Développement de plateforme de télémédecine santé

Client : Une startup de la Silicon Valley spécialisée dans l'imagerie médicale assistée par IA.

Défi : L'entreprise faisait face à des lenteurs critiques dans le traitement des images IRM sur leur cloud, freinant le Developpement de plateforme de telemedecine sante et l'adoption par les radiologues.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 ingénieurs Python spécialisés en Data Science et optimisation backend. Ils ont refondu les pipelines de traitement d'images en utilisant des bibliothèques Python asynchrones et ont optimisé les modèles de Machine Learning pour une inférence plus rapide sans perte de précision.

Résultat : Le temps de traitement des images a été réduit de 65%, permettant des diagnostics en temps réel et augmentant la satisfaction client de manière significative.

Client : Un réseau hospitalier de taille moyenne basé au Texas.

Défi : Le client devait unifier les données de plusieurs systèmes hérités incompatibles pour réussir son projet de Developpement de plateforme de telemedecine sante centralisée.

Solution : Nos développeurs Python augmentés, experts en standards de santé, ont conçu une couche middleware robuste. En utilisant Python et des frameworks d'intégration modernes, ils ont créé des connecteurs compatibles FHIR et HL7 pour synchroniser les dossiers patients électroniques (DPE) entre les différents départements et la nouvelle interface de télémédecine.

Résultat : Une interopérabilité des données atteinte à 100%, éliminant les erreurs de saisie manuelle et réduisant le temps administratif du personnel soignant de 20 heures par semaine.

Client : Une plateforme de téléconsultation psychiatrique en pleine expansion à New York.

Défi : Assurer une conformité HIPAA totale tout en maintenant une qualité vidéo HD lors du Developpement de plateforme de telemedecine sante pour des sessions sensibles.

Solution : Smartbrain a fourni deux développeurs Python seniors avec une expertise en cybersécurité et protocoles WebRTC. Ils ont implémenté un chiffrement de bout en bout avancé et une architecture serveur évolutive capable de gérer les pics de charge lors des consultations simultanées, tout en garantissant qu'aucune donnée vidéo n'était stockée de manière non sécurisée.

Résultat : Zéro incident de sécurité signalé et une augmentation de 40% de la capacité de charge simultanée, permettant à la plateforme d'accueillir plus de patients sans latence.