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Smartphone in der Hand
Referenz · AI · MedTech

Hautanalyse per KI, direkt auf dem Smartphone

skinja ist eine KI-gestützte Hautanalyse-App zur frühzeitigen Erkennung auffälliger Hautveränderungen – für medizinische und kosmetische Anwendungen.

  • Softwareentwicklung
  • Produktplanung
  • Softwarearchitektur
  • UI / UX Design
Das Projekt

KI, die auf dem Gerät bleibt – und trotzdem schnell ist.

Die App kombiniert Computer Vision und Edge Computing für eine schnelle, offlinefähige Hautbildanalyse – mit Scan-Archiv und PDF-Exporten zur Arztkommunikation.

Von der ersten Idee bis zum funktionalen Prototyp haben wir Design, Machine Learning und Mobile Development zusammengebracht.

Was skinja abhebt: ein besonders nutzerfreundliches UI/UX-Design und eine medizinisch vertrauenswürdige Gestaltung – clean, reduziert und barrierearm.

Umsetzung
Innovationsplattform für neue MedTech-Produkte
Plattform
Web · iOS · Android
Branche
Medizintechnik · Healthcare
Zielgruppe
B2B · B2C

Auszug Tech Stack

  • Angular
  • Capacitor
  • Swift
  • TensorFlow
  • Figma
  • Adobe Creative Cloud

Beteiligte onexis

5

Entwicklung

Cross-Platform

Rollen

  • UI/UX Designer
  • Developer
skinja KI-Hautanalyse-App auf dem Smartphone
Das Ergebnis

Ausgangslage

Die Problemstellung

  • Keine bestehende Lösung für KI-gestützte Hautbildanalyse
  • Hohe Anforderungen an Nutzerfreundlichkeit, Datenschutz und Offline-Nutzung
  • Technische Komplexität durch KI, Mobile App und Edge Computing
  • Fehlende Referenzarchitektur für vergleichbare KI-Projekte
  • UI/UX der Wettbewerber oft veraltet oder medizinisch nicht vertrauenswürdig
  • Unsicherheiten bei Modelltraining, mobiler Performance und Statistik

Lösung

Was skinja heute leistet

  • KI-gestützte Hautanalyse in Echtzeit
  • Offline-Nutzung für Beratung ohne stabile Internetverbindung
  • Historie und Vergleichbarkeit durch ein Scan-Archiv
  • Automatische Dokumentation und PDF-Erstellung für medizinisches Personal
  • Mobile-first Nutzerführung mit Fokus auf Barrierefreiheit und Vertrauen
  • Optimierter UI/UX-Flow für die einfache Anwendung im Alltag
So sind wir vorgegangen

Unser Workflow mit der Double-Diamond-Methode.

Ein bewährter Designprozess in vier Phasen: Divergentes Denken (viele Möglichkeiten erkunden) und konvergentes Denken (fokussieren und auswählen) wechseln sich ab – für Lösungen, die kreativ und zielgerichtet sind.

DivergentKonvergentDivergent Konvergent DivergentKonvergentDivergent Konvergent

  1. Verstehen

    Nutzende, Markt und medizinische Anforderungen breit erkunden – viele Perspektiven zulassen.

    Divergent · Research

  2. Definieren

    Erkenntnisse bündeln und das eigentliche Problem klar formulieren.

    Konvergent · Fokus

  3. Ideen entwickeln

    Lösungsansätze skizzieren, als klickbaren Figma-Prototyp testen und mit Nutzerfeedback schärfen.

    Divergent · Prototyping

  4. Umsetzen

    Die beste Lösung entwickeln: Angular, Capacitor und Edge-KI zur fertigen App.

    Konvergent · Entwicklung

Kern-Features

Welche Kern-Features wurden umgesetzt?

  • Responsive
  • Offline-Nutzung
  • Dateiupload
  • Bilderkennung
  • KI
  • Branding / Corporate Design
  • Klickbarer Prototyp
  • Datenanalyse und -auswertung
Unser Know-how

Design, Machine Learning und Mobile aus einer Hand.

In skinja steckt unsere gesamte Erfahrung in nutzerzentrierten, KI-basierten Anwendungen – von der ersten Idee bis zum funktionalen Prototyp.

skinja KI-Hautanalyse-App auf dem Smartphone

KI-Integration für mobile Endgeräte

Performante KI direkt auf Smartphones und Tablets – mit TensorFlow und ONNX optimiert für minimale Latenz, Offline-Fähigkeit und energieeffiziente Echtzeitverarbeitung.

Technik

Was skinja technisch besonders macht

Moderne Webtechnologie trifft leistungsfähige KI direkt auf dem Endgerät – offlinefähig, performant und mit einer durchdachten, medizinisch inspirierten UX.

Frontend

  • Angular
  • TypeScript
  • SCSS
  • Capacitor
  • Angular + TypeScript + SCSS Komponentenbasiert, wartbar und wiederverwendbar – ideal für komplexe UIs mit klarer Nutzerführung.
  • Capacitor Native Funktionen wie Kamera und Dateiverwaltung – mit einer Codebasis für Web und Mobile.

KI & Edge

  • TensorFlow
  • ONNX
  • Edge-KI
  • TensorFlow + ONNX Deep Learning und plattformübergreifende KI-Ausführung mit nahezu nativer Performance.
  • Edge-KI Hautanalyse direkt auf dem Gerät – ohne Cloud, mit geringer Latenz und maximalem Datenschutz.

Besonderheiten

  • Figma
  • Offline-first
  • Modular
  • Figma-gestützte Entwicklung Hoher Designstandard durch kollaboratives Prototyping und systematisches UX-Testing.
  • Vertrauenswürdige UI Orientiert an medizinischen Standards – clean, reduziert und barrierearm.
  • Modular & zukunftssicher Erweiterbar für neue Analysemodelle, Scan-Funktionen oder Drittanbieter.
Im Detail

Vom Prototyp bis zum Befund.

Drei Bausteine, die skinja im Alltag nützlich machen – für Nutzende genauso wie für Ärztinnen und Ärzte.

  1. Screens des Figma-Prototyps von skinja

    Interaktiver Prototyp in Figma

    • Frühzeitige Abstimmung mit Stakeholdern
    • Die gesamte User Journey sichtbar – von der Hautanalyse bis zur Ergebnisdarstellung
    • Nutzerinteraktionen und Informationsarchitektur testen
    Zum Prototyp
  2. Screen der Befundübersicht in skinja

    Befundübersicht & Verlauf

    Alle analysierten Hautstellen auf einen Blick, mit direkter Risikoanzeige. Filter nach Datum, Hautstelle oder zuletzt geöffnet ermöglichen schnellen Vergleich.

    • Strukturierte Ansicht für medizinische Befunde
    • Intuitive Filter- und Bearbeitungsoptionen
    • Unterstützt schnelle, fundierte Entscheidungen
  3. Screen des PDF-Exports in skinja

    PDF-Export für Arzt und Patient

    Befunde und Scans lassen sich als PDF sichern oder weitergeben – für eine klare Dokumentation der Hautentwicklung.

    • PDF-Export einzelner Scans oder ganzer Verläufe
    • Bilder, Namen, Datum und Risiko übersichtlich dargestellt
    • Eigene Notizen zu Hautstellen ergänzbar
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