Spersonalizowane oprogramowanie medyczne na AWS: redukcja błędów po wydaniu o 60%

Innowise opracował bezserwerową infrastrukturę na AWS, umożliwiając rekomendacje zdrowotne dla spersonalizowanego oprogramowania medycznego i wdrażając solidny potok CI / CD w celu płynnego wdrażania i testowania.

Klient

Branża

IT w opiece zdrowotnej

Region

Izrael

Klient od

2022

Nasz klient jest innowatorem w dziedzinie technologii opieki zdrowotnej. Koncentruje się na pomaganiu osobom z przewlekłymi schorzeniami w osiągnięciu lepszego stanu zdrowia poprzez stosowanie się do dostosowanych zaleceń opartych na sztucznej inteligencji. Kładąc nacisk na indywidualizację, klient oferuje spersonalizowane oprogramowanie medyczne i aplikację mHealth dla osób fizycznych i świadczeniodawców opieki zdrowotnej.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Przeprojektowanie spersonalizowanego oprogramowania medycznego w celu zbudowania solidnej infrastruktury dla zaleceń zdrowotnych

Nasza współpraca z klientem, rozpoczęta w 2022 roku, koncentrowała się na ulepszeniu jego systemu zarządzania zdrowiem dostępnego na platformach internetowych i mobilnych. Wykorzystując AI and emotional intelligence (EI) technology, the personalized medicine software dynamically tailors itself to each user’s unique personality, habits, and lifestyle. This approach aims to facilitate sustainable lifelong changes and encourage adherence to treatment programs.The client’s challenge was redesigning a system to track user actions and deliver health-optimizing recommendations more precisely. It required a robust infrastructure for handling recommendations and notifications, which had to be scalable and maintainable. Furthermore, both web and mobile platform versions were lacking comprehensive usługach QA.

Wdrożenie

Spersonalizowane oprogramowanie medyczne z ulepszonym systemem zaplecza, testami A/B i usprawnionym potokiem CI/CD.

In our engagement with the client, we developed an advanced and scalable infrastructure to support personalized medicine software with health recommendations. “Emphasizing Infrastructure as Code (IaC) practices, we combined the power of AWS CDK with TypeScript. This enabled us to create a robust, serverless framework capable of handling complex recommendation and notification processes, integral to enhancing health management. Our team also focused extensively on testing mobile applications and back-end systems.

Wdrożenie infrastruktury

W początkowej fazie naszego procesu rozwoju wdrożyliśmy aplikację AWS Cloud Development Kit (CDK) z TypeScript. Ten strategiczny wybór pozwolił nam skryptować infrastrukturę chmury tak, jakby była oprogramowaniem. Usprawniło to tworzenie zasobów i zapewniło, że nasza konfiguracja była łatwa w utrzymaniu i skalowalna – co ma kluczowe znaczenie dla systemu zaprojektowanego do obsługi rosnącej liczby użytkowników.The infrastructure’s backbone was a serverless architecture designed for high availability and cost-efficiency. Serverless computing enabled us to build and run applications without thinking about servers. This meant we could focus on the core product without the overhead of managing infrastructure.Aby połączyć różnorodne działania i usługi wymagane przez aplikację, wykorzystaliśmy AWS Step Functions do stworzenia State Machines. Zapewniały one dokładne przetwarzanie każdej interakcji użytkownika, wyzwalając prawidłową sekwencję zdarzeń – od pozyskiwania danych po spersonalizowane powiadomienia i rekomendacje JIT (Just In Time).

Tworzenie aplikacji mHealth

Nasz zespół przyjął Python ze względu na swoją prostotę i wydajność w tworzeniu funkcji Lambda, które stanowiły rdzeń różnych aplikacji. usługi zaplecza. Funkcje te były odpowiedzialne za cały proces powiadamiania użytkownika, od przetwarzania danych po wysyłanie zaleceń zdrowotnych i wiadomości.Nasz zespół programistów PHP ulepszył interfejs użytkownika aplikacji internetowej korzystającej z October CMS, koncentrując się na przyjaznym dla użytkownika systemie zarządzania danymi powiadomień, w tym szablonami, symbolami zastępczymi i warunkami. To przejście od modelu zależnego od deweloperów do bardziej przystępnego podejścia umożliwiło właścicielom produktów niezależne zarządzanie danymi, usprawniając przepływ pracy i zwiększając wydajność procesu zarządzania powiadomieniami.Złożoność przekształcania surowych danych użytkowników w spostrzeżenia wymagała solidnych procesów ETL. AWS Glue zapewnił zarządzaną usługę ETL, która uprościła przygotowanie i ładowanie danych do analizy. Aby zarządzać przepływem danych w czasie rzeczywistym, stworzyliśmy Data Pipelines obejmujące usługi takie jak AWS EventBridge do routingu magistrali zdarzeń i AWS Kinesis do obsługi ogromnych strumieni danych zdrowotnych, zapewniając, że interakcje użytkowników były przetwarzane i podejmowane bez opóźnień.

Ciągła integracja i wdrażanie

Aby utrzymać spójność i jakość naszych procesów wdrażania, stworzyliśmy potoki CI/CD wykorzystujące Bitbucket do kontroli źródeł i AWS CodePipeline do orkiestracji kompilacji, testów i wdrożeń. Potoki te ułatwiły płynne przejście od etapu rozwoju do produkcji, dzięki zautomatyzowanym krokom, które zmniejszyły liczbę błędów ludzkich i usprawniły wydania.

Amazon Elastic Container Service (ECS) was configured to run and manage our Docker containers. This service simplified the system’s container orchestration, allowing us to deploy, manage, and scale the recommendation and notification systems with ease.

Jakość zapewnienie

Quality assurance was a critical and integral component throughout our deployment process. Our QA engineers validated the back-end system’s functionality, performance, and usability and ensured the mobile application’s highest quality by combining manual and automated testing methods.

A key focus of our QA strategy was the thorough testing of the personalized medicine software on mobile platforms. We conducted extensive manual testing by simulating real-world user scenarios to ensure the app’s interface and features worked flawlessly on various devices. This was complemented by running automated tests to cover a broader range of use cases.

Zarządzanie przepływami pracy CI/CD było kolejnym istotnym aspektem naszego procesu kontroli jakości. Monitorowaliśmy te przepływy pracy, aby zapobiec wdrożeniu nieprzetestowanego lub błędnego kodu do produkcji. Podejście to stało się szczególnie istotne po zidentyfikowaniu luk w procesie, które pozwoliły na pojawienie się błędów w działającej aplikacji, szczególnie podczas krytycznego wydania 2.0 na nowy rynek.

Aby jeszcze bardziej udoskonalić aplikację w oparciu o interakcje użytkowników, wdrożyliśmy mechanizmy testów A/B. Zwiększyło to zaangażowanie użytkowników i dostarczyło cennych informacji na temat ich zachowań i preferencji, umożliwiając klientowi wprowadzanie opartych na danych ulepszeń w swoim produkcie.

Klient był pod szczególnym wrażeniem solidności naszych testów mobilnych i back-endowych, a także wydajności potoku CI/CD. Wysiłki te doprowadziły do znacznego zmniejszenia liczby problemów związanych z wdrożeniem i znacznego zwiększenia stabilności aplikacji mHealth.

Technologie i narzędzia

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)

Bazy danych

Postgres, Redshift, Redis, DynamoDB

Źródłowe systemy kontroli

Bitbucket

Rurociągi

Bitbucket Pipelines, Code Pipeline

Proces

Our work with the client was marked by step-by-step progression, transparent communication, and a strong commitment to Agile methodologies. This approach enabled us to adapt quickly, maintain consistent engagement with the client, and continuously improve our processes throughout the project. Here’s how the project unfolded:

Inicjacja i planowanie

Rozpoczęliśmy od dokładnej analizy i fazy planowania, dostosowując nasze zadania do potrzeb klienta. Ten etap położył podwaliny pod to, co miało stać się responsywnym cyklem rozwoju aplikacji mHealth.

Konfiguracja infrastruktury

Korzystając z AWS CDK, oskryptowaliśmy infrastrukturę do obsługi bezserwerowego zaplecza, zapewniając skalowalność i odporność systemu.

Rozwój funkcji

Nasi programiści napisali funkcje Lambda do przetwarzania danych i obsługi powiadomień, zarządzane przez infrastrukturę bezserwerową.

Budowa potoku CI/CD

Skonfigurowaliśmy Bitbucket i AWS CodePipeline, aby zautomatyzować proces wdrażania infrastruktury i aplikacji.

Jakość zapewnienie

Nasi inżynierowie QA przeprowadzili dokładne testy ręczne i automatyczne, aby upewnić się, że wszystkie funkcje działają poprawnie na różnych urządzeniach i w różnych scenariuszach użytkownika.

Wdrożenie testów A/B

Aby jeszcze bardziej poprawić wrażenia użytkownika, stworzyliśmy strukturę testów A/B, umożliwiającą podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Zakończenie i przegląd projektu

Projekt zakończył się kompleksowym przeglądem i fazą przekazania. Upewniliśmy się, że wszystkie elementy projektu spełniły oczekiwania klienta i przygotowaliśmy grunt pod przyszłe ulepszenia i wsparcie.

Zespół

Programiści AWS

Programista PHP

Programista Python

Inżynier DevOps

QA Engineer

Koordynator projektu

Wyniki

Ulepszony system zaplecza, skrócenie czasu wprowadzania nowych funkcji na rynek o 20% i zwiększona stabilność oprogramowania do medycyny spersonalizowanej.

Współpraca z klientem doprowadziła do kilku znaczących osiągnięć, z których każde przyczyniło się do ogólnego sukcesu i wpływu spersonalizowanego oprogramowania medycznego:

Ulepszony system zaplecza: Opracowaliśmy solidny, skalowalny i ekonomiczny system zaplecza. Bezserwerowa architektura AWS umożliwiła aplikacji wydajną obsługę rosnących obciążeń i danych użytkowników.
Poprawiona stabilność aplikacji: We significantly reduced critical bugs through rigorous QA processes. The application’s stability was enhanced by approximately 40%, as indicated by the decrease in crash reports and user-reported issues.
Testy A/B w celu ciągłego doskonalenia: Wdrożenie platformy testów A/B stanowiło kluczowy kamień milowy. Pozwoliło to klientowi na dopracowanie aplikacji w oparciu o opinie i zachowania użytkowników, poprawiając ich zadowolenie.
Wydajność operacyjna: Automatyzacja procesów wdrażania i wprowadzenie bardziej usprawnionego potoku CI/CD skróciło czas wprowadzania nowych funkcji na rynek o 20%.

Podsumowując, nasze podejście zorientowane na kontrolę jakości i solidna architektura bezserwerowa AWS zapewniły naszemu klientowi wysoce niezawodne i spersonalizowane oprogramowanie medyczne. Usprawnienia te wsparły jego misję dostarczania spersonalizowanych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej, o czym świadczą namacalne wzrosty wydajności aplikacji i zadowolenia użytkowników.

W obecnej fazie naszego projektu nasz dedykowany zespół jest aktywnie zaangażowany w ciągły rozwój i ulepszanie aplikacji mHealth, z silnym naciskiem na testowanie i ciągłe ulepszanie infrastruktury.

Czas trwania projektu

Styczeń 2022 r. - w toku

20%

skrócenie czasu wprowadzania nowych funkcji na rynek

60%

spadek liczby błędów po wydaniu

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

Potrzebujesz innych usług?

Firma zajmująca się rozwojem technologii blockchain

AWS

Firma zajmująca się rozwojem PHP

Firma tworząca chatboty AI

Firma Solana zajmująca się rozwojem technologii blockchain

Usługi AIOps

Usługi konsultingowe w zakresie technologii blockchain

Usługi konsultingowe AWS w chmurze

Zatrudnianie inżynierów chmury AWS

Usługi DevOps

Zatrudnij inżynierów DevOps

Dedykowani programiści PHP do wynajęcia

Spersonalizowane oprogramowanie medyczne na AWS: redukcja błędów po wydaniu o 60%

Klient

Wyzwanie

Przeprojektowanie spersonalizowanego oprogramowania medycznego w celu zbudowania solidnej infrastruktury dla zaleceń zdrowotnych

Wdrożenie