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Vous allez créer un compte personnel. Ce type de compte est conçu pour vous aider à évaluer et à entraîner vos capacités cognitives.

Vous allez créer un compte de gestion des patients. Ce compte a pour vocation d'aider les professionnels de santé (médecins, psychologues...) dans le diagnostic et la stimulation cognitive.

Vous allez créer un compte familial. Ce compte est conçu pour permettre aux membres de votre famille d'accéder aux évaluations et aux entraînements de CogniFit.

Vous allez créer un compte de recherche. Ce compte est spécialement conçu pour aider les chercheurs dans leurs études dans les domaines cognitifs.

Vous allez créer un compte de gestion des étudiants. Ce compte est conçu pour aider au diagnostic et à l'intervention des troubles cognitifs chez les enfants et les jeunes étudiants.

Vous allez créer un compte de gestion d'entreprise. Ce compte est conçu pour permettre à vos employés d'accéder aux évaluations et à la formation CogniFit.

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CogniFit et Amazon Web Services

CogniFit et Amazon Web Services

Un partenariat clé pour fournir des services de santé cérébrale numériques illimités et sécurisés aux consommateurs et aux organisations du monde entier.

Travailler ensemble pour aider des millions de personnes à vivre une vie meilleure en améliorant la santé du cerveau grâce à des solutions numériques agréables.

Grande expérience de travail avec des entreprises de l'industrie pharmaceutique, du sport, de la santé, de l'armée, des universités, des écoles et du gouvernement.

Comment CogniFit utilise les services cloud AWS

Dès le début, CogniFit a été très conscient de l'importance d'utiliser de bonnes données. Nos outils d'évaluation et de stimulation cognitive sont conceptualisés, planifiés et développés avec des données scientifiques précises à l'esprit, ce qui a permis à notre plateforme de devenir un outil utilisé non seulement par des personnes du monde entier qui souhaitent se donner ou donner à leurs proches des outils pour améliorer leur la santé du cerveau, mais aussi par les professionnels de l'éducation et de la santé qui ont besoin d'une plateforme puissante pour évaluer, suivre et former les capacités cognitives de leurs étudiants et clients.

Et ce n'est pas la seule façon dont CogniFit crée de la valeur grâce aux données. La grande quantité de données générées par notre plateforme peut également être utilisée par les chercheurs scientifiques, fournissant une source unique d'informations sur les capacités cognitives et sur la façon dont ces capacités jouent un rôle essentiel dans tout ce que nous faisons. CogniFit a choisi d'utiliser la plateforme Amazon Web Service pour créer un riche écosystème de données, nous permettant de simplifier nos processus de stockage de données, de rationaliser la façon dont nous utilisons et interagissons avec nos données, et d'améliorer notre capacité à créer de la valeur. à partir des données pour nos clients et nos partenaires de recherche.

Comment CogniFit utilise Amazon Web Services pour apporter encore plus de valeur à nos données cognitives

Nous avons choisi d'utiliser la plate-forme AWS d'Amazon comme élément central de notre infrastructure en raison de la puissance et de la simplicité relative de sa plate-forme. Voici quelques exemples de la façon dont nous utilisons AWS :

Stockage de données AWS simplifié

Les données physiques de CogniFit sont divisées en deux bases de données principales qui conservent les informations personnelles utilisées pour des applications telles que l'inscription sur notre site Web et les paiements séparés des données créées par nos applications qui incluent des informations qui pourraient indiquer, par exemple, l'état de santé physique ou mentale de un utilisateur.

Bien qu'il existe de multiples raisons d'organiser notre stockage physique de données, la confidentialité de nos utilisateurs est primordiale parmi elles. Cependant, il peut arriver que nous ayons besoin de comparer des données qui pourraient résider dans une base de données, comme la capacité d'un utilisateur à se concentrer visuellement sur un seul stimulus, avec des données d'un autre, comme l'âge.

En utilisant AWS Database Migration Service pour créer des entrepôts de données sur le service de stockage simple, nous pouvons créer un « bac à sable » de données simple et sécurisé dans lequel nous pouvons manipuler nos données sans mettre les informations en danger pour nos utilisateurs.

De plus, nous utilisons le service RDS (Relational Database Service) d'Amazon pour nous aider à simplifier la gestion de nos bases de données. En utilisant AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) pour héberger nos serveurs frontaux, nous pouvons tirer parti de puissantes fonctionnalités d'équilibrage de charge et de mise à l'échelle automatique pour adapter notre système à l'évolution des demandes de trafic tout au long de la journée, ce qui signifie que nous pouvons fournir en toute transparence à nos utilisateurs un maximum performances pendant les périodes de trafic élevé sans gaspiller les ressources du serveur pendant les périodes de faible trafic.

AWS nous fournit non seulement des outils fantastiques pour créer un plan de stockage de données puissant, efficace et flexible, mais grâce au WAF (Web Application Firewall) d'Amazon, nous pouvons nous assurer que nos applications Web sont à l'abri des menaces en ligne.

Optimisation du traitement des données

Avec des outils de données comme AWS Glue, nous pouvons affiner, filtrer et traiter les données de nouvelles manières puissantes, ce qui nous permet de transformer les données brutes en informations organisées et précieuses.

La création de bases de données virtuelles à l'aide d'outils comme AWS Glue Crawler et AWS Glue ETL Jobs nous permet de créer des sources de données simples mais puissantes pour une variété d'applications internes et externes.

De cette façon, nous pouvons construire des bases de données individualisées, spécifiquement conçues pour répondre aux exigences de chaque application de données.

Supercharge d'analyse de données

Bien sûr, les données ne valent rien si nous ne sommes pas capables de les comprendre et de voir les histoires qu'elles tentent de raconter. C'est là que les outils AWS tels que SageMaker, Athena et QuickSight entrent en jeu. Les outils AWS Glue nous ont aidés à transformer les données en informations, mais ces outils nous aident à transformer les informations en connaissances. SageMaker donne à nos équipes et partenaires la possibilité de créer des recommandations hyper-personnalisées et d'ajuster la complexité et la difficulté des tâches cognitives à la volée pour offrir l'expérience d'entraînement cognitif la plus optimale possible pour chaque utilisateur.

API

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