«ВРАЧАМ НУЖНЫ ЦИФРОВЫЕ ПОМОЩНИКИ»

– ИИ-решения платформы «Третье мнение», в отличие от продуктов ряда ваших конкурентов, сосредоточившихся на какой-то одной узкой области, зарегистрированы сразу в нескольких модальностях. Почему?

– В отличие от вендоров, которые разрабатывали ИИ-системы, исходя из компетенций в области хранения или обработки изображений – например, поставщиков PACS или DICOM вьюеров, – мы, начиная работать, оттолкнулись от владения технологией компьютерного зрения. Один из сооснователей компании занимался технологией распознавания лиц. И у нас была задача – применить основу этой технологии к различным типам медицинских изображений, будь это клетки костного мозга, снимки глазного дна или рентгенограмма грудной клетки.

С декабря 2017 года мы разработали и вывели на рынок восемь полноценных модулей, которые устанавливаются на единую технологическую базу. Наша стратегия заключается в том, что мы ставим базовый модуль платформы с предактивированными сервисами, а дальше у заказчика есть возможность активировать подписку на тот модуль, который им сегодня востребован. Поскольку диагностические модули зарегистрированы как медицинские изделия, их можно приобрести и отдельно – в случае, например, госзаказа провести закупку под каждый модуль. Если у медучреждения вдруг появилась потребность или финансирование для закупки дополнительного модуля, его можно оперативно активировать. Сейчас продукты компании установлены в десятках клиник в десяти субъектах РФ, включая Москву и Подмосковье. Модули «Третье мнение» обработали уже свыше 1 млн исследований и помогли врачам в диагностике и лечении пациентов.

– Какие продукты стали для платформы стартовыми, прорывными?

– В начале 2020 года мы сосредоточились на клинических кейсах, которые были актуальны в пандемию. На передний план вышли три сервиса – модули для анализа рентгена и КТ органов грудной клетки и система интеллектуального мониторинга, «умного» видеонаблюдения за состоянием пациентов в стационаре. Первую коммерческую выручку мы получили именно по AI-мониторингу, этот сервис позволил в разы сократить физическую необходимость посещения палаты инфицированных пациентов за счет выстраивания госпитальной логистики, что в условиях жесткого дефицита средств индивидуальной защиты оказалось очень востребовано.

– А как работает мониторинг?

– В палатах отделений реанимации и терапии устанавливается система видеонаблюдения, ИИ обрабатывает видео­поток и выдает пуш-уведомления на пост медицинской сестры, смартфоны и «умные» часы, которые мы раздаем медперсоналу. Уведомления приходят в виде фото тревожных событий и текстовых сообщений, получаемых в результате ИИ-интерпретации видеопотока. По статистике, озвученной завотделением КБ №1 «Медси», скорость реакции персонала стационаров на тревожное событие сократилась в 50 раз – с нескольких часов до 2 секунд. Основная задача алгоритма – проследить, чтобы уход выполнялся в строгом соответствии с протоколом, стандартами оказания помощи. Сейчас система обогащается – умеет распознавать уже десятки типов событий. С ней нам удалось поработать и в частных ковид-стационарах, и в государственных клиниках. Это бизнес-модель подписки на софт, привязанная к количеству подключенных камер.

– Какой объем выручки пришелся на эти три сервиса?

– Примерно 80% в 2020 году. И для нас это была первая значимая выручка в режиме, когда потенциальные клиенты искали нас сами. Особенно в удаленных регионах, на фоне пятикратного роста нагрузки на рентгенологов, наш сервис оказался супервостребованным. И если нечто подобное случится еще раз, «Третье мнение» снова будет работать, прежде всего над закрытием клиентских запросов, потому что это возможность запрыгнуть в рынок, когда он открыт. Когда тебе не нужно звонить и говорить: «Вы знаете, у нас есть софт, который на 30% точнее определит признаки того или иного заболевания, чем в среднем, согласно статистике, может сделать врач». Да, именно так, но это гораздо сложнее донести как ценность, это дольше продавать, тяжелее впервые запустить на нашем консервативном рынке. В период первой, да и второй волны нам даже не пришлось ничего объяснять – врачам нужны были цифровые помощники.

– Почему, несмотря на всплеск интереса к ИИ-решениям для диагностики COVID-19, спрос на подобные продукты для определения иных патологий по-прежнему низкий?

– Это вопрос развития скрининговых программ в стране. Вовлеченность населения в регулярные диспансеризации пока относительно низкая. И если говорить про онкологический скрининг, то, в отличие от диагностики пневмонии и оценки поражения легочной ткани, эффект раннего выявления заболевания можно будет оценить через несколько лет.

Мы говорим о сервисе, который, по нашим расчетам, метрикам и опубликованным статьям, подтверждает, что способен находить патологию раньше и точнее, может повысить пропускную способность каждого диагностического юнита и коэффициент полезного использования оборудования. Но это все сложно продавать. У нас есть функциональный заказчик, руководитель отделения лучевой диагностики, которому нужно вот это все рассказать, и скорее всего – впервые. Потом IT-блок, с которым нужно обсудить все вопросы, связанные с инфраструктурой. Насколько это решение интегрируется в контур клиники, в информсистемы, в PACS. Насколько это потревожит врачей, потому что они, как правило, не хотят ничего менять. Только заручившись поддержкой на всех уровнях, можно идти на закупку и говорить про какие-то цены с бизнес-заказчиком, который ищет финансирование и принимает экономические решения. На каждом из этапов возникает масса вопросов.

– Сталкивались ли вы с presale-отказами и что в таких случаях делаете? Есть ли у вас какой-то особый алгоритм работы с заказчиками?

– Во-первых, когда возникает пассивность к внедрению сервиса, можно организовать референс – созвон с теми, кто уже использует наши продукты. Второе и очень трудоемкое – это показать, как решение работает в реальности, на площадке конкретной клиники. Это чрезвычайно затратный процесс: нужно пройти большой путь аудита инфраструктуры заказчика, провести беседы со всеми врачами о том, как им настроить сервис, что они хотят видеть в итоге – разделение потока на норму и патологию, сценарий ассистента рентгенолога или преднастроенную автоматическую маршрутизацию.

Тем не менее нам удается находить ранних последователей, в том числе целые регионы – например, Челябинская область. Это прогрессивный регион, который закупил СППВР не только нашего производства, но и еще как минимум от двух наших конкурентов. Есть регионы, которые понимают эту ценность, разделяют ее. Другие будут ориентироваться на референсы и рекомендации или просто ждать момента, когда необходимость применения ИИ-сервисов будет еще более очевидна и когда порядок их приобретения будет строже регламентирован.

«РЕЧЬ – О ЦЕЛЕВОМ ФИНАНСИРОВАНИИ»

– Существует ли вообще рынок подобных медизделий в России, где есть конкуренция между вендорами, а цену определяет спрос и предложение? Или пока это спорадические проекты – по инициативе региона или пилотные проекты поставщика?

– Пока это рынок единичных побед. Я думаю, что это наши совместные победы – всех и каждого конкурента и каждого заказчика, потому что сейчас большинство коммерческих внедрений – это действительно win-win. Пока я ни разу не слышала, чтобы кто-то из заказчиков жалел или разочарованно отзывался о продукте. Объем рынка в 2021 году мы оцениваем в 500 млн рублей, но здесь есть большой обособленный элемент – гранты эксперимента Департамента здравоохранения Москвы. Я убеждена, что их тоже нужно считать рынком. Для сравнения: выручка одного из стартапов, работающего на западном рынке в нашем сегменте с монопродуктом – КТ головы, – 5 млрд рублей в год. При этом наш домашний рынок, с точки зрения числа пациентов, врачей, клиник, – немаленький.

– Как происходит ценообразование по вашим продуктам?

– Есть расценки московского эксперимента за обработку одного изображения: КТ грудной клетки – 147 рублей, рентген – 48 рублей. Наша ценовая политика в какой-то момент оттолкнулась от этих тарифов, но формула работает не для всех регионов. Некоторые говорят: «Мы тоже хотим тарификации за одно исследование, нам это выгодно». Потому что у них сегодня одно КТ, завтра 10 КТ, а послезавтра – ноль. Мы объясняем, что это нереализуемо, потому что у них нет московской системы поштучного биллинга, а построить ее обойдется кратно дороже. В регионах и тарифы ОМС другие. Когда мы называем московские цены на КТ или рентген, они отвечают: «Да вы что, где вы такие видели? У нас в два раза меньше».

Поэтому наш базовый прайс-лист – это Excel-табличка для регионов с «весами» значений ОМС-тарифов на релевантные медицинские услуги. Мы от нее отталкиваемся в ходе переговоров, переходим к системе скидок, льгот, к цифрам максимальной суточной нагрузки на аппарат, пропускной способности одного рентгенолога, определяем сроки лицензии. Отдельный вопрос – на каком серверном оборудовании происходит обработка данных ИИ-алгоритмами. В Москве для этого задействованы вычислительные мощности компаний – участников эксперимента, потому что у заказчика выстроена защищенная инфраструктура, а стоимость использования наших серверов «зашита» в тарифы эксперимента. Когда мы приходим с этой моделью в регионы, возникает вопрос, где обрабатывать. Парадокс в том, что максимальная востребованность цифровых помощников возникает там, где нет стабильных каналов связи и готовой инфраструктуры. Конечно, есть облачные провайдеры и их услуги удобно масштабировать, но надо понимать, что если стоимость облачной обработки увеличится, то итоговая экономика и эффект от внедрения сервисов пострадают. Государственные субсидии на закупку вычислительных мощностей – как разработчиками, так и заказчиками – могли бы помочь.

– Несколько месяцев назад широко обсуждалось создание в ОМС спецтарифов для телемедицины. Вы, насколько мне известно, предлагали погрузить в программу госгарантий ИИ-решения. В чем суть вашего замысла?

– По некоторым оценкам, в России 85% рынка медуслуг – государственные. А мы, в свою очередь, производим медицинское изделие, с которым участвуем в оказании медпомощи по программе госгарантий. У каждого из видов помощи есть свой тариф, например, маммография. И тут приходим мы с цифровой инновацией: интерпретация маммографического исследования посредством искусственного интеллекта. Как это включить в структуру тарифа? Там же все расписано: зарплата врача, амортизация оборудования, расходники, помещение. Любого человека, ответственного за экономику, разбуди ночью, он скажет: «Денег нет». В апреле 2022 года мы выступили с предложением – расширить перечень тарифов, включив в код медуслуги цифровую составляющую. Например, есть маммография, а есть отдельный тариф – маммография с контрастом, и по аналогии – описание маммографии с применением сервисов искусственного интеллекта. Дальнейшие шаги – рассчитать и согласовать норматив затрат на единицу такой ИИ-услуги, а затем наполнить этот норматив деньгами – распределить по регионам по принципу подушевого финансирования.

– У вас есть понимание суммы, которая может потребоваться на внедрение подобного тарифа?

– Если исходить из практики внедрения цифровых инноваций в других странах и уже опубликованных страховых программ и тарифов, цифра может при оптимистичном сценарии достигнуть рубежа в 5 млрд рублей в год. Это оценка объема рынка различных ИИ-продуктов, в том числе тех, которые еще в стадии разработки и доклинических испытаний – сервисы по цитологии, патоморфологии, интерпретации УЗИ и эндоскопии. Но хочу подчеркнуть два момента. Речь – о целевом финансировании, а не о снижении бюджета на лекарственное обеспечение или на медицинскую помощь детям. Но дело даже не в этом. Здесь другая парадигма: мы хотим, чтобы эти дети не заболели, мы хотим, чтобы эти взрослые раньше получили диагностику, препараты, которые окажутся дешевле и доступнее. За счет внедрения цифровых инноваций мы можем сократить количество коек, объем лекарств, оказать больший объем медпомощи и сделать это раньше.

Очень важно, на мой взгляд, чтобы опережающим темпом формировался широкий перечень этих тарифов – с четкими требованиями к продуктам. Это будет стимулировать разработчиков создавать СППВР в тех областях, где их еще нет, а инвесторов – вкладывать деньги и брать на себя риски. Список медуслуг не заканчивается на КТ- или МРТ-исследованиях. Спасибо Москве, которая запустила уникальный в мировом масштабе эксперимент. Но все-таки эксперимент – это жест доброй воли, он в какой-то момент может закончиться. А компании есть, они набрали штат высококвалифицированных специалистов, закупили оборудование. Вот у нас уже почти 50 сотрудников. Нужно четко понимать и видеть рынок, для которого мы создаем продукты.

– На какие средства клиники покупают ваши ИИ-решения?

– Мы думали, что сможем работать по бюджету Единого цифрового контура: любое медучреждение может купить софт за счет этого бюджета. Но оказалось, что у них все расписано на несколько лет вперед, потому что объем цифровой трансформации, в которой нуждаются регионы, – колоссальный. Клиники либо выдергивают из ЕЦК какие-то остатки, либо закупают на собственные средства. В пандемию мы воспользовались «ковидным» бюджетом. А сейчас нам часто вполне официально пишут: «В условиях санкционного давления могут быть изменения даже в текущем бюджете». Это понятно, но должен быть прогнозируемый и гарантированный платежеспособный спрос. Тогда нас обязательно поддержат инвесторы. Всех стартаперов учат: выручка должна развиваться по фигуре «хоккейная клюшка», и ты обязательно должен это нарисовать у себя в финансовой модели. Мы и нарисовали.

– А фактически как растет?

– Пока растет три раза за год. Но мы так смоделировали, опираясь на классику стартапа, а не потому, что это объективные выкладки, связанные, например, с расценками Депздрава Москвы или будущими тарифами ОМС.

«МЕДИЦИНСКОЕ КОМЬЮНИТИ – ЭТО МЕККА ИННОВАЦИЙ»

– Какие еще модели монетизации, помимо включения в тарифы, возможны в ИИ-сервисах?

– Например, орфанные, условно редкие, заболевания: мы в обширном объеме данных должны выделить группу пациентов с целевыми патологическими изменениями, которые по каким-то причинам важны заказчику. Либо он хочет ошибки найти, например, пропуски. И нам платят за каждый кейс. Помимо этого, мы начали работать со страховыми компаниями, которым нужно верифицировать, что медданные действительно содержат конкретную патологию. Их пока немного, но мы рассчитываем, что тренд будет набирать обороты – крупные страховые компании в этом направлении двигаются.

Еще одна опция – управление страховыми тарифами на основе предварительного расчета, например, онкологических рисков в отношении конкретных групп пациентов. Был интересный кейс в западных странах, где страховые компании применяют ИИ как механизм управления тарифами. Для этого ИИ обрабатывает результаты массового скрининга населения и выявляет риски для разных групп населения. Чем тверже страховая компания уверена в нашем скоринге, тем ниже будет тариф. Правда, здесь важно соблюсти баланс интересов и для системы здравоохранения. С одной стороны, за счет того, что риск повысился, растет тариф для пациента. Но за счет того, что риск повысился и пациента быстрее направили лечиться, снизились затраты на здравоохранение – пациенту не пришлось, например, делать дорогостоящую операцию.

– Возможна ли реальная интеграция ИИ-решений в телемедицину?

– Мы надеемся, что все будет двигаться к тому, чтобы регуляторно телемедицине разрешили больше, чем есть сейчас. Потому что пока от телемедицины в России реализовали только слово «теле». Телемедицинские сервисы соревнуются, у кого больше видеочат, у кого лучше бот, у кого удобнее запись. Но это же про другое. Медицина начинается тогда, когда у врача есть большой объем медицинской информации для работы. Мы, как сервис искусственного интеллекта, способны в этом помочь: обработать, проанализировать массивы данных.

Мы очень ждем, что наши телемедицинские сервисы начнут относиться к своей воронке привлечения клиентов более осмысленно. Например, чтобы у пациента и телемедицинского сервиса одновременно был доступ к облаку, в котором хранятся медицинские данные пациента. Это может быть интегрировано и с ЕГИСЗ. Тогда ИИ-сервисы смогут предварительно анализировать информацию о пациенте. Консультация станет более информативной и результативной, а пациент сэкономит на стоимости услуги. Клиники в этом тоже заинтересованы, поскольку от индекса удовлетворенности клиента зависит их выручка.

– С 2020 года вы сотрудничаете с ГК «Медси». Что IT-компания может получить от частных игроков на рынке медуслуг?

– Я считаю, что это очень хорошая практика – зарождение стартапов вокруг крупных медицинских центров или университетских клиник. Медицинское комьюнити – это Мекка инноваций. На медтехрынке мы одни из немногих, кто развивается внутри и вокруг одной из крупнейших частных сетей с годовой выручкой более 30 млрд рублей. После партнерства с «Медси» мы практически перестали работать в «лабораторных условиях» – стараемся пилотировать новые решения прямо внутри клиники. К тому же наш партнер имеет репутацию компании, которая просто так ничего не покупает. Если «Медси» тратит деньги, то это знак подтверждения экономической и клинической эффективности, где посчитан каждый рубль. А еще это своеобразный шоурум. Когда люди видят, что это реально внедрено, они начинают думать: «Так и я могу у себя это сделать: здесь – сократить затраты, здесь – аккумулировать и структурировать данные, а тут – описывать дешевле». И рождается готовая бизнес-модель.

«МЫ НЕ НАМЕРЕНЫ ЛОМАТЬ СТЕНЫ»

– Платформа «Третье мнение», несмотря на массовый исход IT-специалистов и отдельных профильных операторов за рубеж, осталась в Москве. Как вы отреагировали на введение санкций? Что-то поменяли в своей стратегии?

– В октябре 2021 года мы ездили на выставку в Дюссельдорф, встречались с немецкими клиниками – наши продукты вызвали у них живой интерес, у нас завязался ряд потенциальных сделок. Но по этой линии весной 2022 года все встало на паузу. Поэтому мы для себя изменили стратегию и теперь активно выходим на рынки дружественных стран – это страны Ближнего Востока, Азии, Африки, они гораздо ближе к нам. Многие из врачей, которые сейчас работают в Азии, Латинской Америке, учились в России.

В совокупности это – половина мира, причем они в клиническом смысле даже больше заинтересованы в наших продуктах. В западной системе чаще просчитана экономическая эффективность внедрения инноваций, а в России недостаток структурированной информации по затратам здравоохранения не всегда дает возможность оценить, сколько можно сэкономить с помощью ИИ-сервиса, насколько можно увеличить средний чек или повысить пропускную способность отделения. Мы бы хотели с такими цифрами выходить к заказчику, чтобы сделать для него принятие решения о закупке максимально прозрачным и комфортным.

Поэтому компаниям нашего профиля нужно не снижать, а наращивать темпы производства – повышать количество, качество продуктов и выходить в открытые для бизнеса страны. Мы не намерены ломать стены, стучаться в закрытые двери. Мы надеемся в ближайшие год-два вырасти, для того чтобы в нужный момент предложить коллегам, которые сейчас не имеют возможности с нами работать, конкурентоспособный с точки зрения мирового рынка продукт.

– В медицинском сообществе, в отсутствие однозначных клинических подтверждений эффективности ИИ-решений, сохраняется скепсис в отношении таких продуктов. Ошибки вызывают гораздо больший резонанс, чем научные статьи об успехах ИИ. Что вы обычно отвечаете скептикам?

– Я не соглашусь с тезисом о недоверии, потому что появилось много реальной практики. Два года назад была волна хайпа, который сейчас прошел. Произошло очень чувствительное обливание ледяной водой – в виде колоссальных затрат и инвестиций в этот инновационный бизнес. Многие из тех, кто хотел быстро заработать на венчурных деньгах, ушли, как только стало понятно, что здесь дорого, сложно, долго, что это профессиональная медицинская среда. Доверие создается постепенно: врачи зачастую только в процессе инсталляции ИИ-системы начинают осознавать уровень сложности, на котором мы работаем. И у них даже уважение возникает, что мы не просто какими-то игрушками занимаемся.

Время играет на нас. Еще пару лет назад такой вопрос звучал для меня немного устрашающе, было непонятно, как привлечь внимание и доверие заказчика. Сейчас на рынке уже большое количество достойно функционирующих систем, каждая из которых работает на репутацию технологии искусственного интеллекта в целом – и на нас, и на конкурентов. И даже если наш конкурент пробьет какую-то новую неприступную стену рынка и откроет какую-то новую клиентскую нишу, это будут наши общие победы