Sviluppo di app Android per l'analisi delle funzioni cognitive: 35% di crescita degli utenti attivi

Innowise ha sviluppato un'applicazione per Android e un SDK che sfrutta l'intelligenza artificiale per analizzare le funzioni cognitive e migliorare l'accuratezza dell'analisi dei dati.

Cliente

Industria

Assistenza sanitaria

Regione

Svizzera

Cliente da

2023

Il nostro cliente è un'azienda di neuroscienze specializzata nello sviluppo di una piattaforma tecnologica innovativa per il rilevamento precoce dei disturbi cognitivi. Utilizzando applicazioni mobili, raccoglie e analizza i dati di interazione dell'utente con lo schermo, consentendo l'identificazione di potenziali problemi nelle fasi iniziali.

L'azienda collabora attivamente con i principali ricercatori e professionisti delle neuroscienze di tutto il mondo per far progredire le conoscenze sulla salute del cervello. Fornisce alla comunità scientifica solidi strumenti di analisi dei dati, supportando lo sviluppo di nuove diagnosi e terapie.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Sviluppare un'applicazione Android per l'analisi delle funzioni cognitive

Il cliente disponeva di un'applicazione iOS per l'analisi delle funzioni cerebrali e intendeva estendere la sua portata agli utenti Android. Tuttavia, l'azienda aveva solo sviluppatori iOS e non vedeva il vantaggio di assumere altri ingegneri interni.

Innowise è intervenuta per affrontare questa sfida: sviluppando un sistema di applicazione Android completa di tutte le funzioni che replica le funzionalità della versione iOS, garantendo al contempo una sincronizzazione dei dati senza soluzione di continuità su entrambe le piattaforme. Inoltre, il progetto richiedeva l'integrazione di tecnologie AI avanzate per un'analisi completa dei dati raccolti.

Soluzione

Sviluppo di applicazioni Android e SDK con l'intelligenza artificiale

Prima di iniziare il lavoro, il team di Innowise ha condotto un'analisi approfondita dei requisiti e degli obiettivi del progetto. Sfruttando la nostra vasta esperienza nello sviluppo di soluzioni mobili complesseAbbiamo proposto strategie e approcci collaudati che hanno garantito il raggiungimento di tutti gli obiettivi del progetto, considerando meticolosamente tutti i desideri e le esigenze del cliente.

Sviluppo SDK Android

Il nostro team ha iniziato sviluppando un SDK completo per Android. Questo SDK è stato progettato per raccogliere informazioni sulla frequenza e la tempistica dei tap sullo schermo e sul tempo complessivo trascorso utilizzando il telefono. Utilizzando Java e Kotlin, abbiamo costruito l'SDK in modo che fosse flessibile e robusto. Una volta realizzato l'SDK, abbiamo proceduto allo sviluppo di applicazioni mobili Android.

Sviluppo di applicazioni Android

Per creare un'applicazione mobile per Android, abbiamo scelto Java e Kotlin per un'esperienza fluida. L'applicazione viene eseguita in background, raccogliendo i dati dalle interazioni sullo schermo e inviandoli al server per l'analisi.

I nostri sviluppatori hanno utilizzato il linguaggio di programmazione Dart per costruire la logica e l'interfaccia utente dell'app, integrandola con l'SDK di Android. Abbiamo fatto in modo che l'app avesse un impatto minimo sulle prestazioni del dispositivo e sulla durata della batteria, ottimizzando il codice e utilizzando algoritmi di elaborazione dei dati efficienti.

Integrazione dell'intelligenza artificiale

Integrazione della tecnologia AI è stata una pietra miliare di questo progetto, finalizzato al rilevamento precoce di segnali impercettibili indicativi di un possibile deterioramento cognitivo. Abbiamo scelto Python e il potente framework TensorFlow come base per lo sviluppo del modello. Questa scelta ci ha permesso di creare modelli flessibili ed efficienti in grado di gestire dati complessi relativi alle interazioni degli utenti con lo schermo.

Per garantire un'elevata accuratezza e robustezza, i modelli sono stati addestrati su ampie serie di dati di studi clinici che comprendono vari modelli di comportamento dell'utente. Questo addestramento completo ha permesso ai modelli di riconoscere anche anomalie minori, caratteristiche dei primi stadi di deterioramento cognitivo.

I modelli hanno analizzato un'ampia gamma di dati, tra cui:

Reactempo di reazione: La velocità con cui l'utente risponde ai diversi stimoli sullo schermo.
Accuratezza del tocco: la precisione con cui l'utente colpisce gli elementi giusti dell'interfaccia.
Traiettoria del movimento: La natura dei movimenti delle dita sullo schermo (linea retta, zigzag, ecc.).
Dinamica di digitazione: La velocità e il ritmo di digitazione sulla tastiera virtuale.

Inoltre, abbiamo sviluppato un meccanismo per il trasferimento dei dati tra le applicazioni mobili e il server. Questo ha permesso di analizzare i dati in tempo reale, fornendo risultati immediati a utenti e ricercatori.

Miglioramento dell'usabilità

I nostri esperti hanno sviluppato un'interfaccia intuitiva per l'app dove i dati sono presentati attraverso grafici e diagrammi chiari. Ad esempio, le dinamiche dei tempi di reazione degli utenti in un periodo specifico sono visualizzate sotto forma di grafico, con l'asse X che rappresenta il tempo e l'asse Y che rappresenta il tempo di reazione. Questa visualizzazione consente di individuare rapidamente potenziali problemi, come deviazioni dalla norma o tendenze che indicano un calo delle prestazioni.

Ogni visualizzazione è accompagnata da chiare spiegazioni testuali. Per esempio, accanto al grafico del tempo di reazione, potrebbe esserci una spiegazione che indica che un aumento del tempo di reazione può suggerire un rallentamento dei processi cognitivi. Questo approccio rende i dati più facili da interpretare e aiuta gli utenti a identificare e affrontare rapidamente qualsiasi potenziale problema.

Sicurezza dei dati

Per garantire che i dati degli utenti siano protetti in modo sicuro e rispondano a standard di sicurezza avanzati, il team di Innowise ha implementato un approccio alla protezione dei dati a prova di bomba:

Crittografia dei dati: Prima di essere inviati al server, i dati vengono crittografati con il robusto algoritmo AES-256, rendendoli illeggibili agli utenti non autorizzati.
Protezione delle chiavi di crittografia: Le chiavi di crittografia sono conservate in un caveau sicuro e ad accesso limitato per evitare qualsiasi potenziale compromissione.
Infrastruttura affidabile: I dati sono memorizzati su Server Microsoft Azuregarantendo un elevato livello di sicurezza dei dati.
Raccolta minima di dati: Vengono raccolti solo i dati necessari per l'analisi, escludendo esplicitamente le informazioni personali degli utenti.
Controllo rigoroso degli accessi: L'accesso ai dati è consentito solo agli utenti autorizzati, per evitare che finiscano nelle mani sbagliate.

Tecnologie

Linguaggi di programmazione

Java, Kotlin, Dart, Python

Framework e librerie

TensorFlow

Test

JUnit, Espresso

VCS

Git

Cloud

Microsoft Azure

Gestione del progetto

Jira

Ambiente di sviluppot

Android Studio

API

API RESTful

Processo

Per questo progetto abbiamo utilizzato Scrum con sprint di due settimane per mantenere le cose organizzate e in regola. Abbiamo suddiviso il flusso di lavoro in iterazioni flessibili, che ci hanno permesso di adattarci rapidamente e di rispettare le scadenze.

Il nostro project manager dedicato ha gestito le assegnazioni dei compiti, i piani d'azione, le consegne e il coordinamento delle milestone con il cliente. Riunioni periodiche di controllo dello stato di avanzamento tre volte alla settimana hanno tenuto tutti aggiornati e hanno permesso di apportare modifiche tempestive. Il cliente è stato coinvolto attivamente nel processo, fornendo feedback e informazioni preziose durante i nostri check-in quotidiani.

Team

Responsabile di progetto

Sviluppatori Android

Ingegneri ML

Esperto di sicurezza dei dati

Designer UI/UX

Risultati

Boost coinvolgimento del pubblico e miglioramento dell'accuratezza dell'analisi dei dati

Il cliente ha ottenuto una soluzione collaudata che ora è uno strumento prezioso per la ricerca e la diagnostica nel campo delle neuroscienze. Il lancio dell'applicazione per Android ha portato a un aumento di 35% utenti attivi, ampliando la portata e consentendo una raccolta di dati più diversificata.

Grazie all'integrazione dell'intelligenza artificiale, l'accuratezza dell'analisi dei dati è aumentata di 25%, rendendo le intuizioni più precise e affidabili. Questo miglioramento non solo ha migliorato la validità dei risultati, ma ha anche aggiunto un valore significativo alle valutazioni cognitive, aiutando i ricercatori e gli utenti a individuare potenziali problemi prima e con maggiore sicurezza.

Il progetto ha ampliato in modo significativo la capacità del cliente di ricercare e analizzare le funzioni cognitive, consolidando il suo ruolo di leader nella ricerca tecnologica sul cervello.

Durata del progetto

Agosto 2023 - Febbraio 2024

35%

aumento degli utenti attivi

25%

maggiore accuratezza nell'analisi dei dati

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