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A Innowise desenvolveu uma aplicação baseada em IA que utiliza a aprendizagem profunda e o reconhecimento de imagens para avaliar rapidamente as condições da pele, fornecendo diagnósticos preliminares rápidos com base nas fotografias carregadas.
Com o aumento da concorrência na região, o cliente reconheceu o potencial do AI não só para melhorar o diagnóstico, mas também como uma poderosa ferramenta de marketing. Pretendiam atrair novos pacientes, especialmente no segmento de elevado património líquido, e posicionar-se como líderes tecnológicos.
Para o efeito, o cliente decidiu desenvolver um Aplicação móvel com tecnologia ML para automatizar o diagnóstico preliminar de doenças da pele. Um dos principais desafios era a necessidade de adquirir e manter dados de imagem de alta qualidade para treinar e validar um modelo de ML, visando objectivos de precisão ambiciosos e reconhecendo as limitações impostas pela qualidade variável da imagem. Sem uma equipa de desenvolvimento interna para o fazer, a empresa contactou o Innowise.
A Innowise desenvolveu uma plataforma abrangente que inclui duas aplicações móveis interligadas e um painel de administração baseado na Web, todos alimentados por um modelo DINOv2 modificado à medida, utilizando a aprendizagem por transferência com Redes Neuronais Convolucionais (CNN).
Aplicação para doentes (iOS e Android): Esta aplicação funciona como uma ferramenta de marketing avançada, oferecendo aos utilizadores uma avaliação preliminar da pele gratuita e alimentada por ML. Esta abordagem inovadora fornece avaliações instantâneas para 30 condições de pele, actuando como uma ferramenta de geração de leads para a rede de clínicas. O design de fácil utilização da aplicação e as recomendações personalizadas incentivam os utilizadores a marcar consultas.
Aplicação de coleção de fotografias de médicos (iOS e Android): Esta aplicação permite que o pessoal clínico capte e carregue de forma segura imagens de alta qualidade de várias condições da pele, contribuindo diretamente para a formação contínua e o aperfeiçoamento do modelo DINOv2. Este ciclo de feedback contínuo garante que a IA se mantém exacta e actualizada. A aplicação também inclui um sistema de relatórios para registar as estatísticas das fotografias e as doenças diagnosticadas, fornecendo dados valiosos para análise e melhoria.
Painel de administração baseado na Web: Este painel fornece aos administradores de clínicas ferramentas abrangentes para gerir diagnósticos, configurar tratamentos e medicamentos por país, rever avaliações geradas por IA, analisar dados de utilização de aplicações e gerar relatórios. Este sistema centralizado simplifica as operações e fornece informações valiosas sobre a demografia e as tendências dos pacientes.
Toda a plataforma é construída sobre uma infraestrutura de nuvem AWS escalável e segura, garantindo a privacidade dos dados e um desempenho fiável. O conjunto de dados inicial para o modelo DINOv2 foi fornecido pelo cliente e é continuamente aumentado por imagens recolhidas através da aplicação do médico.
A aplicação de scanner de pele foi concebida para ser fácil de utilizar, guiando os utilizadores através de um processo simples para receber uma avaliação preliminar. Desde a seleção da parte do corpo até às recomendações clínicas personalizadas, a aplicação proporciona uma experiência de utilizador perfeita. Eis como funciona:
Uma abordagem faseada assegurou uma execução sem problemas, desde a descoberta (demonstração da aplicação de coleção de fotografias e conceção do fluxo de trabalho) até à implementação (desenvolvimento móvel, formação de modelos e configuração da infraestrutura) e, por fim, funcionamento e apoio contínuos (aperfeiçoamento contínuo do modelo, transferência de conhecimentos e apoio dedicado).
1
Gestor de projectos
1
Analista de negócios
2
Programadores Angular
1
Designer
UX/UI
2
Python
Engenheiros
2
Desenvolvedores
do Flutter
3
Programadores
ML
1
Engenheiro de QA
Desenvolvemos um Aplicação móvel com tecnologia ML que oferece aos utilizadores uma forma rápida e segura de avaliar o estado da sua pele. Paralelamente, criámos uma aplicação de recolha de fotografias para treinar e afinar o modelo de ML, que consegue detetar cerca de 30 diagnósticos dermatológicos.
A nossa equipa também criou um painel de administração baseado na Web que permite aos administradores da clínica gerir o conteúdo, acompanhar a utilização e manter todos os dados actualizados facilmente.
Olhando para o futuro, o cliente confiou à nossa equipa a implementação de opções de subscrição e a criação de um acesso API ao modelo para uma rede de clínicas parceiras. Estamos também a trabalhar no sentido de melhorar as funcionalidades actuais para manter a aplicação tão eficaz e fácil de utilizar quanto possível.
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