Тестирование веб-приложения для онкологов - распознавание опухолей

Описание системы

Веб-приложение для онкологов позволяет врачам загружать рентгеновские снимки пациентов и анализировать их на наличие опухолей встроенной нейросетью.

Сейчас в России функционирует примерно 2000 систем КТ и МРТ. Однако ручное выявление признаков онкологических заболеваний на КТ- и МРТ-снимках предъявляет высокие требования к уровню квалификации врачей. При этом инвазивная диагностика может вызвать осложнения у пациентов.

Поэтому у нас возникла идея создания интеллектуальной системы поддержки принятия решений для врачей на основе нейронной сети для выявления онкологических заболеваний.

Дмитрий, директор ООО “Аимедика”

В веб-приложении пользователь (врач онколог) может создавать карточку пациента с описанием его личных данных и заключением с диагнозом. Все данные хранятся в облачном хранилище. База данных обновляется после каждого взаимодействия с пользователем-врачом.

Задача тестирования веб-приложения по распознаванию опухолей

На этапе активной разработки важно обеспечить качество решения, чтобы оперативно выпускать рабочие версии в релиз. Наша задача заключалась в тестировании функциональности веб-приложения на каждом этапе разработки. Так Заказчик мог быстро вносить правки в текущую кодовую базу и в несколько раз ускорить процессы разработки.

Этапы тестирования приложения с нейросетью

• Команда QA специалистов Норд Клан изучила продукт и структуру базы данных для планирования будущих тестов. Мы определили график тестирования и разработали тестовую документацию: тест-план, чек-лист, набор тест-кейсов, обеспечивающие полное тестовое покрытие всех бизнес-процессов приложения, включая тестирование ба данных.

• График тестирования был синхронизирован с графиком разработки и релизов продукта, чтобы своевременно проверять работу системы без остановки процесса инхаус разработки ООО “Аимедика”
• При нахождении дефектов QA-специалисты производили их локализацию, формировали детальный баг-репорт и передавали команде разработки для устранения. После исправления производился ретест дефектной функциональности для подтверждения, что проблема действительно была решена.
• Раз в спринт проводилось регрессионное тестирование, чтобы убедиться, что новые доработки не сломали уже протестированный функционал. Результаты фиксировались QA в чек-листе, что обеспечивало контроль актуального состояния системы и статуса тестирования.
• На итоговом этапе тестирования были повторно пройдены все сформированные QA тест-кейсы, результаты зафиксированы в чек-лист и переданы команде разработки Аимедика.

Тестирование включало проверку трех основных сценариев взаимодействия

• сценарий создания карточки пациента с проверкой работоспособности формы и валидации всех полей
• сценарий проверки загруженного снимка нейросетью, анализ снимка сетью и сохранение результатов в системе
• сценарий редактирования данных о пациентах и загрузка новых снимков в карточку пациента

Для функционального тестирования использовалась тестовая сборка веб-приложения, на ней отслеживалась работоспособность текущих и новых фич, корректная передача данных в облачный сервис SberCloud и дальнейшее его взаимодействие с базой данных PostgreSQL.

Разработчики клиента быстро корректировали версии продукта, используя понятные и развернутые отчеты о тестировании от нашей команды QA.

В ходе тестирования разработанной системы были выявлены все необходимые баги, которые могли появиться на этапе релиза системы, что могло несомненно принести определенные убытки компании и самому её имиджу.

Также благодаря проведению тестирования были отмечены положительные тенденции в разработке самой системы, а именно оптимизация времени на саму разработку за счет выявления различных технических багов системы.

Дмитрий, директор ООО “Аимедика”

В результате команда Норд Клан протестировала веб-приложение и обеспечила качество продукта на каждом этапе разработки. Это помогло ООО “Аимедика” выпустить продукт в релиз ранее запланированного срока, а также сократить бюджет проекта за счёт своевременного обнаружения и устранения дефектов приложения на ранних этапах разработки .