Application de scanner IA pour l'évaluation de l'état de la peau

Innowise a développé une application alimentée par l'IA qui utilise l'apprentissage profond et la reconnaissance d'images pour évaluer rapidement les affections cutanées, en fournissant des diagnostics préliminaires rapides sur la base des photos téléchargées.

Défi

Face à la concurrence croissante dans la région, le client a reconnu le potentiel de l'IA non seulement pour améliorer les diagnostics, mais aussi comme un puissant outil de marketing. Il souhaitait attirer de nouveaux patients, en particulier dans le segment des personnes fortunées, et se positionner en tant que leader technologique.

À cette fin, le client a décidé de mettre au point un système de gestion de l'information. Application mobile basée sur le ML pour automatiser les diagnostics préliminaires des affections cutanées. L'un des principaux défis à relever était la nécessité d'acquérir et de conserver des données d'images de haute qualité pour l'entraînement et la validation d'un modèle de ML, en visant des objectifs de précision ambitieux tout en reconnaissant les limites posées par une qualité d'image variable. Ne disposant pas d'une équipe de développement interne, ils ont fait appel à Innowise.

Solution

Une plateforme pilotée par l'IA intégrant des applications mobiles et un panneau d'administration web.

Innowise a développé une plateforme complète comprenant deux applications mobiles interconnectées et un panneau d'administration basé sur le web, le tout alimenté par un modèle DINOv2 modifié sur mesure utilisant l'apprentissage par transfert avec des réseaux neuronaux convolutifs (CNN).

Application pour les patients (iOS et Android): Cette application sert d'outil de marketing avancé, offrant aux utilisateurs une évaluation préliminaire de la peau gratuite et alimentée par le ML. Cette approche innovante fournit des évaluations instantanées pour 30 affections cutanées, agissant comme un outil de génération de leads pour le réseau de cliniques. La conception conviviale de l'application et les recommandations personnalisées encouragent les utilisateurs à prendre rendez-vous pour une consultation.

Application de collecte de photos de médecins (iOS et Android): Cette application permet au personnel de la clinique de capturer et de télécharger en toute sécurité des images de haute qualité de diverses affections cutanées, contribuant ainsi directement à la formation continue et au perfectionnement du modèle DINOv2. Cette boucle de rétroaction continue garantit que l'IA reste précise et à jour. L'application comprend également un système de rapport pour le suivi des statistiques des photos et des conditions diagnostiquées, fournissant des données précieuses pour l'analyse et l'amélioration.

Panneau d'administration basé sur le web: Ce panneau fournit aux administrateurs de cliniques des outils complets pour gérer les diagnostics, configurer les traitements et les médicaments par pays, examiner les évaluations générées par l'IA, analyser les données d'utilisation de l'appli et générer des rapports. Ce système centralisé rationalise les opérations et fournit des informations précieuses sur les données démographiques et les tendances des patients.

L'ensemble de la plateforme est construit sur une infrastructure cloud AWS évolutive et sécurisée, garantissant la confidentialité des données et la fiabilité des performances. L'ensemble de données initial pour le modèle DINOv2 a été fourni par le client et est continuellement complété par des images collectées par l'application du médecin.

Comment fonctionne l'application Skin Scanner ?

L'application du scanner de la peau est conçue pour être facile à utiliser, guidant les utilisateurs à travers un processus simple pour recevoir une évaluation préliminaire. De la sélection de la partie du corps aux recommandations personnalisées de la clinique, l'application offre une expérience utilisateur transparente. Voici comment cela fonctionne :

Sélection des parties du corps : Lorsque les utilisateurs ouvrent l'application, la première étape consiste à sélectionner la partie du corps où se situe l'affection cutanée. Cela permet à l'application de réduire le nombre d'affections pouvant être liées à cette zone spécifique.
Téléchargement d'images : Les utilisateurs peuvent prendre une photo de l'état de leur peau ou en télécharger une depuis leur galerie.
Questionnaire : Une fois la photo téléchargée, les utilisateurs répondent à un bref questionnaire de trois questions. Ces questions permettent d'ajouter un contexte à l'analyse de l'apprentissage automatique, comme les symptômes ou tout antécédent médical pertinent.
Analyse d'images et diagnostic : Une fois la photo envoyée, l'application propose trois diagnostics possibles, chacun étant assorti d'un score de probabilité. Par exemple, il peut s'agir d'acné (80%), de dermatite (15%) et de psoriasis (5%).
Informations détaillées sur l'état de santé : Les utilisateurs peuvent cliquer sur n'importe quel diagnostic pour obtenir des informations plus détaillées sur la maladie, y compris une description, les options de traitement et les médicaments recommandés. Ces informations sont régulièrement mises à jour par l'intermédiaire du panneau d'administration.
Recommandations cliniques basées sur la géolocalisation : L'application utilise la géolocalisation pour fournir aux utilisateurs une liste personnalisée des cliniques proches où ils peuvent se faire soigner. Chaque clinique est accompagnée de toutes les informations de contact et de l'emplacement exact sur une carte interactive, ce qui facilite la mise en relation des patients avec les professionnels de santé. S'il n'y a pas de clinique appropriée dans la ville de l'utilisateur, l'application propose des alternatives dans les villes ou régions voisines.
Enregistrement des utilisateurs et gestion des profils : L'application offre aux utilisateurs deux options : le mode invité et le mode enregistré. En mode invité, les utilisateurs peuvent obtenir des diagnostics rapides sans créer de compte. Les utilisateurs enregistrés, quant à eux, débloquent des fonctionnalités supplémentaires telles qu'un profil personnalisé où ils peuvent suivre l'historique de leurs diagnostics, enregistrer des photos et obtenir des informations plus détaillées sur la base de leurs interactions passées.
Publicité in-app : Nous avons aidé le client à ajouter des bannières publicitaires non intrusives à l'application, en les plaçant stratégiquement en haut ou en bas de l'écran pour créer une source de revenus supplémentaire.

Technologies

Python, FastAPI

Apprentissage automatique

DINOv2, AWS SageMaker

Sécurité

TLS, chiffrement AES-256, MFA

VCS

Git, GitHub

Cloud

AWS

Processus

Une approche progressive a permis une exécution sans heurts, de la découverte (démonstration de l'application de collecte de photos et conception du flux de travail) à la mise en œuvre (développement mobile, formation au modèle et mise en place de l'infrastructure) et, enfin, au fonctionnement et à l'assistance continus (perfectionnement continu du modèle, transfert de connaissances et assistance spécialisée).

Équipe requise

Chef de projet

Analyste commercial

Angular Développeurs

Concepteur
UX/UI

Python
Ingénieurs

Développeurs
Flutter

Développeurs
ML

Ingénieur QA

Résultats

Nous avons mis au point un Application mobile basée sur le ML qui offre aux utilisateurs un moyen rapide et sûr d'évaluer l'état de leur peau. Parallèlement, nous avons créé une application de collecte de photos pour entraîner et affiner le modèle ML, qui peut détecter environ 30 diagnostics dermatologiques.

Notre équipe a également développé un panneau d'administration basé sur le web qui permet aux administrateurs de la clinique de gérer le contenu, de suivre l'utilisation et de garder toutes les données à jour facilement.

Pour l'avenir, le client a confié à notre équipe la mise en place d'options d'abonnement et l'élaboration d'un accès API au modèle pour un réseau de cliniques partenaires. Nous travaillons également à l'amélioration des fonctionnalités actuelles pour que l'application reste aussi efficace et conviviale que possible.

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