Entwickler für Onkologie-Software mieten

    **Kunde:** Ein führender US-Hersteller von Linearbeschleunigern.     **Herausforderung:** Die bestehende **Software für onkologische Behandlungsplanung** hatte massive Performance-Probleme bei der dynamischen Anpassung der Strahlendosis in Echtzeit. Ärzte mussten bis zu 20 Minuten auf Neuberechnungen warten, was den klinischen Workflow erheblich störte und die Patientenzufriedenheit senkte.     **Lösung:** Unser augmentiertes Team aus drei Senior C++ Entwicklern analysierte den bestehenden Code und identifizierte Flaschenhälse in den Matrix-Multiplikations-Algorithmen. Sie refaktorisierten den Kern-Algorithmus unter Nutzung von modernem C++17 und implementierten eine GPU-Beschleunigung mittels CUDA. Zudem wurde die Speicherverwaltung optimiert, um Overhead zu vermeiden.     **Ergebnis:** Die Berechnungszeit für komplexe Behandlungspläne wurde drastisch verkürzt. Wir erreichten eine **Reduktion der Latenz um 85%**, wodurch Neuberechnungen nun in unter 3 Minuten möglich sind. Dies führte zu einer direkten Steigerung des Patientendurchsatzes und einer verbesserten Akzeptanz der Software im klinischen Alltag.

    **Kunde:** Ein innovatives MedTech-Startup spezialisiert auf KI in der Radiologie.     **Herausforderung:** Das Unternehmen verfügte über exzellente Python-basierte KI-Modelle zur Organerkennung, konnte diese jedoch nicht performant in ihre C++ basierte **Software für onkologische Behandlungsplanung** integrieren. Die Schnittstellen waren instabil und verursachten Abstürze im Produktionssystem.     **Lösung:** Smartbrain stellte zwei C++ Experten mit Hintergrund in Computer Vision und Inter-Process Communication bereit. Das Team entwickelte eine robuste C++ Wrapper-Architektur und nutzte Shared Memory für den Datenaustausch zwischen den KI-Modulen und dem Hauptsystem. Zusätzlich wurde eine asynchrone Verarbeitungspipeline implementiert, um das UI während der Berechnung reaktionsfähig zu halten.     **Ergebnis:** Die Integration erfolgte nahtlos und stabil. Die Zeit für die manuelle Konturierung durch Radiologen wurde durch die zuverlässige Automatisierung um **40% reduziert**. Die Software erhielt die FDA-Zulassung schneller als geplant, da die Stabilitätstests fehlerfrei bestanden wurden.

    **Kunde:** Ein etablierter Anbieter von Strahlentherapie-Lösungen.     **Herausforderung:** Die Kernkomponente der **Software für onkologische Behandlungsplanung** basierte auf veraltetem C++98 Code, der zunehmend schwer zu warten war und nicht mehr den aktuellen Sicherheitsstandards (IEC 62304) entsprach. Interne Teams waren mit dem Tagesgeschäft ausgelastet.     **Lösung:** Ein dediziertes Outstaffing-Team von vier Entwicklern übernahm die schrittweise Modernisierung. Sie isolierten Module, schrieben Unit-Tests zur Absicherung der Funktionalität und portierten den Code auf C++20. Dabei wurde besonderer Wert auf Typsicherheit und die Entfernung unsicherer Pointer-Operationen gelegt.     **Ergebnis:** Die technische Schuld wurde massiv abgebaut. Die Anzahl der gemeldeten Bugs im Feld sank um **60% innerhalb von 6 Monaten**. Die Wartbarkeit des Codes verbesserte sich signifikant, was zukünftige Feature-Updates beschleunigt und die Compliance-Auditierung vereinfachte.