The Codest Vertė klientui
Sutrumpintas įdarbinimo laikas nuo 3 mėnesių iki 2 savaičių, pasitelkiant Ruby on Rails talentus
"Mixfit" yra skaitmeninė sveikatos bendrovė, kuri kuria mitybos patirtį, kad paskatintų ilgalaikius teigiamus sveikatos įpročių pokyčius. Kurdama savo sveikatos duomenų platformą ir išmanųjį stalinį maistinių medžiagų tiekimo įrenginį, bendrovė naudoja mitybos mokslą, dirbtinį intelektą, pasitelkdama prognozavimo modeliavimą ir mašininį mokymąsi, taip pat skaitmenines sveikatos technologijas, kad vartotojams pateiktų individualizuotus maistinius gėrimus ir su sveikatingumu susijusias įžvalgas, pagrįstas jų unikaliais sveikatos duomenimis.
- Pramonė
- Mitybos technologija
- Centrinė būstinė
- Bostonas, JAV
- Technologijų stekas
- Vieneto testai
- Ruby on Rails
- DevOps
- PostreSql
Užsisakykite nemokamą konsultaciją
Projekto aprašymas
Sukūrėme "viskas viename" platformą, kuri yra tarsi asmeninis mitybos specialistas ir sveikatos patarėjas jūsų kišenėje. Ji pritaiko jūsų sveikatingumo kelionę, naudodama jūsų sveikatos duomenys ir pageidavimus.
Štai kaip viskas veikia:
Galinės dalies kūrimas:
Sukūrėme tvirtą ir saugų pagrindą, kad visi jūsų sveikatos duomenys būtų saugūs. Mūsų kliento sistema gerai suprojektuota, kad suprastų, ką mėgstate valgyti, kokie jūsų sveikatos tikslai ir net kiek žingsnių šiandien nuėjote.
Sveikatos duomenų integracija:
Mūsų kliento platforma bendrauja su jūsų mėgstamiausiais fitneso sekėjais ir sveikatos programėlėmis. Tai reiškia, kad ji realiuoju laiku renka informaciją apie jūsų sveikatą ir daro ją naudingą jums. Mūsų speciali technologija filtruoja ir tvarko šiuos duomenis taip, kad juos būtų lengva suprasti.
Maistinių medžiagų tiekimo prietaisų integravimas:
Padarėme taip, kad išmaniuoju stalviršio įrenginiu būtų itin paprasta gauti tinkamų maistinių medžiagų. Jis tiksliai žino, kiek kiekvienos maistinės medžiagos jums duoti, atsižvelgdamas į jūsų sveikatos duomenis ir pageidavimus. Be to, jis sklandžiai veikia su šia platforma.
Asmeninės mitybos rekomendacijos:
Įsivaizduokite, kad mitybos specialistas iš karto duoda jums asmeninį patarimą. Mūsų kliento platformoje būtent taip ir yra. Ji naudoja jūsų sveikatos duomenis, kad pasiūlytų jums tinkamus maisto produktus ir receptus, padedančius vietoje priimti sveikesnius sprendimus.
Šis projektas Tai rodo mūsų atsidavimą kurti technologijas, kurios iš tiesų naudingos žmonėms ir padeda kasdien priimti išmintingesnius ir sveikesnius sprendimus.
- Duomenų privatumas ir saugumas: Norint tvarkyti neskelbtinus naudotojų sveikatos duomenis, reikėjo mus griežtai laikytis duomenų privatumo taisyklių, tokių kaip HIPAA. Įdiegėme patikimas saugumo priemones, kad apsaugotume naudotojų informaciją nuo pažeidimų ir neteisėtos prieigos.
- Integracijos sudėtingumas: Susidūrėme su sunkumais integruodamiesi su įvairiais sveikatos duomenų šaltiniais ir maistinių medžiagų tiekimo įrenginiais dėl duomenų formatų, API ir ryšio protokolų skirtumų.
- Įrenginio ryšys: Užtikrinti sklandų programinės įrangos ir maistinių medžiagų tiekimo įrenginio ryšį buvo sudėtinga užduotis. Sprendėme tokius klausimus kaip klaidų tvarkymas ir sinchronizavimas, kad šis ryšys būtų kuo sklandesnis.
Šią sveikatos ir mitybos platformą sukūrė The Codest pabrėžti asmeniškai pritaikytą, duomenimis pagrįstą sveikatos valdymą. Sukūrėme atsparią galinę dalį su saugia duomenų baze, skirtą asmeniniams sveikatos rodikliams ir mitybos duomenims tvarkyti.
Sinchronizuojant realiuoju laiku gaunamus duomenis iš įvairių prietaisų, įskaitant treniruoklius, ir maitinant išmaniuosius maistinių medžiagų dozatorius, ši platforma užtikrina tikslų maistinių medžiagų suvartojimą. Su pagal užsakymą mašininis mokymasis algoritmai, ji teikia individualizuotus mitybos patarimus, kartu užtikrindama griežtą duomenų saugumą ir atitiktį HIPAA reikalavimams, kad būtų galima gauti patikimų realaus laiko sveikatos įžvalgų. Tai atspindi į klientą orientuotą požiūrį į novatoriškus sveikatos sprendimus.
Kiti atvejų tyrimai
Kiek laiko užtruko sprendimo įgyvendinimas?
Kokių konkrečių rezultatų pasiekė klientas?
Ar šis sprendimas gali būti taikomas kitose pramonės šakose?
Kokios technologijos buvo naudojamos šiame projekte?