Cómo diseñar una aplicación de diagnóstico médico para Android donde un paciente ingresa sus síntomas y la aplicación devuelve el diagnóstico y el producto recomendado

¡Una gran noticia! Puedes hacer esto en 3 sencillos pasos:

Paso 1: aprende cómo enseñar máquinas para aprender (Machine Learning)

Los subdominios que serían más útiles para su proyecto son el procesamiento del lenguaje natural (para comprender la entrada de los pacientes) y el análisis estadístico (para adivinar cuál es su problema).

Paso 2: aprende el camino de Android

Le está pidiendo a las personas que confíen en sus vidas a su aplicación, por lo que debe asegurarse de que se vea profesional. Esto significa aprender e implementar el lenguaje de diseño de Android llamado Material Design.

También necesitará aprender a conectarse a un servidor web que haya programado con la lógica y los datos para realizar el análisis de salud (a menos que desee hacer todo eso en el teléfono y hacer que su aplicación sea grande y lenta).

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Paso 3: ¡Ganar!

Ahora cargue su aplicación en Google play, en la tienda de aplicaciones de Amazon, etc., etc.

Soy otras palabras, esta es una de esas cosas en las que si tienes que preguntar, estás muchas noches sin dormir desde el comienzo.

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Nuestro equipo ayuda a los centros médicos a encontrar las soluciones más novedosas para un diagnóstico y tratamiento más efectivos. Desarrollamos un software especial que ayuda a que el procesamiento de datos sea más rápido y más preciso, así como a ahorrar tiempo y esfuerzos de los trabajadores médicos.

Tuvimos la suerte de ayudar a un CEO de un hospital estadounidense con el desarrollo de la aplicación web que permite mantener los registros y monitorear las condiciones de los pacientes. También quería introducir la posibilidad de recopilar y almacenar los resultados de las pruebas de laboratorio y la información médica de otros usuarios. Por supuesto, la aplicación médica perfecta debe generar automáticamente las recomendaciones para los pacientes y su médico sobre la base de los datos disponibles. ¡Y lo hemos hecho!

Tecnología utilizada:

  • DO#
  • ASP NET
  • ADO NET
  • HTML5
  • Microsoft Azure
  • CSS3
  • Bootstrap3
  • JQuery
  • UIJSON

Lea este caso de estudio HealthKeeper | COMPUTOOLS para descubrir qué características se implementaron, cuáles son las ventajas del producto final y cómo ha cambiado el negocio de nuestro honorable cliente. Además, sabrá cómo hemos superado los desafíos técnicos durante el proceso de desarrollo.

Daniel Richardson

En primer lugar, estoy de acuerdo con otras respuestas que necesitarían muchas exenciones primero para protegerlo de demandas. Creo que lo estás haciendo mal. La computadora necesita inteligencia artificial para dar sentido a la miríada de formas en que las personas responderán preguntas “abiertas”, como “¿Cuál es el problema?”. Si estuvieras diseñando una aplicación, necesitaría pensar cómo piensa un médico recién formado. El médico recién formado hace preguntas cerradas y procede a un árbol de decisiones. Esto podría funcionar, pero tomaría mucho poder de cómputo?

Daniel Richardson

No, a menos que quieras que alguien se autodiagnose usando su aplicación y luego te demande.

Si necesita un diagnóstico médico, vaya a ver a un médico.

John Brown

Con un buen abogado medicolegal. Una consulta de app / a skype es un mal sustituto y puto peligroso en comparación con ver a un dr real.

Richard Ryland

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