Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.
Innowise har optimalisert en mobilapp for kreftpasienter, med forbedret datainnsamling, persontilpasset støtte og skalerbarhet for å forbedre resultatene og forenkle arbeidsflyten.
Vår kunde er et selskap som utvikler programvare for helsevesenet, og som har som mål å skape løsninger for kreftpasienter fra diagnosetidspunktet og fremover. Hovedproduktet deres er en mobilapp som støtter kreftpasienter gjennom hele behandlingsprosessen. Appen samler inn detaljert informasjon om pasientens tilstand, genererer omfattende rapporter og forbedrer kommunikasjonen mellom pasienter og helsepersonell.
Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.
De største utfordringene kunden vår sto overfor, var konsentrert om fire hovedområder:
I tett samarbeid med kunden implementerte Innowise-spesialistene en omfattende løsning for å løse kundens utfordringer og forbedre mobilapplikasjonen for kreftpasienter. Ekspertene våre fokuserte på å forbedre datainnsamling og analyse, automatiserer prosesser, utvider funksjonaliteten og sikrer skalerbarhet.
Innowise-teamet utviklet og integrerte Python-skript for å automatisere datauttrekk fra ulike kilder. Disse skriptene håndterer både strukturerte data fra skjemaer i appen (for eksempel sykehistorie og behandlingslogger) og semistrukturerte data fra wearables ved hjelp av enhetsspesifikke API-er og FHIR-dataformater. Denne omfattende datainnsamlingen gjør det mulig for appen å samle inn verdifull innsikt fra pasientinteraksjoner, som deretter brukes til å informere helsepersonell.
I tillegg bygget vi et analyseinstrumentbord ved hjelp av React, med grafer, diagrammer og oppsummeringstabeller for å visualisere pasientdata. Instrumentbordet bruker kartbiblioteker som D3.js og Chart.js til å lage tilpassbare visualiseringer som er skreddersydd for spesifikke datatyper og kliniske bruksområder. Dette gir helsepersonell et oversiktlig og intuitivt grensesnitt for tilgang til og tolkning av pasientdata, noe som forbedrer beslutningsprosessen og pasientbehandlingen.
Videre brukte vi ML og statistiske analyseteknikker for å identifisere mønstre, forutsi risiko og tilpasse behandlingsanbefalinger.
For å oppgradere applikasjonens funksjoner og brukeropplevelse ytterligere, har teamet vårt implementert flere viktige oppdateringer:
For å støtte kundens planlagte ekspansjon og tilføyelsen av nye partnere jobbet vi tett sammen med dem for å implementere flere viktige forbedringer for fremtidig vekst.
Frontend
React, React Nativ
Backend
Python, AWS Lambda, DynamoDB, Neo4j, Firebase Cloud Messaging, API Gateway
VCS
Git, GitHub
DevOps
GitHub Actions, Terraform, AWS CDK, Docker
Vi tok i bruk Scrum for å styre utviklingsprosessen, delte opp arbeidsflyten i sprinter annenhver uke og holdt et jevnt tempo med utrullinger hver fjerde sprint. Med en CI/CD-pipeline for automatisert testing og distribusjon klarte teamet vårt å levere oppdateringer innenfor den stramme tidsrammen for prosjektet uten at det gikk på bekostning av kvaliteten.
For å holde alle på samme side, skapte vi et samarbeidsmiljø med Slack for sanntidskommunikasjon og Jira for detaljert oppgavesporing. I tillegg sørget prosjektlederen vår for at kunden holdt seg oppdatert med ukentlige oppdateringer via Skype.
1
Prosjektleder
2
Back-end-utviklere
2
Front-end-utviklere
1
Kvalitetssikringsingeniør
Innowise-teamet forbedret kvaliteten, effektiviteten og ytelsen til kundens app betraktelig. Forbedret datainnsamling og -analyse økte nøyaktigheten i de medisinske beslutningene, mens implementeringen av CI/CD reduserte tiden som trengtes til utvikling av nye funksjoner. Arbeidet med ytelsesoptimalisering resulterte i en 35% økning i appens responstid og en 40% reduksjon i systemets nedetid. I tillegg bidro personaliserte funksjoner og avanserte analyser til økt brukertilfredshet. Vi sørget også for at applikasjonen var skalerbar, noe som minimerte risikoen for fremtidige feil.
40%
reduksjon i nedetid for systemet
35%
økt responstid i appen
Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.
Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.
Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.
Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.
© 2007-2024 Innowise. Alle rettigheter forbeholdt.
Personvernerklæring. Retningslinjer for informasjonskapsler.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polen
Ved å registrere deg godtar du vår Retningslinjer for personvern, inkludert bruk av informasjonskapsler og overføring av dine personopplysninger.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.