ПО по анализу гистологических данных
Специальная лаборатория IT-специалистов и медиков при поддержке Сеченовского университета разработала искусственный интеллект, который позволяет повысить эффективность лечения колоректального рака. Нейронная сеть обучена отображать области на цифровых изображениях гистологических образцов и выявлять опухоли и метастазы на 88% быстрее, чем врачи могли это делать до внедрения технологии.
Я была частью команды и отвечала за комплексную разработку версии MVP с общим функционалом для медицинских специалистов
Я была частью команды и отвечала за комплексную разработку версии MVP с общим функционалом для медицинских специалистов
Врачи хотели бы иметь общий доступ
к процедурам совместного сканирования и обучать менее опытных коллег
к процедурам совместного сканирования и обучать менее опытных коллег
Совместные исследования
Существует иерархия специалистов, каждый нуждается в своей собственной функциональности внутри ПО
Подходит для всех
Создать MVP с функционалом просмотра изображений и таблиц данных с управлением от имени пользователя-патоморфолога для ускорения процесса принятия медицинских решений и выбора тактики лечения, сокращения рутинных задач для медицинских работников. Медицинские работники работают в условиях высокого давления, где точность и эффективность имеют решающее значение, поэтому важно разработать инструмент, который легко интегрируется в их повседневную работу
Задача
Текущая обработка и маркировка скана занимает много времени и замедляет процессы
Быстрый процесс
Pathomorphologist User Flow
Они хотели бы работать с более простым интерфейсом, чтобы им не приходилось изучать инструкции к программе
Понятный интерфейс
Поняв проблемы и потребности врачей, я создала user flow для патоморфолога – основного пользователя, который обрабатывает клинические данные и получает доступ к базе данных гистологических сканирований. Как только была обрисована базовая структура программного обеспечения, включая функциональность и инструменты для просмотра сканированных изображений, я спроектировала варфреймы.
User Flow
Исследование
В самом начале мы с командой провели интервью со стейкхолдерами и врачами и узнали о потребностях и проблемах врачей:
Анализ конкурентов
Я проанализировала 5 медицинских ПО похожего рода, чтобы понять, как они управляют рабочими процессами пользователей, интеграцией ИИ и другими функциями. Наиболее распространенной практикой в лучших приложениях было использование панели инструментов и боковых панелей на странице просмотра, позволяющей пользователю взаимодействовать и переключаться между сканированиями. Важным моментом было показать общий обзор результатов искусственного интеллекта и позволить специалистам увидеть все активные сканирования и их предварительный просмотр
Wireframes
Первые варианты макетов
В первых версиях макетов предлагалось добавить фильтр по клиентам, сделать предварительный просмотр комментариев в таблице. Окончательные версии были изменены после техревью и UX-тестов
Первые версии
После формирования общей структуры мы приступили к сокращению функционала для первой итерации разработки. Так была собрана первая версия MVP и ядро продукта, которое было готово к тестированию на реальных пользователях
Tech-review
Основная таблица представляет собой интерактивное поле и содержит все, что нужно врачам, включая предварительный просмотр сканов, который можно увеличить одним щелчком мыши, а также возможность добавлять комментарии и просматривать уже существующие
#1 Одна таблица для всех данных
Комментарии - Сценарий из таблицы
Путь пользователя начинается с главной страницы пациентов. Я решила представить эту страницу в виде таблицы, потому что врачи сочли эту структуру наиболее простой для понимания, как они всегда делали при использовании других программ.
Решения
Комментарии к скану
#2 Гибкое рабочее пространство
Инструмент комментирования позволяет пользователям добавлять комментарии непосредственно к определенным областям скана или ко всему скану в целом. Это обеспечивает тщательное внимание к деталям и улучшает взаимодействие в процессе совместной работы
Добавление комментария
Программа просмотра результатов сканирования - это специальное рабочее пространство, в котором врачи могут просматривать результаты анализа с помощью искусственного интеллекта, добавлять свои собственные оценки и измерения и обмениваться комментариями с другими специалистами. Структура страницы позволяет пользователям легко находить необходимые инструменты и получать к ним доступ
Layers tab
#3 Слои и аннотации
Classes tab
Это ПО уже нашло своих пользователей в лаборатории Сеченовского университета и сейчас тестируется, оно было представлено на нескольких медицинских конференциях по теме AI и получило высокую оценку специалистов
Рабочая область сканирования представляет собой графический интерфейс, который очень похож на те, что используются дизайнерами. Для повышения удобства использования я разработал функциональность слоев, доступную через панель инструментов. Эта функция позволяет пользователям активировать слои (аннотации) и управлять классами, которые представляют собой списки меток с гистологическими определениями. Они могут быть скрыты или удалены по мере необходимости, что обеспечивает гибкость и простоту использования