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A Innowise optimizou uma aplicação móvel para doentes com cancro, melhorando a recolha de dados, o apoio personalizado e a escalabilidade para melhorar os resultados e facilitar os fluxos de trabalho.
O nosso cliente é uma empresa de desenvolvimento de software de cuidados de saúde empenhada em criar soluções para doentes oncológicos desde o momento do diagnóstico. O seu principal produto é uma aplicação móvel para apoiar os doentes oncológicos ao longo do seu processo de tratamento. Esta aplicação recolhe informações pormenorizadas sobre o estado do doente, gera relatórios exaustivos e melhora a comunicação entre os doentes e os seus prestadores de cuidados de saúde.
As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.
Os principais desafios que o nosso cliente enfrentou concentraram-se em quatro áreas-chave:
Em estreita colaboração com o cliente, os especialistas da Innowise implementaram uma solução abrangente para enfrentar os desafios do cliente e melhorar a aplicação móvel para pacientes oncológicos. Nossos especialistas se concentraram em melhorar recolha e análise de dadosautomatizando processos, expandindo a funcionalidade e assegurando a escalabilidade.
A equipa da Innowise desenvolveu e integrou scripts Python para automatizar a extração de dados de várias fontes. Estes scripts tratam tanto os dados estruturados dos formulários da aplicação (como o historial médico e os registos de tratamento) como os dados semi-estruturados dos wearables, utilizando APIs específicas dos dispositivos e formatos de dados FHIR. Esta recolha de dados abrangente permite que a aplicação reúna informações valiosas sobre as interações dos pacientes, que são depois utilizadas para informar os prestadores de cuidados de saúde.
Além disso, criámos um painel de controlo analítico utilizando o React, com gráficos, diagramas e tabelas de resumo para visualizar os dados dos pacientes. O painel de controlo utiliza bibliotecas de gráficos como D3.js e Chart.js para criar visualizações personalizáveis adaptadas a tipos de dados específicos e casos de utilização clínica. Isto proporciona aos profissionais de saúde uma interface clara e intuitiva para aceder e interpretar os dados dos doentes, melhorando assim o processo de tomada de decisões e melhorando os cuidados prestados aos doentes.
Além disso, aplicámos técnicas de ML e de análise estatística para identificar padrões, prever riscos e personalizar recomendações de tratamento.
Para melhorar ainda mais as capacidades da aplicação e a experiência do utilizador, a nossa equipa implementou várias actualizações importantes:
Para apoiar a expansão planeada do nosso cliente e a adição de novos parceiros, trabalhámos em estreita colaboração com ele para implementar várias melhorias importantes para o crescimento futuro.
Front-end
React, React Nativ
Backend
Python, AWS Lambda, DynamoDB, Neo4j, Firebase Cloud Mensagens, API Gateway
VCS
Git, GitHub
DevOps
GitHub Actions, Terraform, AWS CDK, Docker
Adoptámos o Scrum para gerir o nosso processo de desenvolvimento, dividindo o fluxo de trabalho em sprints quinzenais e mantendo um ritmo constante com implementações a cada quatro sprints. Com um pipeline CI/CD para testes e implementações automatizados, a nossa equipa foi capaz de enviar actualizações dentro do prazo apertado do projeto sem sacrificar a qualidade.
Para manter toda a gente na mesma página, criámos um ambiente de equipa colaborativo com o Slack para comunicação em tempo real e o Jira para acompanhamento detalhado das tarefas. Além disso, o nosso gestor de projectos certificou-se de que o cliente se mantinha informado com actualizações semanais através do Skype.
1
Gestor de projectos
2
Programadores back-end
2
Programadores front-end
1
Engenheiro de controlo de qualidade
A equipa da Innowise melhorou significativamente a qualidade, a eficiência e o desempenho da aplicação do cliente. A coleta e a análise de dados aprimoradas aumentaram a precisão das decisões médicas, enquanto a implementação de CI/CD reduziu o tempo necessário para o desenvolvimento de novos recursos. Os esforços de otimização do desempenho resultaram num aumento de 35% na capacidade de resposta da aplicação e numa redução de 40% nos tempos de inatividade do sistema. Além disso, as funcionalidades personalizadas e a análise avançada aumentaram a satisfação do utilizador. Também garantimos a escalabilidade da aplicação, minimizando o risco de falhas futuras.
40%
redução dos tempos de paragem do sistema
35%
aumento da capacidade de resposta da aplicação
Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.
Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.
Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.
Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.
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