SkinCancer — сервис первичного анализа риска рака кожи по фото
За 4 дня собрал продуктовую оболочку вокруг ML-модели: два flow, объяснимый результат и сценарии, которые снижают тревожность и повышают доверие.
Контекст и проблема
Рак кожи — одно из самых распространённых онкологических заболеваний, а раннее выявление повышает шансы на успешное лечение. Но людям сложно понять, когда стоит тревожиться, а доступ к врачу бывает ограничен. Идея сервиса — дать первичную оценку риска по фото и объяснить «почему», не заменяя консультацию врача.
Пользователи и ценность
Решение
Продукт вокруг ключевой точки доверия. Сервис не просто выдаёт процент, а собирает контекст, объясняет результат по ABCDE и ведёт пользователя от тревоги к следующему шагу.
Ключевые сценарии
Флоу пациента
Флоу врача
Ключевые функции
Два уровня опросов
Опрос при регистрации задаёт базовый контекст и повышает релевантность рекомендаций. Мини-опрос перед снимком добавляет признаки и симптомы, которые сложно достать из фото. Это снижает риск «магического процента» и делает вывод более персональным.
Сканирование и фокусировка
Пользователь выбирает часть тела и сохраняет сканы в папку. Перед анализом выделяет область родинки, чтобы уменьшить шум и повысить качество входных данных.
Ожидание как UX-точка
Ожидание усиливает тревожность, особенно в медицинском контексте. Квиз превращает ожидание в полезный опыт. Пользователь узнаёт признаки риска и получает объяснения.
Результат и объяснимость по ABCDE
Сначала короткий вывод, который понятен без медтерминов. Дальше «обоснованный вывод» по ABCDE, чтобы ответ был прозрачным и снижал ложную уверенность. От врачей получили инсайт, что объяснимость критична для доверия.
Папки и история
История важна, потому что изменения во времени — ключевой сигнал. Папки по части тела помогают не смешивать разные зоны и быстрее оценивать динамику.
Врач, чат и отчёт
Пользователь может отправить результат врачу внутри продукта. Это демо будущего сценария, когда отчёт и история помогают врачу быстрее принять решение.
SkinGPT
Справочный помощник для базовых вопросов и необычных ощущений. Не заменяет врача и всегда рекомендует обратиться к специалисту при сомнениях. Все тексты и формулировки — осторожные, без диагнозов.
Медицинские UX-риски и как я их гасил
Результаты
Что не взлетело и чему научился
Геймификация и коины
Врачи считали, что это может мотивировать к регулярным проверкам.
Жюри со стороны бизнеса посчитали это несерьёзным для медицинского сервиса.
Вывод: в health-tech важно тестировать не только usability, но и уместность механик и тональность доверия.
Видео-консультации и автопротокол
Идея казалась сильной, но за 4 дня была слишком дорогой по реализации и интеграциям.
Вывод: лучше показать ценность через прототип сценария и оставить интеграции в roadmap.
