Как мы стали дизайн-командой Oncoshot и выстроили UX для клиник и мировой фармы

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Oncoshot помогает клиникам и фармкомпаниям быстрее находить подходящих пациентов для клинических исследований и наводить порядок в медицинских данных.

В 2018 году мы встретились с будущими основателями Oncoshot и начали обсуждать, как сделать поиск клинических исследований для пациентов проще и понятнее. Подключившись к проекту, мы продумали первые пользовательские сценарии, собрали MVP, а потом много лет шаг за шагом развивали новый продукт вместе с командой: улучшали интерфейсы, выстраивали дизайн-систему и помогали проекту вырасти из раннего сервиса поиска клинических исследований в многоролевую платформу, с которой сегодня работают 42 международные клиники и 10 глобальных фармацевтических компаний и исследовательских организаций.

Почему это была не задача про удобный сервис

В онкологии клинические исследования и без того идут долго и стоят дорого. До включения пациента в исследование нужно оценить потенциал клиники, собрать и сверить медицинские данные, согласовать взаимодействие между участниками, связаться с пациентом, провести скрининг, анализы и оформить согласия. Любая лишняя сложность на этом пути не просто раздражает пользователя, а ещё и замедляет и без того длинный процесс, делает набор пациентов дороже и выталкивает часть критичной коммуникации в почту, звонки и мессенджеры.

Перед Oncoshot стояла не абстрактная задача «сделать удобный сервис», а попытка собрать в одной системе то, что в реальности распадается на сложные данные, длинные согласования и массу ручных действий. Для нас это означало перевести тяжёлую медицинскую логику в понятные интерфейсы без потери точности и убрать лишние задержки там, где скорость напрямую влияет на стоимость и управляемость исследования.

С чего всё началось

В самом начале у проекта были только идея и несколько базовых гипотез. Мы взяли за основу данные крупнейшей открытой базы clinicaltrials.gov и собрали из них первый каркас продукта: список исследований, карточку исследования, профиль пациента и первичный мэтчинг по типу рака, стадии, возрасту и другим параметрам. Так появилась первая версия пользовательского пути, с которого Oncoshot вообще начал складываться как продукт.

На старте перед нами стояли четыре практические цели: собрать первую рабочую версию за 2 месяца, сделать медицинскую логику понятной на уровне интерфейса, не строить продукт вокруг одной роли и заложить основу для дальнейшего роста.

Но почти сразу стало видно, что задача гораздо глубже, чем просто сотнесение профиля пациента с существующими в базе исследованиями. Всё упиралось в качество и структуру медицинских данных. Именно это довольно быстро и определило, куда продукт будет развиваться дальше.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

По мере развития Oncoshot менялись не только функции, но и сам принцип работы продукта. Нам приходилось каждый раз заново искать решения под актуальную клиническую механику: где-то хватало локально доработать интерфейс, а где-то было нужно полностью пересобирать всю логику взаимодействия между пациентом, врачом, клиникой и спонсором исследования.

Главная сложность состояла в том, что в таких узких медицинских процессах не было готовых шаблонных решений, на которые можно опереться, как это бывает в привычных цифровых продуктах. Наша насмотренность никак не могла нам помочь. Многие решения приходилось изобретать почти с нуля и сразу проверять на реальной практике, где цена ошибки слишком высока для работы наугад.

От идеи к MVP за 2 месяца

На старте нам нужно было максимально быстро провереть основную гипотезу. Поэтому мы начали с вайрфрейма и собрали кликабельный прототип, на котором сразу стало видно, жизнеспособна ли модель.

Мы спроектировали короткий и понятный маршрут: пользователь пошагово заполнял анкету, формировал профиль и получал список подходящих исследований. Главный вызов состоял в том, чтобы перевести сложную медицинскую логику в понятный пользовательский маршрут, не потеряв значимые параметры, от которых зависела точность мэтчинга.

На основе прототипа появилась первая рабочая версия продукта. Она подтвердила, что выбранный подход работает на практике, и стала отправной точкой для дальнейшего развития Oncoshot.

На этом этапе платформа закрывала только задачу мэтчинга. Пользователь находил релевантные исследования, а дальнейшая коммуникация с исследовательскими центрами происходила вне системы.

От самостоятельного поиска к работе через врача и клинику

Очень быстро стало ясно, что исходная модель, в которой пациент сам ищет подходящее исследование и сам заполняет профиль, оказался не таким удачным для клинической практики, как мы этого ожидали. Для точного мэтчинга было недостаточно анкеты и нескольких полей: нужно уметь разбираться в выписках, истории лечения, критериях исследования и медицинских данных, которые трудно интерпретировать без врача. Стало понятно, что самостоятельный путь пациента не может быть основной моделью продукта.

Первой клиникой-партнёром Oncoshot и партнёром по совместной разработке стал National Cancer Centre Singapore, поэтому переход от самостоятельного поиска к ведению пациента через врача и клинику сразу строился вокруг того, как на самом деле работают медицинские учреждения.

Это был первый важный поворот в развитии Oncoshot. Речь шла не о точечном улучшении интерфейса, а о смене базовой продуктовой модели. Вместе с руководителями и технической командой мы заново выстроили продуктовую логику. Oncoshot ушёл от самостоятельного пути пациента и перешёл к формату, где решение изучается и принимается не пациентом в одиночку, а совместно с опытными докторами.

Когда продукт начал использоваться в клиниках, это подтвердилось и на практике: логика индивидуального мэтчинга не работала со стороны врачей, которые представляют интересы не одного человека, а ведут группы пациентов.

Мы спроектировали для клиник отдельную логику работы и пересобрали продукт под новую модель: теперь он должен был помогать не одному пациенту, а клинике, которая ведёт многих пациентов сразу. При регистрации пользователь выбирал роль представителя клиники и получал доступ к инструментам для одновременной работы с пациентами своей организации. Уже на этом этапе в продукте появилась базовая система прав: в организацию можно было приглашать коллег и настраивать, кто может только смотреть данные, а кто редактировать и дополнять.

Так Oncoshot перестал быть сервисом, построенным вокруг одного пути пользователя и стал продуктом с разными ролями и разной логикой работы внутри одной системы.

От мэтчинга к сквозной работе клиники и спонсора

После подключения клиник стало видно, что одного мэтчинга уже недостаточно: платформа помогала находить подходящие исследования, но само взаимодействие между клиниками и организаторами исследований по-прежнему оставалось вне сервиса.

В этот момент нам с основателями Oncoshot снова пришлось думать про всю систему целиком. Нужно было спроектировать такой процесс, в котором каждая сторона видит свою зону ответственности, понимает следующий шаг и действует внутри продукта.

Мы разработали отдельные интерфейсы и сценарии для фармкомпаний и исследовательских партнёров. Спонсор исследования мог не уходить в переписку и таблицы, а действовать прямо внутри платформы: посмотреть по странам, где есть нужные данные, выбрать подходящую клинику и отправить ей запрос со всей информацией по исследованию.

Дальше клиника в том же интерфейсе принимала или отклоняла заявку, видела параметры исследования, а после подтверждения переходила к следующему этапу: смотрела, какие пациенты подходят по критериям, проводила отбор, связывалась с ними и вела их по шагам до включения в исследование.

Так мы закрыли внутри продукта сквозной процесс взаимодействия между спонсором и клиникой. Всё, что раньше распадалось на письма, звонки и таблицы, собралось в управляемую цепочку. Статусы, внутренний чат, анонимизация профилей и настройка прав доступа поддерживали этот процесс и помогали удерживать коммуникацию и контроль над данными внутри системы.

В этот момент Oncoshot превратился из простого сервиса мэтчинга подходящих исследований в платформу, где клиника и спонсор ведут один и тот же процесс с разных сторон, но при этом идентифицируемые данные остаются под контролем клиники, а внешняя сторона видит только обезличенный слой.

От форм к документам и данным

Когда продукт вырос, стало ясно, что прежний подход больше не работает. Ручной ввод через формы не выдерживал объём и неоднородность реальных медицинских данных: информация о пациентах приходила из разных систем, в разном виде и часто была распределена по множеству документов.

Именно здесь стало особенно видно, что Oncoshot сложнее обычного B2B-сервиса с формами и таблицами. Мы провели продукт через ещё один большой сдвиг, к более зрелой модели, где клиника сохраняет контроль над данными, идентифицируемая информация не уходит наружу, а внешние участники получают только обезличенные инсайты для последующих шагов. Это потребовало от нас выстроить управляемый процесс, в котором технология помогала бы разбирать данные, а финальное решение всё равно оставалось за человеком.

Мы перестроили интерфейс под разбор загруженных медицинских документов. Пользователь загружал файлы напрямую в платформу, LLM-модели извлекали из них структурированные данные и сопоставляли значения между источниками. Если данные из разных документов расходились, пользователь видел эти значения рядом, выбирал корректное и только после этого переходил дальше.

Выстроили продуктовый цикл и дизайн-систему под непрерывное развитие

Мы были частью технической команды Oncoshot и проходили весь продуктовый цикл вместе с ней. Идея или исходный документ превращались в пользовательскую историю, потом в сценарий, прототип, дизайн, обсуждение, разработку, приёмочное тестирование и релиз. Поэтому приходилось отвечать не только за макеты, но и за то, чтобы продуктовые решения доходили до рабочего состояния и выдерживали ежедневную работу в продукте.

Английский был рабочим языком проекта. На нём были интерфейс, постановка задач, созвоны, обсуждение сценариев, комментарии в макетах и коммуникация с командой, фаундерами и партнёрами Oncoshot. Это требовало точности во всём: в терминологии, в формулировках и в UX-подаче, которая должна была быть понятной людям из разных стран и профессиональных контекстов.

Чтобы продукт выдерживал рост ролей, модулей и сценариев, мы параллельно развивали дизайн-систему на базе Vuetify, поддерживали связку Figma и Storybook и закрепляли общие паттерны для таблиц, форм, статусов, уведомлений и навигации. Это дало команде устойчивую основу: новые части системы не распадались на разрозненные экраны, а встраивались в единый интерфейсный язык.

По мере роста Oncoshot наша роль вышла за пределы интерфейсов. Мы готовили питч-деки для инвестиционных раундов, презентации для медицинских мероприятий и партнёрских встреч, инфографику, печатные материалы и визуалы для блога и социальных сетей.

Это был тот же дизайн, только в другом масштабе. Один и тот же сложный продукт нужно было понятно и точно объяснять внутри интерфейса, в презентации для инвестора, на отраслевом событии и во внешних коммуникациях. Мы помогали удерживать единый визуальный язык во всех точках контакта.

3. Результаты сотрудничества

Во что вырос продукт

Сегодня Oncoshot — большая рабочая платформа для клиник, фармацевтических компаний и исследовательских организаций. Вокруг неё уже собрались 42 клиники, 10 партнёров со стороны фармы и исследований, 1081 активное исследование и более 300 тысяч пациентов. Но важнее другое: продукт давно перестал быть просто гипотезой и стал частью ежедневной практики медицинских специалистов.

Что это изменило для пользователей

Для клиник Oncoshot стал основным инструментом для ведения пациентов в рамках клинических исследований. Он помог упорядочить данные, снизить ручную нагрузку и лучше контролировать сам исследовательский процесс.

Для фармацевтических компаний и исследовательских партнёров продукт стал способом быстрее двигаться от оценки к следующим шагам: понимать потенциал набора, отслеживать, как идёт отбор и включение пациентов, и работать с клиниками в более понятном и собранном процессе. Клиники отвечают в пределах 72 часов, хотя раньше на это уходили недели, а иногда и месяцы.

Для пациентов и их близких платформа сохранила понятный вход в поиск подходящих исследований, но без ложного обещания полностью самостоятельного решения: результаты всё равно требуют обсуждения с профессиональным онкологом.

Зрелость продукта

Oncoshot глубоко встроен в работу фармкомпаний, исследовательских организаций и клиник. Это видно по кругу задач, которые платформа помогает решать.

Партнёрство с AstraZeneca, одной из крупнейших мировых фармацевтических компаний, говорит о том, что Oncoshot используют для оценки потенциала набора на конкретное исследование и координации с клиниками.

Партнёрство с Novartis, ещё одним глобальным игроком фармацевтического рынка, показывает, что после оценки площадок платформа успешно помогает двигаться дальше, к отбору и включению пациентов в исследования.

Участие Oncoshot в Project EISE, национальной сингапурской коллаборации в онкологии, означает, что продукт встроен в более широкую клиническую и исследовательскую инфраструктуру. Среди партнёров EISE есть Singapore Clinical Research Institute, фармкомпании, онкологи и другие участники онкологической помощи. Oncoshot стал частью большой исследовательской деятельности, где важны скорость, координация и аккуратная работа с данными.

Отдельно это подтверждает и раздел Oncology Network. Это внутренняя партнёрская сеть компании, где собраны фармкомпании, клиники, исследовательские центры, университеты и онкологи. Такой круг рабочих связей не собирается вокруг случайного сервиса.

4. Заключение

Это была нетипичная для агентского бизнеса глубина включения в проект: 16800+ часов исследований, прототипирования и дизайна, 1558 рабочих созвонов и 1412 закрытых задач в Jira. Этот кейс о том, как можно годами развивать очень сложный медицинский продукт и не потерять по дороге ясность. Мы выбрали не гнаться за трендовыми интерфейсными решениями, а планомерно удерживать систему в собранном состоянии. Поэтому сегодня Oncoshot — полноценная платформа, собранная под реальную медицинскую практику.