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Limbic AI

Plateforme d'Accès aux Soins de Limbic AI

janvier 2024

Santé et MedTechIA et Machine LearningNode.jsReact.jsTypeScript
Limbic AI project card — mental-health screening and patient access platform

Contribution en ingénierie produit à un chatbot et une plateforme d'accès aux soins, axée sur la fiabilité, le comportement des flux de travail full-stack, les intégrations et les tests automatisés pour des parcours utilisateurs sensibles.

Étude de cas

Défi

Les produits d'accès aux soins nécessitent des flux utilisateurs clairs, un traitement en arrière-plan résilient, un travail d'intégration soigné et une solide couverture de régression, car de petites régressions produit peuvent rapidement devenir coûteuses sur le plan opérationnel.

Approche technique

La contribution s'est concentrée sur un travail de fiabilité full-stack : améliorer le comportement des flux de conversation, renforcer le traitement en arrière-plan en file d'attente, s'intégrer aux surfaces des flux de travail de santé et étendre la couverture automatisée des parcours utilisateurs.

Décisions IA et infrastructure

Le travail a priorisé la fiabilité des parcours utilisateurs, des points d'intégration maintenables et la couverture automatisée des flux qui devaient rester stables à mesure que le produit évoluait.

Résultats

Le travail a amélioré la fiabilité et la maintenabilité des flux d'accès pilotés par le chatbot.

Impact commercial

Le projet apporte une preuve en IA de santé au portfolio de Kalebtec : de l'ingénierie produit pour des systèmes d'IA sensibles aux flux de travail, et non un simple travail de chatbot de démonstration.

Aperçu

Limbic AI développe des produits d'IA de santé dans un domaine sensible où le comportement du chatbot, les intégrations et la fiabilité opérationnelle façonnent tous l'expérience utilisateur.

Domaines de Contribution

Fiabilité des Conversations

Le comportement des parcours utilisateurs pilotés par le chatbot a été amélioré afin que les flux du produit puissent rester compréhensibles et maintenables à mesure que la plateforme évoluait.

Traitement en Arrière-Plan

Un travail a été mené sur le traitement en arrière-plan en file d'attente et sur des schémas de fiabilité orientés reprise pour les événements importants des flux de travail.

Intégration et Couverture de Tests

Une contribution a été apportée aux surfaces d'intégration et aux tests automatisés qui ont aidé à protéger les parcours utilisateurs sur un large ensemble de chemins de conversation.

Priorités de Livraison

  • Fiabilité des flux de conversation pour les parcours d'accès aux soins
  • Schémas de traitement en arrière-plan rendant les événements importants des flux de travail plus résilients
  • Couverture automatisée des parcours utilisateurs à mesure que le produit évoluait