Il modulo è stato inviato con successo.
Ulteriori informazioni sono contenute nella vostra casella di posta elettronica.
Selezionare la lingua
Innowise ha sviluppato un'applicazione dotata di intelligenza artificiale che utilizza il deep learning e il riconoscimento delle immagini per valutare rapidamente le condizioni della pelle, fornendo diagnosi rapide e preliminari sulla base delle foto caricate.
Il nostro cliente, una rete di cliniche dermatologiche leader in Asia centrale con oltre 10 anni di esperienza, serve ogni giorno più di 1.000 pazienti in sei Paesi. Si concentra su aree quali allergologia, flebologia, chirurgia dermatologica e altro ancora. Il loro approccio combina un'assistenza incentrata sul paziente con strumenti diagnostici avanzati e l'esperienza dei migliori specialisti. Questa combinazione consente di offrire servizi che vanno dalla gestione delle condizioni croniche della pelle ai miglioramenti estetici. Conosciuta per il suo approccio incentrato sul paziente (NPS > 9) e per il fatto di rivolgersi a una clientela che comprende 12% persone con un elevato patrimonio netto, l'azienda cercava una soluzione per rafforzare la propria posizione di innovatori nella regione.
Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.
Con la crescente concorrenza nella regione, il cliente ha riconosciuto il potenziale dell'IA non solo per migliorare la diagnostica, ma anche come potente strumento di marketing. Voleva attirare nuovi pazienti, in particolare nel segmento delle persone con un patrimonio elevato, e posizionarsi come leader tecnologico nel mercato sanitario dell'Asia centrale.
A tal fine, il cliente ha deciso di sviluppare una Applicazione mobile alimentata da ML per automatizzare la diagnostica preliminare delle condizioni della pelle. Una delle sfide principali era la necessità di acquisire e mantenere dati di immagine di alta qualità per l'addestramento e la convalida di un modello ML, puntando a obiettivi di precisione ambiziosi pur riconoscendo i limiti posti dalla qualità variabile delle immagini. Non disponendo di un team di sviluppo interno in grado di dare vita a questa visione, si è rivolto a Innowise per servizi di sviluppo software.
Innowise ha sviluppato una piattaforma completa che comprende due applicazioni mobili interconnesse e un pannello di amministrazione basato sul web, il tutto alimentato da un modello DINOv2 modificato su misura che utilizza l'apprendimento per trasferimento con reti neurali convoluzionali (CNN).
App per i pazienti (iOS e Android): Questa applicazione funge da strumento di marketing avanzato, offrendo agli utenti una valutazione preliminare della pelle gratuita e a ML. Questo approccio innovativo fornisce valutazioni istantanee per 30 condizioni della pelle, fungendo da strumento di lead generation per la rete di cliniche. Il design user-friendly dell'app e le raccomandazioni personalizzate incoraggiano gli utenti a prenotare consultazioni presso le cliniche dei clienti.
App per la raccolta di foto di medici (iOS e Android): Questa applicazione consente al personale della clinica di acquisire e caricare in modo sicuro immagini di alta qualità di varie condizioni della pelle, contribuendo direttamente alla formazione continua e al perfezionamento del modello DINOv2. Questo ciclo di feedback continuo garantisce che l'IA rimanga accurata e aggiornata. L'applicazione include anche un sistema di reportistica per il monitoraggio delle statistiche delle foto e delle condizioni diagnosticate, fornendo dati preziosi per l'analisi e il miglioramento.
Pannello di amministrazione basato sul Web: Questo pannello fornisce agli amministratori delle cliniche strumenti completi per gestire le diagnosi, configurare i trattamenti e i farmaci per paese, esaminare le valutazioni generate dall'intelligenza artificiale, analizzare i dati di utilizzo dell'app e generare report. Questo sistema centralizzato semplifica le operazioni e fornisce preziose informazioni sui dati demografici e sulle tendenze dei pazienti.
L'intera piattaforma è costruita su un'infrastruttura cloud AWS scalabile e sicura, che garantisce la privacy dei dati e prestazioni affidabili. Il set di dati iniziale per il modello DINOv2 è stato fornito dal cliente e viene continuamente incrementato dalle immagini raccolte attraverso l'app del medico.
L'app dello scanner cutaneo è stata progettata per essere facile da usare, guidando gli utenti attraverso un semplice processo per ricevere una valutazione preliminare. Dalla selezione della parte del corpo alle raccomandazioni personalizzate della clinica, l'app offre un'esperienza d'uso senza soluzione di continuità. Ecco come funziona:
Mobile
Flutter
Frontend
Angular
Backend
Python, FastAPI
Apprendimento automatico
DINOv2, AWS SageMaker
Sicurezza
TLS, crittografia AES-256, MFA
VCS
Git, GitHub
Cloud
AWS
Un approccio graduale ha garantito un'esecuzione senza intoppi, dalla scoperta (demo dell'applicazione per la raccolta di foto e progettazione del flusso di lavoro) all'implementazione (sviluppo di dispositivi mobili, formazione sul modello e configurazione dell'infrastruttura) e infine al funzionamento e al supporto continui (perfezionamento continuo del modello, trasferimento di conoscenze e assistenza dedicata).
1
Responsabile di progetto
1
Analista aziendale
2
Sviluppatori Angular
1
Designer UX/UI
2
Python Ingegneri
2
Sviluppatori di Flutter
3
Sviluppatori ML
1
Ingegnere QA
Abbiamo sviluppato un Applicazione mobile alimentata da ML che offre agli utenti un modo rapido e sicuro per valutare le condizioni della pelle. Nei primi tre mesi, l'app multipiattaforma ha guadagnato 5.000 nuovi utenti, aiutando il cliente a ritagliarsi una forte presenza in un mercato competitivo. Parallelamente, abbiamo creato un'app per la raccolta di foto per addestrare e perfezionare il modello ML, che ora raggiunge un'accuratezza di 80% su 30 diagnosi dermatologiche.
Il nostro team ha anche realizzato un pannello di amministrazione basato sul web che consente agli amministratori della clinica di gestire i contenuti, monitorare l'utilizzo e tenere aggiornati tutti i dati con facilità.
In prospettiva, il cliente ha affidato al nostro team l'implementazione di opzioni di abbonamento e la creazione di un accesso API al modello per una rete di cliniche partner. Stiamo anche lavorando per migliorare le funzioni attuali, in modo da mantenere l'app il più efficace e facile da usare possibile.
5,000
nuovi utenti nei primi tre mesi
80%
Accuratezza del modello ML raggiunta
Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.
Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.
Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.
Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.
Iscrivendosi si accettano i nostri Termini d'uso e Informativa sulla privacy, compreso l'uso dei cookie e il trasferimento delle informazioni personali.
© 2007-2024 Innowise. Tutti i diritti riservati.
Informativa sulla privacy. Politica sui cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Varsavia, Polonia
Iscrivendosi si accetta il nostro Informativa sulla privacy, compreso l'uso dei cookie e il trasferimento dei vostri dati personali.
Grazie!
Il tuo messaggio è stato inviato.
Elaboreremo la vostra richiesta e vi ricontatteremo al più presto.
Grazie!
Il tuo messaggio è stato inviato.
Elaboreremo la vostra richiesta e vi ricontatteremo al più presto.