Développement d'une application Android pour l'analyse des fonctions cognitives : croissance de 35% du nombre d'utilisateurs actifs

Innowise a développé une application Android et construit un SDK qui exploite l'IA pour analyser les fonctions cognitives et améliorer la précision de l'analyse des données.

Client

Industrie

Soins de santé

Région

Suisse

Client depuis

2023

Notre client est une entreprise de neurosciences spécialisée dans le développement d'une plateforme technologique innovante pour la détection précoce des troubles cognitifs. En utilisant des applications mobiles, ils collectent et analysent les données d'interaction de l'utilisateur avec l'écran, ce qui permet d'identifier les problèmes potentiels à des stades précoces.

L'entreprise collabore activement avec les principaux chercheurs et praticiens en neurosciences du monde entier pour faire progresser les connaissances sur la santé du cerveau. Elle fournit à la communauté scientifique des outils d'analyse de données robustes, favorisant le développement de nouveaux diagnostics et traitements.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Développer une application Android pour l'analyse des fonctions cognitives

Le client disposait d'une application iOS pour l'analyse des fonctions cérébrales et souhaitait étendre sa portée aux utilisateurs d'Android. Cependant, l'entreprise ne disposait que de développeurs iOS et ne voyait pas l'intérêt d'embaucher des ingénieurs supplémentaires en interne.

Innowise s'est attaqué à ce défi en développant un système de gestion de l'information. application Android complète qui reproduit les fonctionnalités de la version iOS tout en assurant une synchronisation transparente des données entre les deux plateformes. En outre, le projet nécessitait l'intégration de technologies d'intelligence artificielle avancées pour une analyse complète des données collectées.

Solution

Développement d'applications Android et de SDK avec l'IA

Avant de commencer à travailler, l'équipe d'Innowise a procédé à une analyse approfondie des exigences et des objectifs du projet. En s'appuyant sur sa vaste expérience en matière de développement de solutions mobiles complexes, nous avons proposé des stratégies et des approches éprouvées qui ont permis d'atteindre tous les objectifs du projet, en tenant compte des souhaits et des besoins de tous les clients.

Développement du SDK Android

Notre équipe a commencé par développer un SDK complet pour Android. Ce SDK est conçu pour recueillir des informations sur la fréquence et le moment où l'on touche l'écran, ainsi que sur le temps global passé à utiliser le téléphone. En utilisant Java et Kotlin, nous avons construit le SDK pour qu'il soit à la fois flexible et robuste. Une fois le SDK en place, nous avons procédé au développement d'applications mobiles Android.

Développement d'applications Android

Pour créer une application mobile pour Android, nous avons choisi Java et Kotlin pour une expérience fluide. L'application fonctionne en arrière-plan, recueillant les données des interactions à l'écran et les envoyant au serveur pour analyse.

Nos développeurs ont utilisé le langage de programmation Dart pour construire la logique et l'interface utilisateur de l'application, en l'intégrant au SDK Android. Nous avons veillé à ce que l'application ait un impact minimal sur les performances de l'appareil et la durée de vie de la batterie en optimisant le code et en utilisant des algorithmes de traitement des données efficaces.

Intégration de l'IA

Intégration de la technologie de l'IA était la pierre angulaire de ce projet, visant à la détection précoce de signes subtils indiquant une éventuelle déficience cognitive. Nous avons choisi Python et le puissant framework TensorFlow comme base pour le développement du modèle. Ce choix nous a permis de créer des modèles flexibles et efficaces capables de traiter des données complexes liées aux interactions des utilisateurs avec l'écran.

Pour garantir une précision et une robustesse élevées, les modèles ont été entraînés sur des ensembles de données d'études cliniques étendues englobant divers modèles de comportement de l'utilisateur. Cette formation complète a permis aux modèles de reconnaître même les anomalies mineures caractéristiques des premiers stades de la déficience cognitive.

Les modèles ont analysé un large éventail de données, notamment :

Reactemps de réaction : La vitesse à laquelle l'utilisateur réagit aux différents stimuli de l'écran.
Précision du toucher : précision avec laquelle l'utilisateur touche les bons éléments de l'interface.
Trajectoire du mouvement : Nature des mouvements des doigts sur l'écran (ligne droite, zigzag, etc.).
Dynamique de frappe : La vitesse et le rythme de la frappe sur le clavier virtuel.

En outre, nous avons développé un mécanisme de transfert de données entre les applications mobiles et le serveur. Cela a permis d'analyser les données en temps réel et de fournir des résultats immédiats aux utilisateurs et aux chercheurs.

Amélioration de la convivialité

Nos experts ont développé une interface d'application intuitive où les données sont présentées sous forme de graphiques et de tableaux clairs. Par exemple, la dynamique du temps de réaction de l'utilisateur sur une période donnée est affichée sous forme de graphique, l'axe X représentant le temps et l'axe Y le temps de réaction. Cette visualisation permet d'identifier rapidement les problèmes potentiels, tels que les écarts par rapport à la norme ou les tendances indiquant une baisse des performances.

Chaque visualisation est accompagnée d'explications textuelles claires. Par exemple, à côté du graphique du temps de réaction, il pourrait y avoir une explication indiquant qu'une augmentation du temps de réaction peut suggérer un ralentissement des processus cognitifs. Cette approche facilite l'interprétation des données et aide les utilisateurs à identifier et à résoudre rapidement tout problème potentiel.

Data sécurité

Pour s'assurer que les données des utilisateurs sont protégées en toute sécurité et répondent à des normes de sécurité avancées, l'équipe d'Innowise a mis en œuvre une approche à toute épreuve de la protection des données :

Cryptage des données : Avant d'être envoyées au serveur, les données sont cryptées à l'aide de l'algorithme robuste AES-256, ce qui les rend illisibles pour les utilisateurs non autorisés.
Protection des clés de chiffrement : Les clés de chiffrement sont stockées dans un coffre-fort sécurisé à accès restreint afin d'éviter toute compromission potentielle.
Une infrastructure fiable : Les données sont stockées sur Serveurs Microsoft Azure, le système de gestion de l'information de l'Union européenne (UE) permet d'assurer un niveau élevé de sécurité des données.
Collecte minimale de données : Seules les données nécessaires à l'analyse sont collectées, à l'exclusion explicite des informations personnelles des utilisateurs.
Contrôle d'accès strict : L'accès aux données n'est accordé qu'aux utilisateurs autorisés, ce qui permet de s'assurer qu'elles ne tombent pas entre de mauvaises mains.

Technologies

Langages de programmation

Java, Kotlin, Dart, Python

Cadres et bibliothèques

TensorFlow

Test

JUnit, Espresso

VCS

Git

Cloud

Microsoft Azure

Gestion de projet

Jira

Environnement de développement

Android Studio

API

APIs RESTful

Processus

Pour ce projet, nous avons utilisé Scrum avec des sprints de deux semaines pour garder les choses organisées et sur la bonne voie. Nous avons décomposé le flux de travail en itérations flexibles, ce qui nous a permis de nous adapter rapidement et de respecter les délais.

Notre chef de projet s'est occupé de l'attribution des tâches, des plans d'action, des produits à livrer et de la coordination des étapes avec le client. Des réunions régulières de contrôle de l'état d'avancement, trois fois par semaine, ont permis de tenir tout le monde au courant et de procéder à des ajustements en temps voulu. Le client s'est activement impliqué dans le processus, en fournissant des informations et des commentaires précieux lors de nos contrôles quotidiens.

Équipe

Chef de projet

Développeurs Android

ML Ingénieurs

Expert en sécurité des données

Concepteur UI/UX

Résultats

Boost engagement du public et amélioration de la précision de l'analyse des données

Le client dispose d'une solution éprouvée qui constitue désormais un outil précieux pour la recherche et le diagnostic dans le domaine des neurosciences. Le lancement de l'application Android a entraîné une augmentation de 35% du nombre d'utilisateurs actifs, élargissant ainsi leur portée et permettant une collecte de données plus diversifiée.

Grâce à l'intégration de l'IA, la précision de l'analyse des données a augmenté de 25%, ce qui rend les informations plus précises et plus fiables. Cette amélioration a non seulement renforcé la validité de leurs résultats, mais a également ajouté une valeur significative aux évaluations cognitives, en aidant les chercheurs et les utilisateurs à repérer les problèmes potentiels plus tôt et avec plus de confiance.

Le projet a considérablement élargi la capacité du client à rechercher et à analyser les fonctions cognitives, consolidant son rôle de leader dans les technologies de recherche sur le cerveau.

Durée du projet

Août 2023 - février 2024

35%

augmentation du nombre d'utilisateurs actifs

25%

une plus grande précision dans l'analyse des données

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