Software de medicina personalizada no AWS: redução de 60% nos bugs pós-lançamento

A Innowise projetou uma infraestrutura sem servidor na AWS, permitindo recomendações de saúde para software de medicina personalizada e implementando um pipeline CI/CD robusto para implantação e teste contínuos.

Cliente

Indústria

TI no sector da saúde

Região

Israel

Cliente desde

2022

O nosso cliente é um inovador no sector das tecnologias de cuidados de saúde. O seu objetivo é ajudar as pessoas com doenças crónicas a melhorar a sua saúde através de recomendações personalizadas baseadas em IA. Com ênfase na individualização, o cliente oferece software de medicina personalizada e uma aplicação mHealth para indivíduos e prestadores de cuidados de saúde.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

Redesenhar o software de medicina personalizada para construir uma infraestrutura robusta para recomendações de saúde

A nossa colaboração com o cliente, iniciada em 2022, centrou-se na melhoria do seu sistema de gestão da saúde disponível em plataformas Web e móveis. Utilizando AI e tecnologia de inteligência emocional (IE), o software de medicina personalizada adapta-se dinamicamente à personalidade, hábitos e estilo de vida únicos de cada utilizador. Esta abordagem tem como objetivo facilitar mudanças sustentáveis ao longo da vida e incentivar a adesão aos programas de tratamento.O desafio do cliente consistia em redesenhar um sistema para acompanhar as acções dos utilizadores e fornecer recomendações de otimização da saúde com maior precisão. Era necessária uma infraestrutura robusta para tratar as recomendações e as notificações, que tinha de ser escalável e de fácil manutenção. Além disso, faltavam versões abrangentes das plataformas Web e móvel Serviços de controlo de qualidade.

Solução

Software de medicina personalizada com sistema back-end melhorado, testes A/B e pipeline CI/CD simplificado

No nosso compromisso com o cliente, desenvolvemos uma infraestrutura avançada e escalável para suportar software de medicina personalizada com recomendações de saúde. "Enfatizando as práticas de Infraestrutura como Código (IaC), combinamos o poder do AWS CDK com o TypeScript. Isto permitiu-nos criar uma estrutura robusta e sem servidor capaz de lidar com processos complexos de recomendação e notificação, essenciais para melhorar a gestão da saúde. A nossa equipa também se concentrou extensivamente no teste de aplicações móveis e sistemas back-end.

Implantação de infra-estruturas

Na fase fundamental do nosso processo de desenvolvimento, implementámos o Desenvolvimento do AWS Cloud Kit (CDK) com TypeScript. Esta escolha estratégica permitiu-nos programar a infraestrutura da cloud como se fosse software. Simplificou a criação de recursos e assegurou que a nossa configuração era passível de manutenção e facilmente escalável - crucial para um sistema concebido para lidar com um número crescente de utilizadores.A espinha dorsal da infraestrutura era uma arquitetura sem servidor concebida para uma elevada disponibilidade e eficiência de custos. A computação sem servidor permitiu-nos criar e executar aplicações sem pensar em servidores. Isto significava que podíamos concentrar-nos no produto principal sem as despesas gerais de gestão da infraestrutura.Para unir as diversas acções e serviços que a aplicação requer, utilizámos o AWS Step Functions para criar máquinas de estado. Estas garantiram que cada interação do utilizador era processada com precisão, desencadeando a sequência correcta de eventos - desde a ingestão de dados até às notificações e recomendações JIT (Just In Time) personalizadas.

Desenvolvimento de aplicações de saúde móvel

A nossa equipa abraçou Python pela sua simplicidade e eficiência na criação de funções Lambda, que constituíam o núcleo de várias serviços back-end. Estas funções eram responsáveis por todo o processo de notificação do utilizador, desde o processamento de dados até ao envio de recomendações e mensagens de saúde.A nossa equipa de desenvolvimento PHP melhorou a interface do utilizador de uma aplicação Web utilizando o October CMS, concentrando-se num sistema de fácil utilização para gerir dados de notificação, incluindo modelos, espaços reservados e condições. Esta mudança de um modelo dependente do programador para uma abordagem mais acessível permitiu que os proprietários de produtos gerissem os dados de forma independente, simplificando o fluxo de trabalho e aumentando a eficiência do processo de gestão de notificações.A complexidade da transformação dos dados brutos do utilizador em informações exigia processos ETL robustos. O AWS Glue forneceu um serviço ETL gerido que simplificou a preparação e o carregamento de dados para análise. Para gerir o fluxo de dados em tempo real, construímos pipelines de dados que incorporavam serviços como o AWS EventBridge para o encaminhamento de barramentos de eventos e o AWS Kinesis para o tratamento de fluxos de dados de saúde maciços, garantindo que as interacções dos utilizadores eram processadas e tratadas sem demora.

Integração e implantação contínuas

Para manter a consistência e a qualidade nos nossos processos de implementação, estabelecemos pipelines CI/CD utilizando o Bitbucket para controlo da fonte e o AWS CodePipeline para orquestrar as compilações, os testes e as implementações. Estes pipelines facilitaram uma transição suave do desenvolvimento para a produção, com passos automatizados que reduziram o erro humano e simplificaram os lançamentos.

O Amazon Elastic Container Service (ECS) foi configurado para executar e gerir os nossos contentores Docker. Este serviço simplificou a orquestração de contentores do sistema, permitindo-nos implementar, gerir e escalar os sistemas de recomendação e notificação com facilidade.

Qualidade garantia

A garantia de qualidade foi uma componente crítica e integral ao longo do nosso processo de implementação. Os nossos engenheiros de garantia da qualidade validaram a funcionalidade, o desempenho e a facilidade de utilização do sistema back-end e asseguraram a máxima qualidade da aplicação móvel, combinando métodos de teste manuais e automatizados.

Um dos pontos principais da nossa estratégia de controlo de qualidade foi o teste exaustivo do software de medicina personalizada em plataformas móveis. Realizámos testes manuais extensivos, simulando cenários de utilizadores reais para garantir que a interface e as funcionalidades da aplicação funcionavam sem falhas em vários dispositivos. Isto foi complementado pela execução de testes automatizados para cobrir uma gama mais alargada de casos de utilização.

A gestão dos fluxos de trabalho CI/CD foi outro aspeto vital do nosso processo de controlo de qualidade. Monitorizámos estes fluxos de trabalho para evitar que código não testado ou com erros fosse implementado na produção. Esta abordagem tornou-se especialmente crucial após a identificação de lacunas no processo que permitiram o aparecimento de erros na aplicação em funcionamento, particularmente durante o lançamento crítico da versão 2.0 para o novo mercado.

Para aperfeiçoar ainda mais a aplicação com base na interação dos utilizadores, implementámos mecanismos de teste A/B. Isto aumentou o envolvimento do utilizador e forneceu informações valiosas sobre o seu comportamento e preferências, permitindo ao cliente melhorar o seu produto com base em dados.

O cliente ficou particularmente impressionado com a robustez dos nossos testes móveis e de back-end, bem como com a eficiência do pipeline CI/CD. Estes esforços conduziram a uma diminuição significativa dos problemas relacionados com a implementação e a um aumento substancial da estabilidade da aplicação mHealth.

Tecnologias e ferramentas

Back-end

PHP, Python, TypeScript

Cloud

AWS (Step Functions, Lambda, Kinesis, Event Bridge, Api Gateway, CloudFormation, Glue, Athena, App Sync, ECS, ECR, Batch, RDS, Redshift, DynamoDB)

Bases de dados

Postgres, Redshift, Redis, DynamoDB

Sistemas de controlo de origem

Bitbucket

Condutas

Pipelines do Bitbucket, Pipeline de código

Processo

O nosso trabalho com o cliente foi marcado por uma progressão passo a passo, uma comunicação transparente e um forte compromisso com as metodologias Agile. Esta abordagem permitiu-nos adaptarmo-nos rapidamente, manter um envolvimento consistente com o cliente e melhorar continuamente os nossos processos ao longo do projeto. Eis como o projeto se desenrolou:

Iniciação e planeamento

Começámos com uma fase de análise e planeamento exaustiva, alinhando as nossas tarefas com as necessidades do cliente. Esta fase estabeleceu as bases para o que viria a ser um ciclo de desenvolvimento de uma aplicação mHealth com capacidade de resposta.

Instalação de infra-estruturas

Utilizando o AWS CDK, programámos a infraestrutura para suportar um back-end sem servidor, garantindo que o sistema era escalável e resiliente.

Desenvolvimento de funções

Os nossos programadores escreveram funções Lambda para processar dados e tratar notificações, geridas através da infraestrutura sem servidor.

Construção de condutas de CI/CD

Configurámos o Bitbucket e o AWS CodePipeline para automatizar o processo de implementação de infra-estruturas e aplicações.

Qualidade garantia

Os nossos engenheiros de controlo de qualidade realizaram testes manuais e automatizados exaustivos para garantir que todas as funcionalidades funcionavam corretamente em diferentes dispositivos e cenários de utilizador.

Implementação de testes A/B

Para melhorar ainda mais a experiência do utilizador, estabelecemos uma estrutura de testes A/B, permitindo a tomada de decisões com base em dados.

Conclusão e revisão do projeto

O projeto foi concluído com uma fase abrangente de revisão e entrega. Assegurámos que todos os elementos do projeto correspondiam às expectativas do cliente e preparámos as bases para futuras melhorias e apoio.

Equipa

Programadores AWS

Programador PHP

Programador Python

Engenheiro DevOps

Engenheiro de QA

Coordenador de projectos

Resultados

Sistema backend melhorado, redução de 20% no tempo de colocação no mercado de novas funcionalidades e maior estabilidade do software de medicina personalizada

A colaboração com o cliente levou a várias realizações notáveis, cada uma delas contribuindo para o sucesso e o impacto globais do software de medicina personalizada:

Sistema back-end melhorado: Desenvolvemos um sistema de back-end robusto, escalável e económico. A arquitetura sem servidor no AWS permitiu que a aplicação lidasse com cargas crescentes e dados do utilizador de forma eficiente.
Melhoria da estabilidade da aplicação: Reduzimos significativamente os erros críticos através de processos rigorosos de controlo de qualidade. A estabilidade da aplicação foi melhorada em cerca de 40%, conforme indicado pela diminuição dos relatórios de falhas e dos problemas comunicados pelos utilizadores.
Testes A/B para uma melhoria contínua: A implementação de uma estrutura de testes A/B foi um marco importante. Permitiu ao cliente ajustar a aplicação com base no feedback e no comportamento do utilizador, melhorando os índices de satisfação do utilizador.
Eficiência operacional: A automatização dos processos de implantação e a introdução de um pipeline CI/CD mais simplificado reduziram o tempo de colocação no mercado de novas funcionalidades em 20%.

Em resumo, nossa abordagem orientada a QA e a robusta arquitetura sem servidor da AWS forneceram ao nosso cliente um software de medicina altamente confiável e personalizado. Essas melhorias apoiaram sua missão de fornecer soluções de saúde personalizadas, conforme evidenciado pelas melhorias tangíveis no desempenho do aplicativo e na satisfação do usuário.

Na fase atual do nosso projeto, a nossa equipa dedicada está ativamente empenhada no desenvolvimento e aperfeiçoamento contínuos de aplicações de saúde móvel, com uma forte ênfase nos testes e na melhoria contínua da infraestrutura.

Duração do projecto

janeiro de 2022 - Em curso

20%

redução do tempo de colocação no mercado de novas funcionalidades

60%

diminuição dos erros pós-lançamento

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