/ Case study /

Ankiety medyczne

Nowe podejście do ankiet dla lekarzy: od pytania-po-pytaniu do interaktywnych tablic

~3

Interaktywne tablice zastępują dziesiątki kroków
100%

Usuniętych podatności z pen-testu
0

Utraconych cykli zbierania danych

/ 01 / Podsumowanie

Case study w pigułce

Primotly stworzyło w pełni dedykowaną, internetową platformę ankietową dla lekarzy na potrzeby działu medycznego globalnej firmy badającej rynek – system, który należało stworzyć od zera. Platforma zastępuje powolny format tradycyjnych ankiet (gdzie pytania wyświetlają się po kolei, pojedynczo) interaktywnymi panelami, które prezentują cały kwestionariusz na jednym ekranie. Całość połączono z systemem walidacji danych w czasie rzeczywistym, co zapobiega wprowadzaniu błędnych informacji podczas wypełniania formularza. W efekcie specjaliści medyczni mogą szybciej i bardziej intuicyjnie przejść przez badanie, a analitycy otrzymują dane znacznie wyższej jakości. Platforma została wdrożona zgodnie z harmonogramem, idealnie na start pierwszego programu badań onkologicznych klienta. Od tamtego czasu projekt przerodził się w stałą, długofalową współpracę, obejmującą wiele różnych badań na kilku rynkach europejskich. Panel administracyjny (BackOffice) w formule self-service pozwala zespołowi operacyjnemu klienta samodzielnie zarządzać cyklicznymi badaniami i konfiguracjami dla poszczególnych krajów, bez konieczności angażowania programistów. Z kolei płynna integracja z istniejącym procesem analitycznym klienta znacznie usprawnia późniejsze generowanie raportów końcowych.

/ 02 / O kliencie

O kliencie

Klient to globalna firma zajmująca się badaniami rynku. Jej dział medyczny (healthcare) prowadzi cykliczne programy badawcze wśród lekarzy, mające na celu śledzenie schematów leczenia w różnych obszarach terapeutycznych. Lekarze rekrutowani są za pośrednictwem paneli badawczych i wypełniają ustrukturyzowane kwestionariusze dotyczące praktyki klinicznej oraz konkretnych przypadków pacjentów. Organizacja dostarcza dane medyczne i analizy firmom farmaceutycznym oraz podmiotom z sektora life sciences na całym świecie, a jej operacje badawcze obejmują wiele regionów geograficznych.

Usługi

Custom Software Development
Remote Teams

Branża

Healthcare / Badania rynku

Model współpracy

Time & Materials — współpraca długoterminowa

Wielkość zespołu

4 osoby (2 programistów full-stack, 1 specjalista MDD/DDF, 1 PM/Delivery Lead)

/ 03 / Wyzwanie

Wyzwanie: powolne ankiety, niskie zaangażowanie i twardy termin uruchomienia

Dotychczasowe ankiety klienta wykorzystywały standardowy w branży format pytanie-po-pytaniu: każde pytanie prezentowane, zatwierdzane, a potem kolejne. Dla długich, złożonych kwestionariuszy stosowanych w badaniach medycznych tworzyło to realny opór — ankiety wydawały się żmudne i powolne, bezpośrednio zagrażając wskaźnikom uczestnictwa i jakości zbieranych danych.

01/

Brak obrazu całości zadania

Lekarze nie mieli wglądu w całe zadanie, możliwości oceny, jak wymagające są pozostałe pytania, ani możliwości szybkiego przejścia przez znajome fragmenty — przez co nawet rutynowe sekcje wydawały się ciężkie.
02/

Ustalony termin zbierania danych

Gdyby platforma nie była uruchomiona i nie zbierała prawidłowych Patient Record Forms w określonych ramach miesięcznych, cały cykl zbierania danych (wraz z powiązanymi kosztami z panelu lekarzy) zostałby utracony.
03/

Wysoce wyspecjalizowane wymagania

Wieloetapowy screening z konfigurowalnymi progami, dynamiczna alokacja 5 lub 7 Patient Record Forms, ciągłość danych między falami, eksport do firmowego formatu MDD/DDF (Dimensions / Unicom Intelligence) oraz ścisła, tokenizowana integracja linków ankiet z partnerami panelowymi.
04/

Brak gotowego rozwiązania

Żadna gotowa platforma nie spełniała tej kombinacji wymagań. Klient potrzebował partnera inżynierskiego, który mógłby działać szybko i zbudować dokładnie to, czego wymagało badanie.

/ 04 / Rozwiązanie Primotly

Rozwiązanie Primotly: tablice zamiast kroków

Główna idea projektowa była prosta, ale znacząca: zamiast zadawać dziesiątki pytań pojedynczo, prezentować cały kwestionariusz jako niewielką liczbę dobrze zorganizowanych interaktywnych tablic — około trzech — bliższych w odczuciu papierowym kwestionariuszom znanym już z badań medycznych, ale wzbogaconych o nowoczesny UX.

Prezentowanie wielu pytań naraz pozwala lekarzom wypełniać ankiety znacznie szybciej i widzieć całe zadanie na pierwszy rzut oka. Jednocześnie silnik eliminacji odpowiedzi w czasie rzeczywistym, wbudowany we frontend w React, dynamicznie wyłącza opcje na podstawie wcześniejszych odpowiedzi i złożonych zależności między pytaniami, zapobiegając przypadkowym, niespójnym lub nieprawidłowym wpisom, których sekwencyjny formularz nie wychwyci tak skutecznie. To połączenie papierowego przeglądu i inteligentnego egzekwowania ograniczeń jest kluczowym wyróżnikiem platformy.

Wokół tej innowacji Primotly zbudowało od podstaw pełną platformę produkcyjną, świadomie przedkładając bezpieczne, działające uruchomienie nad kompletny zakres funkcji — odkładając niekrytyczne elementy, takie jak komponent MaxDiff i planowany refaktor kodu, aby zmieścić się w oknie zbierania danych. Codzienne synchronizacje z product ownerem klienta utrzymywały wysoce dynamiczny zakres pod kontrolą przez cały czas.

Kluczowe funkcje

Interaktywny interfejs ankiet oparty na tablicach

Zastępuje tradycyjny przepływ krok-po-kroku niewielkim zestawem interaktywnych tablic, które prezentują cały kwestionariusz naraz, nawiązując do papierowych formularzy znanych z badań medycznych. Logika eliminacji odpowiedzi w czasie rzeczywistym dynamicznie wyłącza opcje na podstawie wcześniejszych odpowiedzi i złożonych zależności między pytaniami — szybsze wypełnianie, widoczny zakres i jakość danych egzekwowana w momencie wprowadzania.
Wieloetapowy silnik screeningu lekarzy

Przeprowadza każdego lekarza przez ustrukturyzowany przepływ kwalifikacji (ELIG) i percepcji (SCR/PERC) z twardą i miękką logiką screenoutu oraz konfigurowalnymi progami. Lekarze, którzy się nie kwalifikują, są przekierowywani do partnera panelowego z poprawnym tokenem; kwalifikujący się lekarze przechodzą do Patient Record Forms — a klient może dostosować reguły screeningu w każdej fali bez zmian w kodzie.
Dynamiczna alokacja Patient Record Form (PRF)

Automatycznie przypisuje każdemu kwalifikującemu się lekarzowi 5 lub 7 Patient Record Forms na podstawie zadeklarowanego poziomu obłożenia pacjentami, z zakodowanymi na sztywno granicami bezpieczeństwa i krokiem potwierdzenia, aby zapobiec błędom operatora. Dopasowuje wysiłek zbierania danych do rzeczywistej liczby pacjentów lekarza, maksymalizując użyteczne dane na respondenta przy zachowaniu kwoty badania.
Przenoszenie odpowiedzi między falami

Utrwala stabilne odpowiedzi kwalifikacyjne z jednej miesięcznej fali do następnej, dzięki czemu powracający lekarze pomijają sekcję kwalifikacji, podczas gdy odpowiedzi percepcyjne i z formularzy pacjentów są zawsze zbierane na nowo. Zmniejsza obciążenie powracających lekarzy i gwarantuje, że dane wrażliwe czasowo nigdy nie są nieaktualne — kluczowy czynnik jakości danych długofalowych.
Zarządzanie falami w BackOffice i eksport do Dimensions

Samoobsługowy panel administracyjny pozwala zespołowi operacyjnemu klienta uruchamiać miesięczne fale i zarządzać nimi, ustawiać kwoty dla poszczególnych krajów, włączać funkcje per fala i zarządzać dostępnością języków bez zależności od Primotly w rutynowych operacjach. Zebrane dane eksportowane są zarówno do Excela, jak i firmowego formatu Dimensions (Unicom Intelligence) MDD/DDF, wpinając się bezpośrednio w ustabilizowany pipeline analityczny klienta.

/ 05 / Szczegóły techniczne

Szczegóły techniczne

01/
Eliminacja odpowiedzi w czasie rzeczywistym na całej tablicy
- Problem: Prezentowanie całego wielopytaniowego kwestionariusza na jednej tablicy oznaczało, że platforma musiała oceniać złożone zależności między pytaniami na żywo, w przeglądarce, w miarę jak lekarz odpowiadał. Opcje musiały być włączane, wyłączane lub eliminowane w czasie rzeczywistym na podstawie wcześniejszych odpowiedzi, przy zachowaniu responsywności interfejsu i zapobieżeniu jakiejkolwiek ścieżce do niespójnego przesłania.
- Rozwiązanie: Primotly zbudowało frontend w React napędzający silnik eliminacji odpowiedzi w czasie rzeczywistym, który stosuje logikę relacyjną ankiety w miarę wypełniania każdej tablicy przez lekarza, dynamicznie ograniczając dostępne opcje. Walidacja jest przesunięta do momentu wprowadzania zamiast po przesłaniu, czyniąc nieprawidłowe kombinacje praktycznie nieosiągalnymi.
- Efekt: Lekarze wypełniają dziesiątki pytań na około trzech tablicach znacznie szybciej niż w poprzednich sekwencyjnych ankietach klienta, a przypadkowe i niespójne wpisy są eliminowane u źródła — co poprawia zarówno komfort wypełniania, jak i jakość danych.
02/
Dostosowanie do firmowego formatu danych klienta
- Problem: Pipeline analityczny klienta opierał się na MDD/DDF (Dimensions / Unicom Intelligence) — wyspecjalizowanym, firmowym formacie z własnymi konwencjami strukturalnymi i wymaganiami. Dostosowanie się do całkowicie nieznanego formatu danych przy zapewnieniu, że wynik zintegruje się czysto z istniejącymi narzędziami klienta, było znaczącym przedsięwzięciem technicznym.
- Rozwiązanie: Primotly zainwestowało w zrozumienie formatu MDD/DDF od podstaw — analizując strukturę i konwencje plików przy użyciu otwartej biblioteki quantipy3, a następnie iterując ściśle z analitykiem danych klienta, aby zwalidować każdą wersję eksportu. Zamiast prosić klienta o zmianę jego procesu, Primotly w pełni dostosowało się do wybranego formatu.
- Efekt: Eksporty MDD/DDF zostały zwalidowane i zatwierdzone przez analityka danych klienta, integrując się bezproblemowo z ustabilizowanym pipeline'em analitycznym klienta — bez zakłócenia jego dotychczasowego przetwarzania danych.
03/
Defekt logiki screeningu: analiza przyczyny i naprawa tego samego dnia
- Problem: Przypadek brzegowy miękkiego screenoutu pozwalał niewielkiej liczbie lekarzy, którzy powinni zostać odrzuceni, przejść dalej i wypełnić formularze. Puste wartości w niektórych kolumnach percepcyjnych nie były traktowane jako zero przed oceną warunku screenoutu.
- Rozwiązanie: Primotly ustaliło przyczynę źródłową, ustawiło domyślnie puste wartości na zero przed oceną i zastosowało wdrożenie staging-first z testami po stronie klienta przed promocją na produkcję.
- Efekt: Naprawa została zweryfikowana i wdrożona na produkcję w ciągu około jednego dnia od wykrycia; integralność screeningu została przywrócona, a dotknięte rekordy oznaczone do oczyszczenia. Równolegle prowadzony pen-test bezpieczeństwa ujawnił 1 podatność średnią i kilka o niskim priorytecie — wszystkie usunięte i potwierdzone jako rozwiązane przy ponownym teście.

/ 06 / Wpływ biznesowy i rezultaty

Wpływ biznesowy i rezultaty

Platforma została uruchomiona zgodnie z harmonogramem, urosła do trwającej, wielorynkowej współpracy i dała zespołom operacyjnym klienta szybszy, bardziej samodzielny sposób prowadzenia długofalowych badań wśród lekarzy.

Uruchomienie zgodne z harmonogramem

Platforma weszła na produkcję dla brytyjskiej fali zbierania danych na czas, umożliwiając flagowemu badaniu Subcutaneous Oncology Therapy Monitor rozpoczęcie zbierania danych od lekarzy bez utraty ani jednego miesięcznego cyklu zbierania danych.
Rozszerzona współpraca

Początkowe brytyjskie uruchomienie urosło do trwającej, wielorynkowej relacji. Wdrożenie w EU5 jest w toku — najpierw Niemcy, potem Włochy — z jednej konfigurowalnej bazy kodu.
Samodzielność operacyjna

Samoobsługowe zarządzanie falami w BackOffice pozwala zespołowi operacyjnemu klienta prowadzić miesięczne fale i zmiany konfiguracji bez powracającego zaangażowania Primotly, zmniejszając zależność operacyjną i bieżący koszt realizacji.
Zmniejszone obciążenie respondentów

Przenoszenie danych między falami sprawia, że powracający lekarze co miesiąc pomijają sekcję kwalifikacji; poprawione reguły miękkiego screenoutu odzyskały wykluczanych wcześniej lekarzy onkologów o dużej liczbie pacjentów — poprawiając pozyskiwanie prawidłowych respondentów.
Potwierdzone bezpieczeństwo produkcji

Wszystkie podatności z pen-testu zostały usunięte i potwierdzone przy ponownym teście, a krytyczne defekty screeningu wdrożono na produkcję w ciągu około jednego dnia od wykrycia.
Fundament wielorynkowy

Platforma została zbudowana z myślą o działaniu wielofalowym, wielokrajowym i wielojęzycznym od pierwszego dnia, stanowiąc reużywalny fundament dla przyszłych badań Therapy Monitor w EU5 i poza nim.

Stack technologiczny

Frontend: React
Backend: Node.js / NestJS
Baza danych: PostgreSQL
Infrastruktura / chmura: Docker; produkcja na GCP klienta; staging na GCP Primotly; nginx
Kluczowe biblioteki i narzędzia: Dimensions / Unicom Intelligence (eksport MDD/DDF); quantipy3; SPSS Statistics; Linear