Desenvolvimento de aplicações Android para análise da função cognitiva: crescimento de 35% em utilizadores activos

A Innowise desenvolveu uma aplicação para Android e construiu um SDK que utiliza a IA para analisar funções cognitivas e melhorar a precisão da análise de dados.

Cliente

Indústria

Cuidados de saúde

Região

Suíça

Cliente desde

2023

O nosso cliente é uma empresa de neurociência especializada no desenvolvimento de uma plataforma tecnológica inovadora para a deteção precoce de perturbações cognitivas. Através da utilização de aplicações móveis, recolhem e analisam os dados de interação do utilizador com o ecrã, permitindo a identificação de potenciais problemas numa fase inicial.

A empresa colabora ativamente com os principais investigadores e profissionais das neurociências de todo o mundo para fazer avançar os conhecimentos sobre a saúde do cérebro. A empresa fornece à comunidade científica ferramentas robustas de análise de dados, apoiando o desenvolvimento de novos diagnósticos e tratamentos.

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

Desafio

Desenvolver uma aplicação Android para análise da função cognitiva

O cliente tinha uma aplicação iOS para análise da função cerebral e pretendia expandir o seu alcance para os utilizadores Android. No entanto, a empresa tinha apenas programadores iOS e não via vantagens em contratar mais engenheiros internos.

A Innowise entrou em ação para fazer face a este desafio: desenvolveu um aplicação Android com todas as funcionalidades que replica a funcionalidade da versão iOS, assegurando simultaneamente uma sincronização perfeita dos dados em ambas as plataformas. Além disso, o projeto exigia a integração de tecnologias avançadas de IA para uma análise abrangente dos dados recolhidos.

Solução

Desenvolvimento de aplicações Android e SDK com IA

Antes de iniciar o trabalho, a equipa da Innowise realizou uma análise exaustiva dos requisitos e objectivos do projeto. Aproveitando a nossa vasta experiência no desenvolvimento de soluções móveis complexas, para isso, propusemos estratégias e abordagens testadas e comprovadas que garantiram a realização de todos os objectivos do projeto, tendo meticulosamente em conta os desejos e as necessidades de todos os clientes.

Desenvolvimento do Android SDK

A nossa equipa começou por desenvolver um SDK completo para Android. Este SDK foi concebido para recolher informações sobre a frequência e o tempo dos toques no ecrã e o tempo total de utilização do telemóvel. Utilizando Java e Kotlin, criámos o SDK para ser flexível e robusto. Com o SDK instalado, passámos a desenvolver aplicações móveis Android.

Desenvolvimento de aplicações Android

Para criar uma aplicação móvel para Android, optámos por Java e Kotlin para uma experiência suave. A aplicação é executada em segundo plano, recolhendo dados das interações no ecrã e enviando-os para o servidor para análise.

Os nossos programadores utilizaram a linguagem de programação Dart para criar a lógica e a interface do utilizador da aplicação, integrando-a com o SDK do Android. Assegurámos que a aplicação tem um impacto mínimo no desempenho do dispositivo e na duração da bateria, optimizando o código e utilizando algoritmos de processamento de dados eficientes.

Integração da IA

Integração da tecnologia de IA foi a pedra angular deste projeto, que visa a deteção precoce de sinais subtis indicativos de um possível défice cognitivo. Selecionámos o Python e a poderosa estrutura TensorFlow como base para o desenvolvimento de modelos. Esta escolha permitiu-nos criar modelos flexíveis e eficientes, capazes de tratar dados complexos relacionados com as interações dos utilizadores com o ecrã.

Para garantir uma elevada precisão e robustez, os modelos foram treinados em extensos conjuntos de dados de estudos clínicos que englobam vários padrões de comportamento dos utilizadores. Esta formação abrangente permitiu que os modelos reconhecessem até mesmo pequenas anomalias caraterísticas das fases iniciais da deficiência cognitiva.

Os modelos analisaram uma vasta gama de dados, incluindo:

Reactempo de ação: A velocidade a que o utilizador responde a diferentes estímulos no ecrã.
Precisão do toque: a precisão com que o utilizador atinge os elementos certos da interface.
Trajetória do movimento: A natureza dos movimentos dos dedos no ecrã (em linha reta, em ziguezague, etc.).
Dinâmica de digitação: A velocidade e o ritmo de digitação no teclado virtual.

Além disso, desenvolvemos um mecanismo de transferência de dados entre as aplicações móveis e o servidor. Isto permitiu a análise de dados em tempo real, fornecendo resultados imediatos aos utilizadores e investigadores.

Melhoria da usabilidade

Os nossos especialistas desenvolveram uma interface de aplicação intuitiva onde os dados são apresentados através de gráficos e quadros claros. Por exemplo, a dinâmica do tempo de reação do utilizador durante um período específico é apresentada sob a forma de um gráfico, com o eixo X a representar o tempo e o eixo Y a representar o tempo de reação. Esta visualização permite a rápida identificação de potenciais problemas, tais como desvios da norma ou tendências que indiquem um declínio no desempenho.

Cada visualização é acompanhada por explicações textuais claras. Por exemplo, ao lado do gráfico do tempo de reação, pode haver uma explicação que indique que um aumento no tempo de reação pode sugerir um abrandamento dos processos cognitivos. Esta abordagem torna os dados mais fáceis de interpretar e ajuda os utilizadores a identificar e resolver rapidamente qualquer problema potencial.

Segurança dos dados

Para garantir que os dados do utilizador são protegidos de forma segura e cumprem as normas de segurança avançadas, a equipa da Innowise implementou uma abordagem à prova de bala para a proteção de dados:

Encriptação de dados: Antes de serem enviados para o servidor, os dados são encriptados utilizando o robusto algoritmo AES-256, tornando-os ilegíveis para utilizadores não autorizados.
Proteção da chave de encriptação: As chaves de encriptação são armazenadas num cofre seguro e de acesso restrito para evitar qualquer potencial comprometimento.
Infraestrutura fiável: Os dados são armazenados em Servidores Microsoft Azure, proporcionando um elevado nível de segurança dos dados.
Recolha mínima de dados: Apenas são recolhidos os dados necessários para análise, excluindo explicitamente as informações pessoais dos utilizadores.
Controlo de acesso rigoroso: O acesso aos dados é concedido apenas a utilizadores autorizados, garantindo que não caem nas mãos erradas.

Tecnologias

Linguagens de programação

Java, Kotlin, Dart, Python

Estruturas e bibliotecas

TensorFlow

Ensaios

JUnit, Espresso

VCS

Git

Cloud

Microsoft Azure

Gestão de projectos

Jira

Ambiente de desenvolvimentot

Estúdio Android

APIs

APIs RESTful

Processo

Para este projeto, utilizámos o Scrum com sprints de duas semanas para manter as coisas organizadas e no bom caminho. Dividimos o fluxo de trabalho em iterações flexíveis, o que nos permitiu adaptarmo-nos rapidamente e cumprir os prazos.

O nosso gestor de projeto dedicado tratou da atribuição de tarefas, planos de ação, resultados e coordenação das etapas com o cliente. Reuniões regulares de verificação do estado três vezes por semana mantiveram todos actualizados e permitiram ajustes atempados. O cliente esteve ativamente envolvido no processo, fornecendo feedback e informações valiosas durante os nossos controlos diários.

Equipa

Gestor de projectos

Programadores Android

Engenheiros ML

Especialista em segurança de dados

Designer UI/UX

Resultados

Boost envolvimento do público e maior precisão na análise dos dados

O cliente tem uma solução testada e comprovada que é agora uma ferramenta valiosa na investigação e diagnóstico da neurociência. O lançamento da aplicação para Android levou a um aumento de 35% de utilizadores activos, expandindo o seu alcance e permitindo uma recolha de dados mais diversificada.

Com a integração da IA, a precisão da análise de dados aumentou em 25%, tornando os conhecimentos mais precisos e fiáveis. Esta melhoria não só melhorou a validade das suas conclusões, como também acrescentou um valor significativo às avaliações cognitivas, ajudando os investigadores e os utilizadores a detetar potenciais problemas mais cedo e com maior confiança.

O projeto expandiu significativamente a capacidade do cliente para investigar e analisar funções cognitivas, solidificando o seu papel como líder em tecnologia de investigação do cérebro.

Duração do projecto

agosto de 2023 - fevereiro de 2024

35%

aumento dos utilizadores activos

25%

maior precisão na análise de dados

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