Dozator.io: как мы прошли путь от прототипа до первой в мире no-code платформы для врачей

Dozator.io: как мы прошли путь от прототипа до первой в мире no-code платформы для врачей

В 2021 году мы сделали релиз первой версии сервиса Dozator.io. там было три препарата и несколько тысяч пользователей. Прошло 3 года – и мы создали полноценную no-code платформу, которая позволяет конструировать цифровые инструкции для доктора в больших количествах и за короткий промежуток времени без вовлечения программистов. За первый месяц работы мы сделали больше, чем за предшествующие три года.

В этой статье есть 3 структурных элемента: первый рассказывает, что мы делаем, второй – описывает наш путь от первого контракта до no code-платформы, третий – что мы теперь можем благодаря этой самой платформе. Предлагаю запастись 5 минутами на 15 абзацев текста и прочитать этот текст целиком.

Что мы делаем? Коротко, в три абзаца

Dozator.io – это автоматизированные инструкции к препаратам – калькуляторы доз – которые помогают врачу (пользователю) дозировать препараты в 5-20 раз быстрее и точнее, в соответствии с инструкцией и другими документами. Автоматизированная инструкция называется Дозатором. При использовании врач получает возможность быстро и точно дозировать лекарства на приеме в поликлинике, больнице или на дому у пациента.

Почему это важно: Вы должны понимать, что в мире ежегодно совершается около 43 миллионов врачебных ошибок, до 91% – это ошибки назначения лекарств. Например, при анализе Alsulami Z и соавт. исследований Ближнего Востока частота ошибок варьировала от 7,1% до 90,5% при назначении и от 9,4% до 80% при их применении. В США группа авторов назвала врачебные ошибки 3-й причиной смертности после болезней сердца и онкологических заболеваний. В странах Юго-Восточной Азии неправильная доза признана наиболее распространенным типом ошибки, при этом зарегистрированная частота ошибок в дозе колебалась от 12% до 72%.

В таком контексте вы должны понять, что тезис “врачи итак всё отлично назначают и всё знают, они же всю жизнь учатся” не работает.

Как мы запустились? Мы решили начать пробовать решать проблему своими руками, не дожидаясь особых знамений, и сделали прототип – даже при наличии всего 3 препаратов внутри сервиса, мы получили хорошие показатели трафика при первом контакте врачей с продуктом (RB.RU) в социальных сетях. Это был довольно мощный – для нас самих – запуск MVP.

Что было с бизнесом? История от старта до сегодня за 4 абзаца и 2 мема

В 2021 году, через 6 месяцев после запуска сервиса, мы получили первый контракт. Нам удалось убедить национального менеджера крупной компании в том, что мы сможем сделать идеальный конструктор дозирования питания – и мы сделали. Этот контракт стал первым серьёзным испытанием – мы взяли кредитные деньги и начали делать White Label + Black Label решение для заказчика.

Помню день подписания контракта в Moscow City с прекрасным видом на стеклопакеты.
Помню день подписания контракта в Moscow City с прекрасным видом на стеклопакеты.

Уже в декабре 2021 года стало понятно, что путь хардкода нелегок – времени на небольшие, с медицинской точки зрения, вещи требовалось довольно много. На простые шкалы могли уйти дни, на калькуляторы доз – недели, а результат нужен был здесь и сейчас. В итоге мы справились, волевыми напряжениями «вывезли», но КПД остальных работ было невысоким – как раз в те дни мы начали искать модель no code-платформы.

Внезапно вылезла небольшая проблема.
Внезапно вылезла небольшая проблема.

Конечно, 2022 год внес свои коррективы – клиент ушёл с рынка и мы остались один на один c тем, что мы внедряем по 3-5 шкал в месяц. Когда у вас всего 2 разработчика в команде, надо либо искать инвестиции (ха!), либо наращивать производительность труда. Те цифры, которые могли бы стать базой для хорошего инвестиционного раунда в 2021 году, в 2022-2023 уже не были такими привлекательными.

Так к июню 2023 года мы сделали упор на разработку no-code платформы. До этого у нас был прототип, который позволял быстро собирать только фронтенд-составляющую проекта. При этом без участия разработчика не обходилось.

В Q4 2023 года нашлись ресурсы и мы начали активно добивать эту историю. 4 месяца работ – и no-code конструктор готов. Ещё 1 месяц – и мы делаем +80 единиц контента. Столько же, сколько мы сделали до этого за 3 года.

Как раз «в тему» попались лекции Петра Щедровицкого о производительности труда. Его зажигательные монологи стали одним из вдохновляющих нашу деятельность винтиков.
Как раз «в тему» попались лекции Петра Щедровицкого о производительности труда. Его зажигательные монологи стали одним из вдохновляющих нашу деятельность винтиков.

Мы провели серию запусков продукта – показатели трафика и вовлеченности пользователей выросли на 100-300%. И мы стали понимать, что у нас открываются новые грани сервиса:

1. Теперь продукт мог предоставить доктору “творческую свободу”. Врач может сделать алгоритмы, которые нравятся, но которых нет в каких-либо других источниках, по любой теме. Мы даже разработали систему роялти для врачей-редакторов.

2. Мы можем быстро тестировать новые гипотезы. Если раньше наш уровень размышлений “оставался” на уровне B2B-крупных контрактов с длиннейшим циклом сделки и огромной постоплатой, то сейчас мы можем позволить себе меньшие суммы, но на коротком периоде времени.

3. Наша команда поняла, что мы можем теперь предоставлять api для разнообразных медицинских платформ и давать возможность интегрироваться с нами даже некогда прямых конкурентов.

Преисполненная no code-контентом платформа
Преисполненная no code-контентом платформа

Что мы видим сегодня в качестве доминирующих гипотез?

Гипотеза 1. Брендирование и предоставление функционала по api для медицинских платформ с целью повышения “вовлеченности аудитории” и открытия новых источников дохода (для медицинских информационных систем). Мы даем дополнительный функционал и возможность быстрого роста по очень умеренной стоимости. Контакты это группе партнёров здесь.

Гипотеза 2. Брендирование и предоставление функционала по лидогенерации для блогеров и частных клиник. Мы можем давать пациентские шкалы для повышения возврата пользователей врачам и клиникам. Клиники и блогеры также могут оставить контакты.

Гипотеза 3. Работа с академическими командами. Мы можем предоставить возможность работать с исследовательскими шкалами и моделями без дублирования информации на бумаге. Подробнее модель описана тг-канале Dozator.io: Академия. Мы можем как делиться данными с исследователями, так и готовить для научных структур публикации. Академические координаты можно заполнить в форме.

Гипотеза 4. Продолжение попыток работать с фармацевтическими компаниями по ранее описанной модели – о ней я рассказывал на VC известному интервьюеру и собеседнику - ChatGPT. Форматы: White Label, Black Label. Контакты можно оставить здесь.

Так расширились наши возможности и взгляды на то, что мы делаем. Надеемся, что это только первый большой шаг. Второй большой шаг - в ИИ - уже наполовину сделан и ему вскоре тоже посвятим статью.

Вот так врачи входят в IT.

Вы можете поддержать наш продукт на boosty для того, чтобы мы продолжали наше развитие на самых высоких скоростях. Также можно написать мне на почту [email protected] или в tg @krasnov_post если вы рассматриваете возможности партнёрства.

Авторы и соучастники статьи: Глеб Краснов, Иван Давыдов, Анна Кобзарь

4
4 комментария

Крутой продукт! Планируете создание похожих продуктов в других сферах?

1
Ответить

Спасибо! Конечно, технология позволяет

Можем рассмотреть любое входящее предложение

Ответить

Восхитительный продукт! Очень круто, будем с интересом следить, как вы будете продвигаться в будущем 👀

Ответить

Спасибо, приятно!

Ответить