Rozwój aplikacji na Androida do analizy funkcji poznawczych: wzrost liczby aktywnych użytkowników 35%

Innowise opracowała aplikację na Androida i zbudowała SDK, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy funkcji poznawczych i zwiększenia dokładności analizy danych.

Klient

Crusca

Opieka zdrowotna

Regione

Szwajcaria

Klient od

2023

Naszym klientem jest firma z branży neuronauki specjalizująca się w opracowywaniu innowacyjnej platformy technologicznej do wczesnego wykrywania zaburzeń poznawczych. Wykorzystując aplikacje mobilne, zbiera i analizuje dane dotyczące interakcji użytkownika z ekranem, umożliwiając identyfikację potencjalnych problemów na wczesnych etapach.

Firma aktywnie współpracuje z wiodącymi naukowcami i praktykami w dziedzinie neuronauki na całym świecie, aby rozwijać wiedzę na temat zdrowia mózgu. Zapewnia społeczności naukowej solidne narzędzia do analizy danych, wspierając rozwój nowych metod diagnostyki i leczenia.

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

Wyzwanie

Opracowanie aplikacji na Androida do analizy funkcji poznawczych

Il cliente disponeva di un'applicazione iOS per l'analisi delle funzioni cerebrali e intendeva estendere la sua portata agli utenti Android. Tuttavia, l'azienda aveva solo sviluppatori iOS e non vedeva il vantaggio di assumere altri ingegneri interni.

Innowise wkroczył, aby sprostać temu wyzwaniu: opracowanie w pełni funkcjonalna aplikacja na Androida która powiela funkcjonalność wersji iOS, zapewniając jednocześnie płynną synchronizację danych na obu platformach. Dodatkowo, projekt wymagał integracji zaawansowanych technologii AI w celu kompleksowej analizy zebranych danych.

Wdrożenie

Tworzenie aplikacji Android i SDK z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Przed rozpoczęciem pracy zespół Innowise przeprowadził dokładną analizę wymagań i celów projektu. Wykorzystując nasze bogate doświadczenie w tworzeniu kompleksowe rozwiązania mobilneAbbiamo proposto strategie e approcci collaudati che hanno garantito il raggiungimento di tutti gli obiettivi del progetto, considerando meticolosamente tutti i desideri e le esigenze del cliente.

Rozwój Android SDK

Nasz zespół rozpoczął od opracowania kompleksowego zestawu SDK dla systemu Android. Ten zestaw SDK został zaprojektowany w celu gromadzenia informacji na temat częstotliwości i czasu dotykania ekranu oraz ogólnego czasu spędzonego na korzystaniu z telefonu. Korzystając z Java i Kotlin, stworzyliśmy SDK, aby był zarówno elastyczny, jak i solidny. Po przygotowaniu SDK przystąpiliśmy do tworzenia aplikacji mobilnych na Androida.

Tworzenie aplikacji na Androida

Aby stworzyć aplikację mobilną na Androida, wybraliśmy Javę i Kotlin, aby zapewnić płynne działanie. Aplikacja działa w tle, zbierając dane z interakcji na ekranie i wysyłając je do serwera w celu analizy.

Nasi programiści wykorzystali język programowania Dart do zbudowania logiki aplikacji i interfejsu użytkownika, integrując go z Android SDK. Upewniliśmy się, że aplikacja ma minimalny wpływ na wydajność urządzenia i żywotność baterii, optymalizując kod i wykorzystując wydajne algorytmy przetwarzania danych.

Integracja ze sztuczną inteligencją

Integracja technologii AI è stata una pietra miliare di questo progetto, finalizzato al rilevamento precoce di segnali impercettibili indicativi di un possibile deterioramento cognitivo. Abbiamo scelto Python e il potente framework TensorFlow come base per lo sviluppo del modello. Questa scelta ci ha permesso di creare modelli flessibili ed efficienti in grado di gestire dati complessi relativi alle interazioni degli utenti con lo schermo.

Aby zapewnić wysoką dokładność i odporność, modele zostały przeszkolone na obszernych zbiorach danych z badań klinicznych obejmujących różne wzorce zachowań użytkowników. To kompleksowe szkolenie pozwoliło modelom rozpoznać nawet drobne nieprawidłowości charakterystyczne dla wczesnych etapów upośledzenia funkcji poznawczych.

Modele analizowały szeroki zakres danych, w tym:

1TP52Czas reakcji: Szybkość, z jaką użytkownik reaguje na różne bodźce na ekranie.
Dokładność dotyku: Jak dokładnie użytkownik trafia we właściwe elementy interfejsu.
Trajektoria ruchu: Charakter ruchów palców na ekranie (linia prosta, zygzak itp.).
Dynamika pisania: Szybkość i rytm pisania na wirtualnej klawiaturze.

Dodatkowo opracowaliśmy mechanizm przesyłania danych między aplikacjami mobilnymi a serwerem. Umożliwiło to analizę danych w czasie rzeczywistym, zapewniając natychmiastowe wyniki użytkownikom i badaczom.

Poprawiona użyteczność

Nasi eksperci opracowali intuicyjny interfejs aplikacji gdzie dane są prezentowane za pomocą przejrzystych wykresów i diagramów. Przykładowo, dynamika czasu reakcji użytkownika w danym okresie wyświetlana jest w formie wykresu, gdzie oś X reprezentuje czas, a oś Y czas reakcji. Taka wizualizacja pozwala na szybką identyfikację potencjalnych problemów, takich jak odchylenia od normy lub trendy wskazujące na spadek wydajności.

Każdej wizualizacji towarzyszą jasne wyjaśnienia tekstowe. Na przykład, obok wykresu czasu reakcji może znajdować się wyjaśnienie stwierdzające, że wydłużenie czasu reakcji może sugerować spowolnienie procesów poznawczych. Takie podejście ułatwia interpretację danych i pomaga użytkownikom szybko zidentyfikować i rozwiązać wszelkie potencjalne problemy.

Bezpieczeństwo danych

Aby zapewnić, że dane użytkowników są bezpiecznie chronione i spełniają zaawansowane standardy bezpieczeństwa, zespół Innowise wdrożył kuloodporne podejście do ochrony danych:

Szyfrowanie danych: Przed wysłaniem do serwera dane są szyfrowane przy użyciu niezawodnego algorytmu AES-256, dzięki czemu są nieczytelne dla nieautoryzowanych użytkowników.
Ochrona klucza szyfrowania: Klucze szyfrowania są przechowywane w bezpiecznym sejfie o ograniczonym dostępie, aby zapobiec potencjalnemu naruszeniu bezpieczeństwa.
Niezawodna infrastruktura: Dane są przechowywane na Serwery Microsoft Azurezapewniając wysoki poziom bezpieczeństwa danych.
Raccolta minima di dati: Vengono raccolti solo i dati necessari per l'analisi, escludendo esplicitamente le informazioni personali degli utenti.
Ścisła kontrola dostępu: Dostęp do danych jest przyznawany tylko autoryzowanym użytkownikom, co daje pewność, że nie wpadną one w niepowołane ręce.

Tecnologia

Języki programowania

Java, Kotlin, Dart, Python

Frameworki i biblioteki

TensorFlow

Testowanie

JUnit, Espresso

VCS

Git

Cloud

Microsoft Azure

Zarządzanie projektami

Jira

Środowisko rozwojut

Android Studio

API

Interfejsy API RESTful

Proces

W tym projekcie wykorzystaliśmy metodę Scrum z dwutygodniowymi sprintami, aby utrzymać porządek i tempo pracy. Podzieliliśmy przepływ pracy na elastyczne iteracje, co pozwoliło nam szybko się dostosować i dotrzymać terminów.

Nasz dedykowany kierownik projektu zajmował się przydzielaniem zadań, planami działania, rezultatami i koordynacją kamieni milowych z klientem. Regularne spotkania sprawdzające status trzy razy w tygodniu informowały wszystkich na bieżąco i pozwalały na terminowe wprowadzanie zmian. Klient był aktywnie zaangażowany w proces, dostarczając cennych informacji zwrotnych i informacji podczas naszych codziennych odpraw.

Zespół

Kierownik projektu

Programiści Android

Inżynierowie ML

Ekspert ds. bezpieczeństwa danych

Projektant UI/UX

Wyniki

Boost zaangażowanie odbiorców i zwiększenie dokładności analizy danych

Klient otrzymał wypróbowane i przetestowane rozwiązanie, które jest teraz cennym narzędziem w badaniach neurobiologicznych i diagnostyce. Uruchomienie aplikacji na Androida doprowadziło do wzrostu liczby aktywnych użytkowników o 35%, zwiększając ich zasięg i umożliwiając gromadzenie bardziej zróżnicowanych danych.

Dzięki integracji sztucznej inteligencji dokładność analizy danych wzrosła o 25%, czyniąc spostrzeżenia bardziej precyzyjnymi i wiarygodnymi. To ulepszenie nie tylko poprawiło wiarygodność ich ustaleń, ale także dodało znaczną wartość do ocen poznawczych – pomagając badaczom i użytkownikom wcześniej i z większą pewnością wykrywać potencjalne problemy.

Projekt znacznie rozszerzył możliwości klienta w zakresie badań i analizy funkcji poznawczych, umacniając jego rolę jako lidera w dziedzinie technologii badań mózgu.

Czas trwania projektu

Sierpień 2023 r. - luty 2024 r.

35%

wzrost liczby aktywnych użytkowników

25%

zwiększona dokładność analizy danych

Podobne projekty

Się się z nami!

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

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.