Escale su equipo de formulación hoy

Cliente: Laboratorio farmacéutico líder en medicamentos genéricos en EE. UU.

Desafío: La empresa enfrentaba cuellos de botella críticos en su proceso de I+D debido a sistemas heredados desconectados, lo que dificultaba el Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Formulación de Farmacia eficiente y retrasaba la aprobación de nuevos productos.

Solución: Smartbrain desplegó un equipo aumentado de 4 desarrolladores Senior Ruby on Rails en menos de una semana. El equipo diseñó una arquitectura de microservicios para unificar las bases de datos de formulación y automatizó los protocolos de validación de ingredientes, integrándose perfectamente con el equipo interno del cliente mediante metodologías Agile.

Resultado: La nueva plataforma redujo el tiempo de ciclo de formulación, logrando una disminución del 35% en el time-to-market para nuevos compuestos genéricos.

Cliente: Red nacional de farmacias de formulación magistral (Compounding).

Desafío: Errores manuales recurrentes en el cálculo de dosis personalizadas y falta de trazabilidad digital exigida por nuevas regulaciones estatales en el Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Formulación de Farmacia.

Solución: Integramos dos ingenieros Ruby especializados en backend para desarrollar un motor de cálculo de dosis robusto y seguro. El equipo implementó un sistema de doble verificación automatizada y registros de auditoría inmutables, asegurando el cumplimiento normativo sin sacrificar la velocidad operativa.

Resultado: Se eliminaron virtualmente los errores de dosificación, alcanzando una tasa de precisión del 99.9% en los primeros tres meses de operación.

Cliente: Startup de biotecnología enfocada en terapias personalizadas.

Desafío: La plataforma existente sufría de alta latencia al procesar datos genómicos complejos necesarios para el Desarrollo de Software de Flujo de Trabajo de Formulación de Farmacia personalizada, afectando la experiencia de los investigadores.

Solución: Nuestro experto en Ruby optimizó las consultas de base de datos y refactorizó el código crítico del backend. Trabajando junto al CTO del cliente, implementaron procesamiento en segundo plano para tareas intensivas, liberando recursos del sistema principal.

Resultado: La optimización resultó en una reducción del 60% en la latencia de respuesta del sistema, permitiendo a los científicos iterar formulaciones en tiempo real.