MedTrack Health OS — персональная health-аналитика на базе AI
Роль
Полный цикл: от идеи и проектирования до разработки и внедрения.
Технологии
iOS: SwiftUI, RevenueCat, HealthKit, OneSignal. Backend: Fastify + TypeScript, PostgreSQL, Docker. AI: OpenAI GPT-4o-mini — парсинг документов, генерация скоров, RAG-чат с контекстом здоровья. Архитектура: Server-driven UI, A/B-эксперименты с взвешенной рандомизацией, 23 push-сценария с timezone/cooldown, CI/CD деплой по пушу в main.
Ключевые фичи
- 01Paywall layout
- 02Paywall type
- 03Paywall placement
- 04Onboarding variants
- 05Purchase journey
Проблема
Люди ведут дневники здоровья, собирают анализы, ходят к врачам — но данные разбросаны по бумажкам, PDF-кам и чатам. Никто не видит связей между сном и давлением, между лекарствами и самочувствием, между анализами и симптомами. Врач видит пациента 15 минут раз в полгода. Всё остальное время человек остаётся один на один со своим здоровьем — без инструментов, чтобы понять, что на него влияет.
А для бизнеса — вторая проблема: health-приложения теряют 80% пользователей в первую неделю. Без системной работы с retention и конверсией даже хороший продукт не выживает.
Для кого
- Люди с хроническими заболеваниями — видят, что влияет на обострения, приходят к врачу с готовой аналитикой, а не с «ну, вроде стало хуже».
- Health-conscious пользователи — оптимизируют сон, стресс, нагрузки через данные, а не интуицию.
- Пациенты после обследований — хранят анализы и заключения в одном месте, видят динамику биомаркеров на графиках.
Чем отличается
| Ручной подход / конкуренты | MedTrack |
|---|---|
| Данные в заметках, Excel, разных приложениях | Всё в одном месте с AI-парсингом документов |
| «Мне кажется, стало хуже» | Объективные тренды и корреляции на данных |
| Общие советы из интернета | AI-ассистент, который знает твою историю |
| Статичные графики | Динамический дашборд с баллами по системам органов |
| Требует дисциплины и времени | Чекин за 30 секунд, автосинк с Apple Health |
| Один paywall, надейся на лучшее | A/B-тесты layout, type, placement с когортной аналитикой |
| Push «Не забудьте открыть приложение» | 23 контекстных сценария с эскалацией и cooldown |
| Метрики — MAU и DAU | Purchase journey, cohort analysis, feature-to-conversion корреляция |
Скриншоты
Админ-панель
Кастомизация
- 01Модули трекинга — включаются/выключаются с бэкенда, можно добавлять новые без релиза приложения.
- 02Поля дневника — серверная схема: тип, валидация, порядок — всё управляется через админку.
- 03AI-модель — переключается через настройки (gpt-4o-mini → gpt-4o → любая другая).
- 04Paywall — A/B по 3 осям: layout (3 варианта) × type (3 варианта) × placement (2 варианта) = 18 комбинаций без релиза.
- 05Push-сценарии — 23 триггера с настраиваемыми cooldown, временными окнами и условиями.
- 06Когортная аналитика — сегментация по 6 осям: демография, поведение, время, источник, фичи, подписка.
- 07Единицы измерения — metric/imperial, переключение на уровне пользователя.
Нужно что-то подобное?
Расскажите о задаче — предложу подход, подберу стек и оценю сроки.