS para el análisis de la función cerebral y quería ampliar su alcance a los usuarios de Android. Sin embargo, la empresa solo contaba con desarrolladores de iOS y no veía la conveniencia de contratar más ingenieros internos.

Innowise intervino para hacer frente a este reto: el desarrollo de un aplicación Android completa que replica la funcionalidad de la versión para iOS al tiempo que garantiza una sincronización de datos perfecta en ambas plataformas. Además, el proyecto requería integrar tecnologías avanzadas de IA para realizar un análisis exhaustivo de los datos recopilados.

Solución

Desarrollo de aplicaciones Android y SDK con IA

Antes de empezar a trabajar, el equipo de Innowise realizó un análisis exhaustivo de los requisitos y objetivos del proyecto. Aprovechando nuestra amplia experiencia en el desarrollo de soluciones móviles complejaspropusimos estrategias y enfoques de eficacia probada que garantizaban la consecución de todos los objetivos del proyecto, teniendo en cuenta meticulosamente todos los deseos y necesidades del cliente.

Desarrollo del SDK de Android

Nuestro equipo empezó desarrollando un completo SDK para Android. Este SDK está diseñado para recopilar información sobre la frecuencia y el momento de los toques de pantalla y el tiempo total de uso del teléfono. Usando Java y Kotlin, construimos el SDK para que fuera flexible y robusto. Una vez instalado el SDK, procedimos a desarrollar aplicaciones móviles para Android.

Desarrollo de aplicaciones Android

Para crear una aplicación móvil para Android, nos decantamos por Java y Kotlin para conseguir una experiencia fluida. La aplicación se ejecuta en segundo plano, recopilando datos de las interacciones en pantalla y enviándolos al servidor para su análisis.

Nuestros desarrolladores utilizaron el lenguaje de programación Dart para construir la lógica y la interfaz de usuario de la aplicación, integrándola con el SDK de Android. Nos aseguramos de que la aplicación tuviera un impacto mínimo en el rendimiento del dispositivo y la duración de la batería optimizando el código y utilizando algoritmos eficientes de procesamiento de datos.

Integración de la IA

Integración de la tecnología de IA fue una piedra angular de este proyecto, destinado a la detección precoz de signos sutiles indicativos de un posible deterioro cognitivo. Elegimos Python y el potente framework TensorFlow como base para el desarrollo de modelos. Esta elección nos permitió crear modelos flexibles y eficientes capaces de manejar datos complejos relacionados con las interacciones de los usuarios con la pantalla.

Para garantizar una gran precisión y solidez, los modelos se entrenaron con amplios conjuntos de datos de estudios clínicos que abarcaban diversos patrones de comportamiento de los usuarios. Este exhaustivo entrenamiento permitió a los modelos reconocer incluso anomalías menores características de las primeras fases del deterioro cognitivo.

Los modelos analizaron una amplia gama de datos, entre ellos:

Reactiempo de reacción: La velocidad a la que el usuario responde a los distintos estímulos de la pantalla.
Precisión táctil: precisión con la que el usuario toca los elementos correctos de la interfaz.
Trayectoria del movimiento: La naturaleza de los movimientos de los dedos en la pantalla (en línea recta, en zigzag, etc.).
Dinámica de escritura: La velocidad y el ritmo de escritura en el teclado virtual.

Además, desarrollamos un mecanismo de transferencia de datos entre las aplicaciones móviles y el servidor. Esto permitió el análisis de datos en tiempo real, proporcionando resultados inmediatos a usuarios e investigadores.

Mayor facilidad de uso

Nuestros expertos han desarrollado una interfaz de aplicación intuitiva donde los datos se presentan a través de gráficos y cuadros claros. Por ejemplo, la dinámica del tiempo de reacción del usuario durante un periodo concreto se muestra en forma de gráfico, en el que el eje X representa el tiempo y el eje Y, el tiempo de reacción. Esta visualización permite identificar rápidamente posibles problemas, como desviaciones de la norma o tendencias que indiquen una disminución del rendimiento.

Cada visualización va acompañada de explicaciones textuales claras. Por ejemplo, junto al gráfico del tiempo de reacción, puede haber una explicación que indique que un aumento del tiempo de reacción puede sugerir una ralentización de los procesos cognitivos. Este enfoque facilita la interpretación de los datos y ayuda a los usuarios a identificar y abordar rápidamente cualquier posible problema.

Seguridad de los datos

Para garantizar que los datos de los usuarios están protegidos de forma segura y cumplen las normas de seguridad avanzadas, el equipo de Innowise ha implementado un enfoque a prueba de balas para la protección de datos:

Cifrado de datos: Antes de ser enviados al servidor, los datos se encriptan mediante el robusto algoritmo AES-256, haciéndolos ilegibles para usuarios no autorizados.
Protección de las claves de cifrado: Las claves de cifrado se almacenan en una cámara acorazada segura y de acceso restringido para evitar cualquier riesgo potencial.
Infraestructura fiable: Los datos se almacenan en Servidores Microsoft Azureque proporciona un alto nivel de seguridad de los datos.
Recogida mínima de datos: Sólo se recogen los datos necesarios para el análisis, excluyendo explícitamente la información personal de los usuarios.
Estricto control de acceso: El acceso a los datos sólo se concede a los usuarios autorizados, lo que garantiza que no caigan en malas manos.

Tecnologías

Lenguajes de programación

Java, Kotlin, Dart, Python

Marcos y bibliotecas

TensorFlow

Pruebas

JUnit, Espresso

VCS

Git

Cloud

Microsoft Azure

Gestión de proyectos

Jira

Entorno de desarrollot

Android Studio

APIs

API RESTful

Proceso

Para este proyecto, utilizamos Scrum con sprints de dos semanas para mantener las cosas organizadas y en el buen camino. Dividimos el flujo de trabajo en iteraciones flexibles, lo que nos permitió adaptarnos rápidamente y cumplir los plazos.

Nuestro gestor de proyectos se encargó de la asignación de tareas, los planes de acción, las entregas y la coordinación de los hitos con el cliente. Las reuniones periódicas de comprobación de la situación, tres veces por semana, mantuvieron a todos informados y permitieron realizar los ajustes oportunos. El cliente participó activamente en el proceso, aportando valiosos comentarios e información durante nuestras reuniones diarias.

Equipo

Jefe de proyecto

Desarrolladores Android

Ingenieros ML

Experto en seguridad de datos

Diseñador UI/UX

Resultados

Boost compromiso de la audiencia y mejora de la precisión del análisis de datos

El cliente cuenta con una solución de eficacia probada que se ha convertido en una valiosa herramienta para la investigación y el diagnóstico en neurociencia. El lanzamiento de la aplicación para Android ha supuesto un aumento de 35% usuarios activos, ampliando su alcance y permitiendo una recopilación de datos más diversa.

Con la integración de la IA, la precisión de los análisis de datos ha aumentado en 25%, lo que hace que los conocimientos sean más precisos y fiables. Esta mejora no solo ha aumentado la validez de sus conclusiones, sino que también ha añadido un valor significativo a las evaluaciones cognitivas, ayudando a investigadores y usuarios a detectar posibles problemas antes y con mayor confianza.

El proyecto ha ampliado significativamente la capacidad del cliente para investigar y analizar las funciones cognitivas, consolidando su papel como líder en tecnología de investigación cerebral.

Duración del proyecto

Agosto 2023 - Febrero 2024

35%

aumento de usuarios activos

25%

mayor precisión en el análisis de datos

Casos relacionados

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