Cambiando la trayectoria de la investigación sanitaria

Las posibilidades de uso de estos conjuntos de datos son infinitas, pero la interfaz debe tener un propósito. Para aclarar qué debía conseguir el producto, organizamos una fase de descubrimiento de dos semanas centrada en la investigación de usuarios.

Nos pusimos en contacto con personas de los dos públicos objetivo: académicos y expertos del sector sanitario. Organizamos entrevistas y grupos de discusión tanto con científicos de datos experimentados como con personas que nunca antes habían trabajado con big data, los llamados "científicos ciudadanos".

En última instancia, utilizamos una mezcla de varios métodos de investigación de usuarios para revelar los matices de lo que los usuarios esperaban y necesitaban del producto.

La investigación de la experiencia del usuario arroja múltiples datos únicos. Para predecir qué necesitan los usuarios en cada paso del proceso, los resultados deben integrarse en un todo coherente.

Analizando, comparando y contrastando toda esta información, descubrimos patrones generales. Estos patrones nos permiten comprender los valores atípicos, como los métodos misceláneos que la gente utiliza para alcanzar sus objetivos.

El modelo también muestra diferencias en las necesidades de los usuarios. Por ejemplo, los investigadores universitarios tienen que pasar por un largo proceso de aprobación antes de poder empezar a utilizar los conjuntos de datos. En cambio, los investigadores de las empresas farmacéuticas empiezan a experimentar con los conjuntos de datos desde el principio, pero se encontrarán con limitaciones normativas más adelante.

Hemos probado nueve herramientas de consulta de datos habituales en el sector sanitario. El propósito de la evaluación comparativa es ayudarnos a comprender en profundidad los retos que se manifiestan en las herramientas de big data para la sanidad.

Identificamos patrones de diseño que los usuarios podrían esperar, así como interacciones únicas que son ideas brillantes o intentos fallidos de resolver un problema.

Gracias a ese esfuerzo podemos evitar los caminos muertos que otros ya han probado y ahorrar tiempo durante el proceso de diseño. Pero también hay otro beneficio importante: la experiencia de usuario que creamos está pensada para integrarse en el espacio de aplicaciones de atención médica general y ampliar los límites.

La experiencia del usuario está diseñada para hacer frente a una amplia gama de consultas complejas: desde consultas sencillas de dos factores hasta consultas de múltiples factores en 8 niveles de profundidad.

Diseñamos 5 modelos de generadores de consultas basados en 3 supuestos diferentes y los transformamos en prototipos interactivos mediante un diseño de experiencia de usuario iterativo. Los prototipos clicables nos permitieron analizar los pros y los contras de cada modelo mediante pruebas de usuario.

Utilizamos un proceso evolutivo en el que las variantes evolucionaban en paralelo hasta que algunas de ellas se fusionaban en un modelo ganador. Este proceso de diseño de UX, que incorpora la exploración y la selección empírica, dio lugar finalmente a una herramienta de consulta que supera a todas las versiones originales.

Las herramientas para el análisis de datos se integraron como módulos: estadística descriptiva, funciones de correlación y otras. Lo mismo ocurre con los módulos de visualización de datos.

En otras herramientas de análisis de macrodatos, estas funciones tienen una experiencia de usuario innecesariamente complicada, además de un aspecto seco y técnico. La ambición de estos módulos de análisis de datos era adaptar el diseño de la UX a usuarios que no son científicos de datos.

Los investigadores sanitarios trabajan en equipo. Un individuo puede formar parte de muchos equipos diferentes. En términos de lo que supone un reto de UX, esta sección de administración parece trivial, pero de hecho es un factor crítico para el éxito del usuario. Para asegurarnos de que los módulos de administración no acaban siendo una fuente de frustración, hemos invertido mucho trabajo meticuloso, cuidado y pruebas para dar forma a su experiencia de usuario.

Hemos utilizado colores neutros para las pantallas en las que los usuarios se centrarán sobre todo en los datos brutos, y tonos eléctricos de azul, morado, verde y rojo para los módulos de análisis de datos. Las ilustraciones se han utilizado con moderación, para añadir breves momentos de deleite en los pasos clave de los flujos de usuario.

El sistema de diseño pretende apoyar los esfuerzos de desarrollo tanto a lo largo de la implantación de nuestro diseño como en el futuro. Los desarrolladores disponen de una biblioteca de componentes que pueden utilizar para lanzar las funciones previstas para los próximos dos años.

El equipo de desarrollo fue invitado a participar en nuestros talleres desde el principio. Para nosotros, los desarrolladores son stakeholders importantes del proyecto, cuyos conocimientos técnicos ayudan a orientar ciertas decisiones de diseño.

Durante los talleres de diseño, queríamos asegurarnos de que las interacciones con el usuario que estábamos prototipando eran factibles desde un punto de vista técnico. Para el equipo de desarrollo, participar desde el principio significaba tener la oportunidad de elegir las tecnologías de backend óptimas, así como un paso hacia estimaciones de esfuerzo precisas.

A medida que el diseño llegaba a su fin, nuestro papel en la colaboración con el equipo de desarrollo pasó a ser de apoyo. Participamos en reuniones periódicas para informarles sobre la preparación de sus sprints y ofrecimos asistencia en directo en Slack y Zeplin a lo largo de toda la implementación.