Wszystkie case studies
Stealth mode · pre-launchSaaS · Medycyna estetyczna2025, w toku
Case Study #01

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
Faza I: pierwsza wersja produktu
~50
funkcji w trzech fazach
Med4You · v0.3 · produkcja
12 ekranów · 3 fazy
Lista pacjentów
Porównanie przed i po
Profil pacjenta, oś czasu wizyt

Dokumentacja medyczna
w jednym miejscu.

Med4You · zrzuty z produkcjiLista pacjentów · Porównywarka · Oś wizyt
12 dni
Faza I: pierwsza wersja
Dni robocze. 28 wymagań, projekt, kod, deploy.
+18 dni
Faza II: iteracja
Kolejne dni robocze po feedbacku z realnego użycia.
+24 dni
Faza III: w trakcie
Osobna faza rozwoju: AI, RODO, moduły, desktop.
~50
Funkcji po trzech fazach
W tym 6 modułów AI: recepta, dokumentacja, naklejka, notatki.

12 dni dotyczyło pierwszej wersji produktu. Kolejne liczby pokazują osobne fazy rozwoju, nie jeden łączny sprint.

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.

IAkt

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.

To brzmi jak detal. W praktyce to fundament całej architektury bazy i logiki uprawnień.

Ten sam ekran, dwie role.
Lekarz pisze. Pacjent dostaje swoją wersję.
Med4You, lista pacjentów lekarza
Lekarz
Tworzy lokalną kartotekę pacjenta nawet bez konta. Wpisy oznaczone „dr Kowalska”.
Architektura
RLS w Supabase przenosi kontrolę dostępu z kodu aplikacji na poziom bazy danych.
Ekran 01Rozdzielenie ról lekarz / pacjent, osobne konta, wspólna kartotekaInteraktywne
Profil lekarza
Wideo 01Profil lekarza · mockup 3DLoop · 11 sek.

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).

Ekran 02RODO · etykietowanie zdjęć i cel przetwarzaniaGaleria pacjenta

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.

Dni 1–2
Foundation

Auth, role i uprawnienia

  • Rejestracja, onboarding
  • Wywiad zdrowotny
  • RLS w Supabase, polityki dostępu
Dni 3–5
Core CRUD

Pacjenci i wizyty

  • Zarządzanie pacjentami
  • Szablony zabiegów
  • Formularz wizyty
Dni 6–8
Media · Sharing

Zdjęcia, porównywarka, udostępnianie

  • Upload, kompresja, EXIF
  • Porównywarka przed/po
  • Moduł pacjenta + share karty
Dni 9–10
Reporting

Raporty, eksport, panel lekarza

  • Generowanie raportów PDF
  • Eksport, lokalizacja PL/EN
  • Powiadomienia
Dni 11–12
Compliance · Ship

RODO i deployment

  • Zgodność RODO
  • Polityki zdjęć
  • Deployment produkcyjny

Stack, wybór pod problem, nie pod CV

Next.js + TSReactSupabasePostgreSQL + RLSS3 (szyfrowane)Hosting UE / RODOPlaywright

Od pustej kartoteki do porównania efektu.

01 · Lista pacjentów01/06
Lista pacjentów
Wybierz pacjenta lub dodaj nową kartotekę.
02 · Profil, wizyty02/06
Profil pacjenta
Cała historia w jednej osi czasu, oznaczona autorem.
03 · Wybór szablonu03/06
Szablon zabiegu
Szablony pogrupowane: igłowe, sprzętowe, inne.
04 · Formularz04/06
Formularz wizyty
Data, specjalista, preparat, notatka, lokalizacje.
05 · Uzupełniony05/06
Wizyta uzupełniona
Autosave, możliwość pracy na wersji roboczej.
06 · Tryb porównania06/06
Porównanie zdjęć przed i po
Dwa ujęcia, slider, ten sam kąt, efekt widać natychmiast.
Ekran 03Akt I · MVP, wizyta od pustej karty do zapisu6 kroków · interaktywne

Po 12 dniach mieli działającą pierwszą wersję produktu, gotową do użycia i dalszej nauki na realnych danych. Co zwykle dzieje się z MVP w tym momencie? Klient idzie do software house’u skalować, znika, lub deweloper kończy projekt i przechodzi do kolejnego. Tu stało się coś innego.

Czuję, że jesteś trochę ownerem tego produktu i doceniam. To Cię zresztą bardzo wyróżnia. Zajebisty mix.
Tomasz · co-founder Med4YouPo Akcie I
IIAkt

Iteracja, od MVP do żywego produktu.

Kasia i Tomasz wrócili po dwóch tygodniach z listą zmian. Nie z claimów, że „coś nie działa”, z realnym feedbackiem od użytkowników, którzy zaczęli z aplikacji korzystać.

Druga faza to kolejne 18 dni roboczych pracy. Zakres objął 18 nowych funkcjonalności i poprawek:

II / 1
Onboarding & UX

Niższy próg wejścia

  • Konsultacja jako uproszczony typ wizyty
  • Resetowanie hasła z weryfikacją cross-role
  • Drobne poprawki UX zgłaszane przez użytkowników
  • Przypomnienia o kolejnych zabiegach
II / 2
Dane medyczne

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
II / 3
Specjalizacja

Pierwsze rozszerzenie zakresu

  • Nowa kategoria wizyt, Dental
  • Lokalizacja i dawka dla każdego zabiegu igłowego
Widok lekarza
Wizyta zapisana przez specjalistę.
Lekarz, uzupełniony formularz wizyty
Widok pacjenta
Pacjent dopisuje własny kontekst.
Pacjent, własny wpis wizyty
Ekran 04Akt II · notatnik dwustronny i wspólna historiaLekarz vs pacjent
Widok pacjenta i historii
Wideo 02Profil lekarza · historia pacjenta w mockupie 3DLoop · 9 sek.

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.

To jest test, którego MVP nie zalicza:
czy po wdrożeniu da się dalej pracować bez przepisywania od zera.

IIIAkt

Skalowanie: AI, RODO, desktop.

Trzecia faza, aktualnie w trakcie wdrożenia, to kolejne +24 dni roboczerozwoju. Dotyka trzech wymiarów jednocześnie.

III · AI w produkcie

AI odczytuje receptę → pole „wada wzroku” wypełnia się samo.

1Zdjęcie blankietu z aparatu
2OCR → struktura: sph, cyl, axis, add
3Walidacja LLM-em, propozycja wartości
4Lekarz akceptuje lub edytuje, zapis z timestampem
Formularz wizyty wypełniany przez AI
AI ✦ Auto-fill
Ekran 05AI · od recepty po analizę notatek, 6 modułów w drodzeWow moment
III / AI
6 modułów

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
III / RODO
Zgody

Zaawansowana zgodność prawna

  • Autoryzacja podpisem na ekranie + PDF z timestampem
  • SMS-owy flow zgody z 3 przypomnieniami i auto-usuwaniem
III / Modules
Architektura

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

To nie jest już „MVP”. To produkt z trzema typami specjalizacji, modułami AI, RODO compliance i własnym designem. Z planem skalowania w kolejnych specjalizacjach medycznych.

Bezpieczeństwo · RODO

Dane medyczne traktuję jak dane medyczne.

Podstawa prawna
Art. 6 i Art. 9 RODO
Dostęp do danych
Row-Level Security (Supabase)
Storage zdjęć
S3 szyfrowane, z polityką per-cel
Czyszczenie EXIF
Strip metadanych przy uploadzie, geolokalizacja, urządzenie, timestamp aparatu
Hosting
UE, zgodność jurysdykcyjna
Zgody pacjenta
Podpis na ekranie + PDF · SMS flow
Audyt
Timestamp + log każdej akcji
  1. 01
    Discovery i PRD
    Mglisty pomysł → 28 konkretnych wymagań funkcjonalnych + niefunkcjonalnych.
  2. 02
    Design całej aplikacji
    Wszystkie ekrany, przepływy, system kolorów i komponenty, przed pierwszą linijką kodu.
  3. 03
    Klikalny prototyp
    Klient widzi co powstaje, zanim wszystko wjedzie w build.
  4. 04
    Architektura i kod
    Wybór stacku pod problem, nie pod CV. Frontend, backend, baza.
  5. 05
    Bezpieczeństwo i RODO
    Art. 6 i 9, RLS w Supabase, szyfrowanie zdjęć, polityki udostępniania.
  6. 06
    Wdrożenie produkcyjne
    CI/CD, środowiska, testy E2E w Playwright.
  7. 07
    Iteracja na bazie feedbacku
    Druga i trzecia faza, to nie był „support”, to było prowadzenie produktu.
  8. 08
    AI w produkcie
    Projekt i wdrożenie funkcji wykorzystujących LLM, od recepty po analizę notatek.
  9. 09
    Materiały marketingowe
    Teksty, 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 relacja się nie kończy, tylko przyspiesza.

Masz pomysł, który
chcesz doprowadzić do launchu?