Всем привет! Меня зовут Кирилл, Я СЕО и Founder стартапа Skinive.
Мы делаем мобильные приложения для анализа здоровья кожи с помощью AI и компьютерного зрения. Сегодня я расскажу вам историю создания нашего приложения и приоткрою завесы, сколько на самом деле времени может занять путь от прототипа медицинского решения до момента выхода его на рынок. Спойлер - годы ))
Содержание:
1. Немного бэкграунда:
Я начал свою карьеру в ИТ в начале 2000-х как разработчик и руководитель небольшой outsource студии, но уже в начале 2011 мы решили создавать свои продукты и тогда же запустили телемедицинский сервис. Через несколько лет мы охладели к нему т.к. за телемедициной не стоит какого-то rocket-science и при желании такой сервис может быстро быть скопирован крупным игроком. Поэтому я с кофаундерами Артемом Ляном и Артемом Трофимуком сфокусировались на идее реализовать что-то с использованием ИИ в медицине, поскольку благодаря телемед сервису мы неплохо прокачали нашу экспертизу в области Digital Health, приобрели много связей, а также располагали довольно большим объемом медицинских данных.
Мы использовали ИИ для анализа текстовых, числовых данных, делали решения для анализа рентгеновских снимков, но все эти прототипы не получили теплой поддержки от медицинского сообщества. Понимая, что рентгеновские аппараты это не масс-маркет и без должного доступа к больницам особо никуда не уедешь, мы открыли для себя подходящее направление - дерматология.
Увидеть изменения на коже может каждый человек, а смартфоны к 2017-18 годам имели уже весьма хорошие фотокамеры. К тому же можно было гораздо быстрее запартнерится с частными клиниками и косметологами, чем с государственными медучреждениями. Так у нас возникла идея сделать доступное для всех и простое в использование решение для самоконтроля здоровья кожи с помощью ИИ.
😻 Рекламная пауза 😻
Сегодня мы также залончили Skinive на ProductHunt 🎉
Пользуясь случаем хочу попросить вашей поддержки для проекта Skinive и нашей инициативы по продвижению регулярного самоконтроля здоровья кожи. ♥🙏🏻
Ваша обратная связь очень ценна для нас и я буду рад если вы поделитесь ею на странице нашего проекта 🙏🏻
3. Научное обоснование
Кожные заболевания продолжают оставаться значимой проблемой в связи с их распространенностью, повышенной заболеваемостью, частыми рецидивами, отсутствием стойкой ремиссии, развитием осложнений, которые негативно влияют на качество жизни пациентов. Развитие AI существенно изменило подход к диагностике и лечению дерматологических заболеваний. Компьютерные алгоритмы AI теперь используются для помощи дерматологам в диагностике заболеваний.
Публикации, описывающие использование компьютерного зрения для неинвазивной диагностики опухолей кожи, впервые появились в конце 2000-х годов, о чем свидетельствует публикация Maglogiannis и Doukas.
В 2017 году Стэнфордский университет опубликовал исследование, показавшее, что искусственный интеллект может сравниться с компетентностью сертифицированных дерматологов в обнаружении и классификации рака кожи с помощью компьютерных нейронных сетей.
В последние годы многие страны признали потенциал искусственного интеллекта и приняли стратегические планы по его развитию. США выпустили Национальный стратегический план исследований и разработок в области ИИ, Великобритания опубликовала "Развитие индустрии ИИ в Великобритании", а ЕС - "Эпоха ИИ: к европейской стратегии для машин, ориентированных на человека".
4. Эволюция ИИ алгоритма Skinive
В настоящее время нейросеть используется в приложениях Skinive App (для домашнего использования) и Skinive MD App (для медицинских работников). Также есть Whitelabel решение Skinive.Cloud для интеграции в сторонние медицинские приложения/решения.
Skinive V1.0 и чат-бот в Telegram
Первый прототип увидел свет в 2018 году - почти 5 лет назад (!!!). В архивах VC.ru даже сохранилось пару статей (раз, два)
Тогда прототип представлял собой нейросеть, которая была обучена на небольшом датасете новообразований для определения онко-рисков. Использовать нейросеть можно было через чат-бот в Telegram, что конечно накладывало многие ограничения как по качеству фотографий (т.к. в чат-ботах нет возможности управлять настройками камеры смартфона), так и урезанными UX возможностями. Несмотря на все недостатки, проект получил позитивный отклик и мы продолжили развивать проект.
Самую первую версию прототипа мы смогли обучить и “собрать” буквально за несколько дней на AI хакатоне. Но это было лишь начало пути к тому, чтобы наше приложение попало на полки магазинов приложений.
Skinive V2.0 и релиз Skinive MD app.
В 2020 году фокус был направлен на дерматологические заболевания кожи, которые нейросеть распознает с трудом. И в 2021 году арсенал распознавания нейросети Skinive расширился за счет трех больших групп дерматологических заболеваний: герпес и грибковые инфекции кожи, папулосквамозные заболевания (псориаз, себорейный дерматит, разные виды лишая), а также улучшенное распознавание акне и ВПЧ-инфекций кожи. Тренировочный датасет нейросети Skinive включал 115 000 фотографий в 2021 году, а точность анализа превысила 90% благодаря постоянному совершенствованию алгоритма.
В это же время мы выпустили наше первое мобильное приложение - Skinive MD, которое предназначено для медицинских работников (ВОПы, дерматологи и косметологи). Приложение позволило внедрить Skinive в клиническую практику и провести валидацию нашего решения в медицинской среде. Положительные отзывы и ценная обратная связь от врачей стали для нас тем вдохновением продолжать проект и ценным источником идей для дальнейшего совершенствования Skinive.
Skinive V3.0 и релиз Skinive app
Обучение нейросети третьей версии в 2022 году проводилось на более чем 160 000 изображений и показало значительное увеличение чувствительности и специфичности по сравнению с 2021 годом. Коэффициент ошибок ("Miss Rate") снизился с 7,0% в 2021 году до 1,8% в 2022 году. Это указывает на снижение количества пропущенных патологий кожи и ошибочных заключений, что отражено в нашем отчете точности.
В августе 2022 года у нас был запланирован запуск Skinive app для домашнего использования, поэтому нам пришлось потратить очень много времени , адаптируя алгоритм под широкую линейку смартфонов, а также обучая нейросеть корректно анализировать фото, которые сделаны не совсем по инструкциям. Если врачи ответственно читают инструкцию по использованию и в большинстве своем делают фото строго по инструкциям, то рядовые пользователи обычно пропускают просмотр всех инструкций и пытаются сразу попробовать приложение, рискуя получить недостоверные результаты.
В начале 2023 года наш датасет достиг +200,000 размеченных изображений, а количество проанализированных случаев достигло 1.000.000! Мы запустили Skinive App в августе 2022 года и к текущему моменту количество пользователей достигло +150.000 пользователей.
Почему же так долго?
5. Медицинская сертификация
Медицина это одна из самых регулируемых сфер деятельности человека с соответствующим уровнем бюрократии. За медтех проектом стоит не только разработка ПО или физических медизделий. Когда прототип готов, необходимо пройти множество инстанций, чтобы пройти все испытания, подтвердить эффективность решения в исследованиях и научных публикациях и в итоге получить необходимую сертификацию. Без соответствующих документов вас просто не допустят в AppStore в раздел Медицина.
Чтобы выпустить в свет наши продукты нам пришлось внедрять в компанию стандарт ISO 13485, на что нам пришлось потратить около 8 месяцев, а также брать на себя ответственность ежегодного внешнего аудита.
Следующим шагом была сертификация непосредственно наших решений, на что ушел еще практически год. В 2021 году мы получили CE-Mark (Software as medical device), что дало нам возможность доступа на рынок ЕС и многих других стран, которые признают эту сертификацию. К сожалению США и Канада не входят в этот список, поскольку там предусмотрена другая процедура сертификации - FDA Approval. Получение разрешения на эти рынки - это наш челлендж на 2023-24 годы.
Публикации наших исследований в научных журналах это еще одна боль тайм-менеджмента. Среднее время ожидания от момента отправки публикации в научный журнал, до момента публикации у нас составило полгода.
6. Бизнес
Конечно я допускаю, что в идеальных условиях можно было бы сократить время реализации проекта на 1.5-2 года. Для этого надо иметь:
- Набор данных примерно в 1 миллион изображений кожных патологий
- Соответствующий опыт реализации подобных проектов
- Укомплектованную команду
- Достаточное финансирование
- Благоприятную бизнес-среду и растущие рынки.
В начале у нас был пожалуй энтузиазм, отчасти опыт, и вера в то, что мы сможем реализовать подобный проект. Понимая, что до первой выручки нам предстоит несколько лет посвятить разработке и упаковке продукта мы привлекли первые ангельские инвестиции. В 2019 году нам посчастливилось попасть в известный Голландский акселератор Rockstart на 6-месячный трек “AI & Emerging tech”.
Акселерационная программа проходила в красивейшем Нидерландском городе Хертогенбош на базе Jeronimus Academy of DataScience. В рамках акселерации мы получили финансирование, доступ к европейским экспертам в области AI и DigitalHealth, получили юридическую поддержку для открытия компании, а также упаковали нас и представили европейским фондам. Вообще про акселерацию можно написать отдельный пост и если это интересно - то я могу написать про наш опыт и впечатления.
7. Монетизация
Сейчас приложение доступно по Freemium модели: каждому пользователю доступно 5 бесплатных проверок в месяц, что в принципе достаточно для здорового человека без хронических заболеваний кожи. Неограниченное количество проверок, а также премиум функции вроде realtime AI-камеры и выгрузки результатов доступно при оформлении недорогой подписки.
На 2023 год мы планируем запустить сервис платных онлайн консультаций с дерматологом. Каким бы хорошим ни был алгоритм ИИ, он все равно не заменит врача и мы это видим по обратной связи с пользователями. Определение риска заболевания с помощью ИИ это лишь первый шаг к устранению проблемы. И мы стремимся сопроводить пользователя на всем пути решения его проблемы.
На самом деле у нас еще есть минимум десяток идей по монетизации, включая партнерство со страховыми компаниями (чтобы онлайн-консультации покрывались медицинской страховкой), фарм и косметическими компаниями, но это уже будут следующие шаги. Мне будет интересно услышать и ваши идеи, как дальше можно развивать и коммерциализировать проект. Поэтому приглашаю оставить ваши мысли в комментариях к этому посту, либо на странице ProductHunt.
8. Перспективы AI в дерматологии
Существуют широкие возможности для решения дерматологических проблем благодаря использованию AI в диагностике кожных заболеваний.
По данным Международного фонда дерматологии, три миллиарда человек, живущих в сельской местности, не имеют адекватного доступа к дерматологической помощи. В Европе, например, на каждые 1 000 000 населения приходится только 35 дерматологов. Подобная нехватка дерматологов наблюдается и в других частях света. Время ожидания плановой консультации дерматолога иногда может превышать три месяца, и по мере старения населения планеты спрос на услуги дерматологов будет только расти.
Кроме того, рост заболеваемости раком кожи, широкое распространение сложных воспалительных и хронических заболеваний кожи, а также растущий спрос на косметические процедуры стимулируют потребность в дерматологах. Расширение возможностей врачей первичного звена с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет повысить эффективность лечения, а также снизить нагрузку на дерматологов, сократить очередь и время ожидания консультации специалиста.
Определенным положительным результатом правильной ранней диагностики врачами первичного звена является точность последующего направления пациентов к врачам узкой специализации, таким как дерматологи, онкологи, аллергологи и ревматологи. В качестве альтернативы можно исключить направление пациентов на дальнейшее медицинское обслуживание, если в этом нет необходимости.
Пандемия COVID-19 сделала развитие дистанционного консультирования еще более важным. В дерматологии наблюдалось одно из самых высоких кумулятивных сокращений посещений - на 22% по сравнению с исходным уровнем. Учитывая возможность возникновения пандемий в будущем, медицинские организации будут продолжать уделять первоочередное внимание оказанию высококачественной дистанционной медицинской помощи.
9. Плюшки на десерт
Завершая пост, я хочу поблагодарить вас за ваше внимание и поддержку нас на ProductHunt. В качестве благодарности - примите от меня и всей нашей команды 1 неделю бесплатного использования нашего приложения со всеми премиум-функциями и неограниченного количества проверок. Просто скачайте приложение по этой реферальной ссылке
Буду рад вашей обратной связи и ответить на ваши вопросы в комментариях 👇🏻
Классный, а главное полезный проект. Удачи в развитии!
Второй комментарий и всё под одним и тем же приложением :) другие статьи не интересуют. Топорно работаете.
Поглядел на пабмеде и бмж исследования. Ваше конечно наиболее интересное и полное, но мне бы хотелось выборку побольше. Конкуренты вижу с 2014 пилят нечто похожее на рынке США, но там исследования ещё более куцые.
Ну и да сертификация на зарубежных рынках это боль.
Конечно у нас запланированы более масштабные исследования, но даже сейчас при валидационном датасете в 25000 изображений мы впереди конкурентов, которые валидировали свои решения на датасетах максимум 5-10 тыс случаев.
Комментарий недоступен
Монетизацию можно продумывать бесконечно )) Собственно первые пол-года после решила приложении мы допиливали другие функции, чтобы приложением было более приятно пользоваться. За монетизацию мы взялись только в этом году.
Собственно поэтому мы и запустились сейчас, чтобы получить обратную связь и выслушать идеи, что пользователи хотят видеть в нашем приложении и за что они готовы платить 😊
Комментарий недоступен
Молодцы. Люблю интересные решения для облегчения жизни врачей и их пациентов. Вот куда ИИ нужно двигаться, а не диагностика по симптомам.
А кто из конкурентов присутствует на рынке? Я помню у нас в Беларуси что-то мутили похожее команды, но не знаю домутили ли до чего-то значимого.
Второй вопрос - как оцениваете достоверность результатов? Это комиссия дерматологов, каждый из которых пропускает через себя выборку снимков, оцененых ботом, причем никто из специалистов не знает результата ни бота, ни своего коллеги (то есть делаем ослепление), либо какая иная методика?
Третий вопрос - сколько из 150к пользователей являются живыми и заходят в течение месяца хотя бы раз в приложение?
Ну и четвертый вопрос - про бабло. Я так понял из денег был только ангельский раунд и энтузиазм разработчиков. А как платная подписка, позволяет окупать разработку или может уже работать с прибылью?
Спасибо за вопросы!
1, Мы с Беларуси и стартовали - поэтому вполне возможно вы о нас и слышали )
2. Насчет конкурентов - те которые уже имеют медицинскую лицензию не так и много, их можно пересчитать по пальцам. Недавно TheMedicalFuturist как раз делал обзор подобных приложений. Можете почитать их обзор и удостоверится, что мы занимаем хорошие позиции - https://medicalfuturist.com/the-2023-skin-checking-apps-landscape-infographic/?fbclid=IwAR3ACfzyjZ9L_noB6_d4ljRMU2QhoSYHftE1482l__aQYBs1YlXnTbm7-q4
3. Насчет MAU - около 30К пользователей, но в нашем случае надо конечно брать более долгий период, тк пользователям с здоровыми родинками мы рекомендуем делать повторную проверку через 3-6 мес в зависимости от состояния их новообразований. Самые активные пользователи это конечно люди с хроническими заболеваниями либо с множеством родинок неправильной формы, которым надо часто делать самоконтроль.
Насчет финансирования - мы также получали грант и субсидии. Проект пока не самоокупается, но мы идем к этому. Планируем привлекать венчурные капитал.
попробовал. прикольно но или я не понял как или невозможно переключиь камеру на фронтальную. как блин себе плечо сфотографировать? а лицо? можно конечно к зеркалу подойти, но это же вставать надо). второе- 3д модель человека -ну вы хоть руки ему поднимитею подмышечные впадины самый рассадник родинок, а отметить их практически невозможно. в идеале: отмечаешь на модели область, потом можно уточнить. По внешнему виду - тоже слабовато. нет меню приложения, нет кнопки назад.... все очень сыровато и не интуитивно. Но цветовая схема зачетная, мне порнавилась) По функционалу... ну что то там определил, вопрос насколько достоверно. После опрееления типа родинки хотелось бы не только название с текстовым описанием но и примеры фотографий. не "имеет вогнутые края по контуру" и вот так они, эти края, выглядят.
Интересно)
Одно решение в сфере двух моих интересов - люблю загорать (а известно, что при этом необходимо усиленно следить за кожей, нормировать время и т.д.) и учусь на ML-инженера.
Отличная идея и респект за реализацию. Классный проект)
1. Как вы решите распознавание "атопического дерматита" или "псориаза" (диагнозов, которые ставят каждому второму, ладно, третьему) и соотнесение их с реальной причиной возникновения такой кожной реакции?
2. Как решаете проблему соответствия кожных реакций (в т. ч. аллергенных) на внутренние бактериальные инфекции и прочие заболевания?
3. Если обучать AI на известных данных, то будет много ошибок, ибо кожные болячки мало изучены, т. к. часто являются следствием, а причин возникновения множество.
На все три вопроса попробую ответить одним ответом: алгоритм видит только визуальные признаки и не может распознать причины. Соответственно и заключение он выдает только на основании визуальных признаков.
Соотношение же с этиологическими факторами, учет других "мета-"данных, таких как возраст, субъективные ощущения, длительность и динамика заболевания - это уже работа клинициста...и будущих нейросетей.
Я думаю, что у вас две проблемы. Первая - таких приложений куча из разных стран. Реализуются они относительно просто, вот их и делают все, кому не лень, уже несколько лет. Видел даже прототипы, где к телефону подключалась линза/дерматоскоп. Вторая проблема - приложение может не найти применения. Если тебя что-то беспокоит - ты бежишь к врачу. Если ты обнаружил, что надо попасть к врачу с помощью приложения, то ты все равно бежишь к врачу. Но если тебя ничего не беспокоит, то ты и приложение не скачаешь. И приложение даже может ухудшить ситуацию: ты скачал его, проверил пару подозрительных (для тебя) родинок и успокоился. А врач бы проверил все родинки, и может быть что-нибудь нашел среди тех, что не кажутся подозрительными.
приложений которые анализируют не только родинки или акне не так много, имеющие CE-Mark и того меньше.
То что приложение сейчас "витаминка", а не лекарство мы не скрываем. На PH мы прямо говорим что это бета-версия.
А вот теперь представьте, что вы можете проверить какую-то патологию на коже с помощью ИИ, потом получить подтверждение от врача и в случае не сильно опасных заболеваний вроде грибка или акне вам еще выдается рекомендация безрецептурных препаратов, которые могут вам помочь. В таком кейсе приложение найдет применение? 🙄
Идея хорошая. Для столицы. В глубинке будет проблематично объяснить врачу, что сам чего-то диагностировал с помощью ИИ.
а зачем что-то объяснять? выявил какую-то угрозу - обратился к врачу за лечением вовремя. Учитывая что в глубинке доступность медпомощи хуже, то даже наоборот: мы ожидаем что в регионах наше приложение будет востребовано
У нас система такая, что к тому же онкологу не попадешь на прием, если нет направления от участкового, а участковый может с таким мандатом и послать. Причем далеко.
У меня знакомый парень недавно умер. Два года долбился к врачам, говорил, что ему плохо и просил обследование. Ну, кровь возьмут, ну давление померят, после чего скажут, что все нормально, нужно больше кушать и отдыхать.
В итоге он в областном центре на улице сознание потерял. Там быстро разобрались, что у него лейкемия в последней стадии. Парню было 31 или 32 года.
Рекомендовать любые препараты, когда у вас достаточно низкая точность на моделях - это прямо плохо, не надо так делать.
Пожалуй, вам стоит сперва изучить наш отчет о точности здесь https://skinive.com/skinive-accuracy2022/ и убедиться в высоком уровне чувствительности и специфичности нашего алгоритма 🙂
Да, я изучил, поэтому и делаю такие утверждения.