Med4You.
Od MVP
do żywego produktu.
Pierwsza wersja produkcyjna powstała w 12 dni roboczych. Potem doszły dwie kolejne fazy rozwoju: iteracja po realnym użyciu i skalowanie produktu. Relacja trwa, bo nikt nie musi się od nowa uczyć kontekstu.
12 dni dotyczyło pierwszej wersji produktu. Kolejne liczby to osobne fazy rozwoju, każda liczona oddzielnie.
Kasia jest lekarzem medycyny estetycznej. Jak setki innych specjalistów w Polsce, dokumentację zabiegów i zdjęcia pacjentów trzymała na własnym telefonie. Każdy nowy pacjent, nowy folder. Notatki w iOS, dane RODO rozsiane gdzie popadnie, porównanie efektów po roku, niemożliwe bez ręcznego scrollowania.
Razem z Tomaszem, co-founderem od strony biznesowo-technicznej, postanowili to rozwiązać. Tak powstał Med4You, SaaS do dokumentacji zabiegów medycyny estetycznej.
Przyszli do mnie z mglistym pomysłem i pytaniem: czy da się to zbudować?
To było kilka miesięcy temu. Dziś projekt jest w trzeciej fazie rozwoju.
Pierwsza wersja produktu w 12 dniach roboczych.
Wyzwanie #1, rozdzielenie ról lekarz/pacjent.
Lekarz musi móc założyć kartę pacjenta nawet wtedy, gdy pacjent nie zakłada konta w aplikacji. Ale gdy pacjent kiedyś zechce się zalogować, jego historia musi do niego dołączyć. Lekarz i pacjent mogą edytować ten sam profil, ale ich wpisy muszą być wizualnie odróżnialne, a uprawnienia do udostępniania, kontrolowane.
Na tym rozdzieleniu opiera się cała architektura bazy i logika uprawnień.
Lekarz pisze. Pacjent dostaje swoją wersję.
Wyzwanie #2, zdjęcia medyczne pod RODO.
Każde zdjęcie ma EXIF (lokalizacja, urządzenie), wymaga szyfrowania, etykietowania (cel przetwarzania), polityki publikacji. Zdjęcie z zabiegu botoksu nie może wyjść poza klinikę bez zgody. Zdjęcie do portfolio kliniki, to zupełnie inny tryb. Wszystko zgodne z Art. 6 i Art. 9 RODO (dane medyczne).
Każde zdjęcie to dokumentacja medyczna.
Co zrobiłem.
Zaprojektowałem PRD z 28 wymaganiami funkcjonalnymi i kompletem wymagań niefunkcjonalnych. Zbudowałem klikalny prototyp z pełnym designem aplikacji zanim napisałem pierwszą linijkę kodu, przeszliśmy przez niego z klientem, wyłapaliśmy niuanse, które bez tego wyszłyby w połowie buildu.
Auth, role i uprawnienia
- Rejestracja, onboarding
- Wywiad zdrowotny
- RLS w Supabase, polityki dostępu
Pacjenci i wizyty
- Zarządzanie pacjentami
- Szablony zabiegów
- Formularz wizyty
Zdjęcia, porównywarka, udostępnianie
- Upload, kompresja, EXIF
- Porównywarka przed/po
- Moduł pacjenta + share karty
Raporty, eksport, panel lekarza
- Generowanie raportów PDF
- Eksport, lokalizacja PL/EN
- Powiadomienia
RODO i deployment
- Zgodność RODO
- Polityki zdjęć
- Deployment produkcyjny
Stack dobrany do problemu
Od pustej kartoteki do porównania efektu.
Po 12 dniach mieli działającą pierwszą wersję produktu, gotową do użycia i dalszej nauki na realnych danych. Pracowaliśmy dalej, w kolejnych fazach.
Czuję, że jesteś trochę ownerem tego produktu i doceniam. To Cię zresztą bardzo wyróżnia. Zajebisty mix.
Iteracja, od MVP do żywego produktu.
Kasia i Tomasz wrócili po dwóch tygodniach z listą zmian opartą na realnym feedbacku od użytkowników, którzy zaczęli z aplikacji korzystać.
Druga faza to kolejne 18 dni roboczych pracy. Zakres objął 18 nowych funkcjonalności i poprawek:
Niższy próg wejścia
- Konsultacja jako uproszczony typ wizyty
- Resetowanie hasła z weryfikacją cross-role
- Drobne poprawki UX zgłaszane przez użytkowników
- Przypomnienia o kolejnych zabiegach
Pogłębienie kartoteki
- Notatnik dwustronny, lekarz i pacjent w jednym wątku
- Zdjęcia profilowe (front, profil, półprofil) z porównywarką
- Wada wzroku z wersjonowaniem historii
- Powikłania z katalogiem
Pierwsze rozszerzenie zakresu
- Nowa kategoria wizyt, Dental
- Lokalizacja i dawka dla każdego zabiegu igłowego
Wizyta zapisana przez specjalistę.
Pacjent dopisuje własny kontekst.
Po fazie II produkt urósł z 28 funkcji do ~46. Te dodatkowe 18 dni roboczych kosztowało ułamek pierwotnego budżetu, bo prototyp i architektura z fazy pierwszej były na to przygotowane.
Tak sprawdzam, czy MVP zostało dobrze zbudowane:
czy po wdrożeniu da się je dalej rozwijać bez przepisywania od zera.
Skalowanie: AI, RODO, desktop.
Trzecia faza, aktualnie w trakcie wdrożenia, to kolejne +24 dni roboczerozwoju. Dotyka trzech wymiarów jednocześnie.
AI odczytuje receptę → pole „wada wzroku” wypełnia się samo.
Funkcje AI w produkcie
- Odczyt recepty / blankietu optycznego ze zdjęcia
- Odczyt dokumentacji medycznej z PDF i galerii
- Rozpoznawanie naklejki preparatu (nazwa + LOT)
- Wspomaganie wypełniania wizyt z formularza papierowego
- Analiza notatek pacjenta i lekarza
Zaawansowana zgodność prawna
- Autoryzacja podpisem na ekranie + PDF z timestampem
- SMS-owy flow zgody z 3 przypomnieniami i auto-usuwaniem
Dynamiczne moduły specjalizacji
- Estetic / Cosmetic / Dental, wybór przy onboardingu
- Każdy moduł aktywuje swój zestaw pól i terminologii
- Skalowanie w stronę kolejnych specjalizacji bez przepisywania core’u
- Wersja desktopowa, w planach
Dziś to produkt z trzema typami specjalizacji, modułami AI, RODO compliance i własnym designem. Z planem skalowania w kolejnych specjalizacjach medycznych.
Dane medyczne traktuję jak dane medyczne.
- 01Discovery i PRDMglisty pomysł → 28 konkretnych wymagań funkcjonalnych + niefunkcjonalnych.
- 02Design całej aplikacjiWszystkie ekrany, przepływy, system kolorów i komponenty, przed pierwszą linijką kodu.
- 03Klikalny prototypKlient widzi co powstaje, zanim wszystko wjedzie w build.
- 04Architektura i kodStack dobrany do problemu. Frontend, backend, baza.
- 05Bezpieczeństwo i RODOArt. 6 i 9, RLS w Supabase, szyfrowanie zdjęć, polityki udostępniania.
- 06Wdrożenie produkcyjneCI/CD, środowiska, testy E2E w Playwright.
- 07Iteracja na bazie feedbackuW drugiej i trzeciej fazie prowadziłem rozwój produktu.
- 08AI w produkcieProjekt i wdrożenie funkcji wykorzystujących LLM, od recepty po analizę notatek.
- 09Materiały marketingoweTeksty, propozycje landing page’a, formy prezentacji produktu.
Bez przekazywania między PM, analitykiem, designerem, developerem. Jedna osoba, która zna ten produkt od pierwszego dnia, każda kolejna iteracja jest tańsza i szybsza, bo nikt nie musi się od nowa uczyć kontekstu.
Med4You jest dziś w stealth mode, przed publicznym launchem.
Founderzy mają działający produkt zgodny z RODO, z architekturą gotową na skalowanie i rozwijanie z dowolnym zespołem. Plan rozszerzania na kolejne specjalizacje medyczne.
Po MVP współpraca trwa i przyspiesza.