Aplicación móvil para pacientes con cáncer: 35% aumento de la capacidad de respuesta

Innowise ha optimizado una aplicación móvil para pacientes con cáncer, mejorando la recopilación de datos, la asistencia personalizada y la escalabilidad para mejorar los resultados y facilitar los flujos de trabajo.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es una empresa de desarrollo de software sanitario comprometida con la creación de soluciones para pacientes oncológicos desde el momento del diagnóstico. Su producto clave es una aplicación móvil para ayudar a los pacientes oncológicos durante todo el proceso de tratamiento. Esta aplicación recopila información detallada sobre el estado del paciente, genera informes exhaustivos y mejora la comunicación entre los pacientes y sus profesionales sanitarios.

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

Desafío

Problemas críticos en la gestión de datos y el rendimiento de las aplicaciones

Los principales retos a los que se enfrentaba nuestro cliente se concentraban en cuatro áreas clave:

Recogida y análisis de datos: Aunque la versión actual de la aplicación tenía funciones de recopilación de datos, necesitaba ser más completa para ofrecer una imagen completa de la salud del paciente. Así pues, nuestro equipo se encargó de desarrollar funciones para recopilar y analizar eficazmente los datos de los pacientes, proporcionando a los médicos una visión completa de la enfermedad y ayudando en las decisiones de tratamiento.
Automatización de procesos: También necesitaban implantar procesos CI/CD para acelerar desarrollo de aplicaciones y mantener una garantía de calidad coherente.

Ampliación de funcionalidades: El cliente quería personalizar más la aplicación para mejorar la participación de los pacientes y facilitar los flujos de trabajo clínicos. Así que decidieron añadir nuevas funciones, como notificaciones push personalizadas y análisis avanzados, para aumentar la utilidad de la app.
Preparación para la escalabilidad: Con el crecimiento de la base de usuarios y las asociaciones, la infraestructura de aplicaciones existente no estaba preparada para soportar el aumento de carga. Existía el riesgo de que se produjeran problemas de rendimiento y caídas del sistema, lo que podría afectar negativamente a la experiencia y la confianza de los usuarios. Se confió a Innowise la preparación de la aplicación para el crecimiento de usuarios y la expansión de la red de socios.

Solución

Mejorar el conocimiento de los datos, la personalización y la escalabilidad

En estrecha colaboración con el cliente, los especialistas de Innowise implementaron una solución integral para abordar los retos del cliente y mejorar la aplicación móvil para pacientes oncológicos. Nuestros expertos se centraron en mejorar recogida y análisis de datosautomatizar procesos, ampliar funciones y garantizar la escalabilidad.

Recogida y análisis de datos

El equipo de Innowise desarrolló e integró scripts Python para automatizar la extracción de datos de diversas fuentes. Estas secuencias de comandos gestionan tanto datos estructurados de formularios de la aplicación (como historiales médicos y registros de tratamientos) como datos semiestructurados de dispositivos portátiles mediante API específicas de dispositivos y formatos de datos FHIR. Esta exhaustiva recopilación de datos permite a la aplicación obtener información valiosa de las interacciones de los pacientes, que luego se utiliza para informar a los profesionales sanitarios.

Además, hemos creado un panel de análisis con React, que incluye gráficos, tablas y cuadros resumen para visualizar los datos de los pacientes. El panel aprovecha bibliotecas de gráficos como D3.js y Chart.js para crear visualizaciones personalizables adaptadas a tipos de datos específicos y casos de uso clínico. Esto proporciona a los profesionales sanitarios una interfaz clara e intuitiva para acceder a los datos de los pacientes e interpretarlos, mejorando así el proceso de toma de decisiones y la atención al paciente.

Además, aplicamos técnicas de ML y análisis estadístico para identificar patrones, predecir riesgos y personalizar las recomendaciones de tratamiento.

Funciones implementadas

Para mejorar aún más las capacidades de la aplicación y la experiencia del usuario, nuestro equipo ha implementado varias actualizaciones clave:

Notificaciones push personalizadas: Integramos Firebase Cloud Messaging para ofrecer recordatorios personalizados de la toma de medicación, las citas con el médico, la cumplimentación de cuestionarios y recomendaciones a medida basadas en los datos de cada paciente.
Análisis avanzados: Hemos añadido nuevas métricas e informes, como evaluaciones de la eficacia de los tratamientos y predicciones del riesgo de complicaciones. Estas mejoras permiten a los médicos analizar los datos de los pacientes con mayor profundidad e identificar las características individuales de la enfermedad.
Mejora de la interfaz: Hemos realizado pruebas A/B en varias versiones de la interfaz y hemos perfeccionado la usabilidad de la aplicación.

Preparación para la ampliación

Para apoyar la expansión prevista de nuestro cliente y la incorporación de nuevos socios, trabajamos estrechamente con ellos para implementar varias mejoras clave para el crecimiento futuro.

Optimización del rendimiento: Para garantizar que la aplicación siga siendo rápida y estable bajo una mayor carga de usuarios, el equipo de Innowise llevó a cabo rigurosas pruebas de carga y optimizó tanto el código base como la infraestructura.
Arquitectura de microservicios: Hicimos la transición de la aplicación a una arquitectura de microservicios, lo que permitió escalar los componentes individuales de forma independiente en función de la demanda. Nuestros expertos refactorizaron los componentes existentes en servicios más pequeños e independientes, y crearon nuevos servicios para gestionar funcionalidades específicas. Utilizamos principalmente API REST para la comunicación entre servicios, con colas de mensajes empleadas para la comunicación asíncrona cuando era necesario.

Tecnologías

Frontend

React, React Nativ

Backend

Python, AWS Lambda, DynamoDB, Neo4j, Firebase Cloud Mensajería, API Gateway

VCS

Git, GitHub

DevOps

Acciones de GitHub, Terraform, AWS CDK, Docker

Proceso

Adoptamos Scrum para gestionar nuestro proceso de desarrollo, dividiendo el flujo de trabajo en sprints quincenales y manteniendo un ritmo constante con despliegues cada cuatro sprints. Con un proceso CI/CD para pruebas y despliegues automatizados, nuestro equipo pudo realizar actualizaciones dentro del ajustado calendario del proyecto sin sacrificar la calidad.

Para que todo el mundo estuviera en sintonía, creamos un entorno de colaboración en equipo con Slack para la comunicación en tiempo real y Jira para el seguimiento detallado de las tareas. Además, nuestro gestor de proyectos se aseguró de que el cliente estuviera al corriente con actualizaciones semanales a través de Skype.

Equipo

Jefe de proyecto

Desarrolladores de Back-end

Desarrolladores de Front-end

Ingeniero de QA

Resultados

Mayor precisión, menor tiempo de desarrollo y mejor experiencia de usuario

El equipo de Innowise mejoró significativamente la calidad, la eficiencia y el rendimiento de la aplicación del cliente. La recopilación y el análisis de datos mejorados aumentaron la precisión de las decisiones médicas, mientras que la implementación de CI/CD redujo el tiempo necesario para el desarrollo de nuevas características. Los esfuerzos de optimización del rendimiento dieron como resultado un aumento de 35% en la capacidad de respuesta de la aplicación y una reducción de 40% en los tiempos de inactividad del sistema. Además, las funciones personalizadas y los análisis avanzados aumentaron la satisfacción de los usuarios. También garantizamos la escalabilidad de la aplicación, minimizando el riesgo de fallos futuros.

Duración del proyecto

Febrero 2023 -Junio 2023

40%

reducción de los tiempos de inactividad del sistema

35%

aumento de la capacidad de respuesta de la aplicación

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