Machine learning para la atención sanitaria: aplicación para el control del asma

Innowise ha creado una aplicación de gestión del asma basada en ML para una empresa europea.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Europa

Cliente desde

2022

Nuestro cliente es una empresa europea cuyo objetivo es crear una herramienta de gestión del asma sencilla y asequible que ayude tanto a médicos como a pacientes con asma. La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Nuestro cliente ha considerado que la mayoría de las herramientas de gestión del asma son complejas en su funcionamiento e inasequibles para los pacientes habituales con asma. En consecuencia, se les ha ocurrido la idea de crear una aplicación móvil de machine learning fácil de usar que contenga las herramientas necesarias para la gestión del asma y que pueda utilizar cualquier persona.El principal objetivo del proyecto era ofrecer una aplicación que ayudara a los usuarios de móviles a gestionar su enfermedad de forma intuitiva e informativa. Además, la aplicación debía contener información suficiente para que los médicos pudieran ajustar el tratamiento y evaluar la evolución del paciente. Nuestro equipo debía desarrollar la funcionalidad de la aplicación, el diseño e introducir los algoritmos de machine learning en la atención sanitaria.

Solución

El equipo de Innowise ha desarrollado desde cero la aplicación de gestión del asma y ha añadido la integración de algoritmos de machine learning para el cliente.

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE LA APLICACIÓN

El principal objetivo de la aplicación móvil es ayudar a los pacientes con asma a gestionar su enfermedad. La aplicación que hemos desarrollado tiene amplias funcionalidades, lo que facilita la gestión de la enfermedad. La solución:

Sigue el estado del paciente;
Almacena la información sobre las inhalaciones que realiza el paciente;
Recuerda al paciente que debe tomar las inhalaciones según el horario previsto;
Realiza un seguimiento de las situaciones de emergencia;
Evalúa el rendimiento inhalatorio del paciente;
Ofrece información y directrices sobre el tratamiento del asma.

Los usuarios pueden utilizar la aplicación accediendo a sus cuentas personales. Cuando inician la aplicación, ven información general sobre su día, como el riesgo de sufrir síntomas de asma en función de la evaluación de diversos factores desencadenantes como el tiempo, la humedad, etc. Además, ven la lista de inhalaciones previstas y cuándo pueden producirse algunos desencadenantes de síntomas más o menos graves.

A través de este cuadro de mandos, los usuarios pueden ir a la sección Calendario y ver sus estadísticas mensuales o semanales sobre su enfermedad, incluidas las inhalaciones que realizan, los factores desencadenantes a los que se enfrentan, etc.

Además, los usuarios pueden dejar que el algoritmo de machine learning escuche cómo utilizan los inhaladores. Después de procesar el audio, el algoritmo evalúa el modo en que se utiliza el inhalador y ofrece un breve resumen al usuario. Según estos datos, el paciente puede ajustar la forma de utilizar el inhalador.

El usuario puede ir a la sección Educación y aprender sobre asma, inhaladores y otros temas relevantes. Esta sección es útil para los nuevos usuarios y para aquellos con el diagnóstico realizado recientemente.

La última sección es el perfil personal del usuario. Aquí el usuario puede rellenar la información sobre el inhalador principal y el secundario, configurar recordatorios, personalizar las notificaciones, etc.

FUNCIONES DEL USUARIO

Existen dos roles principales de usuario:

Usuarios que padecen asma;

Administradores de aplicaciones.

Los usuarios son los pacientes con asma. Interactúan con la aplicación para que el proceso de mantenimiento del asma sea más fácil y cómodo mediante la cumplimentación de información relevante sobre los inhaladores primarios y de emergencia, la configuración de recordatorios, etc.Los administradores son los miembros del equipo del cliente. Actualizan el algoritmo de machine learning con los datos pertinentes y mantienen la lista de inhaladores disponibles para que los pacientes puedan encontrar siempre su medicamento en la aplicación.

Tecnologías y herramientas

Plataformas

Android, iOS

Lenguajes

Python, Dart

Frameworks

Flutter, Django

Base de datos

PostgreSQL

Proceso

El cliente tenía una visión clara de la aplicación. Han adaptado el algoritmo de machine learning para satisfacer las necesidades de los usuarios. Las tareas de nuestros ingenieros de software consistieron en desarrollar la aplicación con un diseño fácil de usar e implementar el conjunto de funciones vitales como recordatorios, calendario, estadísticas, conectar el propio algoritmo de machine learning, etc.

Todo el flujo de trabajo del proyecto se basó en la metodología ágil con sprints de dos semanas. Al final de cada sprint, proporcionamos una demostración en vídeo de las tareas completadas. Entregamos las versiones de lanzamiento antes de la fecha límite del proyecto y luego cada sprint a medida que se corregían/realizaban los errores/mejoras solicitados por el cliente. Nos comunicamos con el cliente y el equipo a través de Slack.

Como nuestros ingenieros formaban parte del equipo internacional de desarrollo, era esencial estar en sintonía con profesionales de IT de todo el mundo y establecer una comunicación eficaz. Esto tuvo un efecto positivo en la eficacia del trabajo y ayudó a afrontar diversos retos del proyecto, como el dominio de un gran número de módulos básicos escritos hace varios años.

Equipo

Desarrolladores de Flutter

Desarrollador de Python

Jefe de proyecto

Ingeniero DevOps

Ingeniero de QA

Resultados

Nuestros ingenieros de software han creado una aplicación que ayuda a las personas con asma a controlar sus síntomas con la ayuda de sus smartphones. La aplicación posee una interfaz intuitiva y fácil de usar y una serie de funciones útiles como un algoritmo de machine learning personalizado, recordatorios, un calendario con estadísticas y mucho más.

Duración del proyecto

Marzo 2022 - Mayo 2022

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