Больше 250 млн на развитие нейросетей или история одного стартапа

Как выжить на рынке, которого нет, с продуктом, который тяжело продавать и новой технологией, которой еще не доверяют. Объясняет Сергей Сорокин, генеральный директор компании Botkin.AI.

Пять лет назад мы с партнерами решили создать платформу для анализа медицинских изображений с помощью искусственного интеллекта. Тогда на российском рынке не было похожих продуктов и крупных компаний-конкурентов, не было явного запроса со стороны участников медицинского рынка и очевидной модели монетизации. Но был только зародившийся интерес к самой технологии и понимание тенденций долгосрочного развития отрасли. Казалось, что нам предстоит совершить “прыжок веры”. До дна мы не долетели, а пару лет спустя привлекли 100 млн инвестиций на развитие продукта, а потом и еще 160 млн рублей.

В 2017 году на волне развития нейросетей и общего хайпа вокруг технологии было понятно, что искусственный интеллект неизбежно интегрируется в нашу жизнь, в том числе и в медицину. В пользу гипотезы говорило сразу несколько факторов:

Мы не испытывали никаких иллюзий относительно быстрого заработка: было понятно, что в медтехе будет долго и трудно. Но у нас с партнерами был весомый опыт в этой сфере, поэтому решили попробовать. Кстати, “мы” - это три человека, между которыми были распределены технические задачи (Олег Бухвалов), бизнес-задачи и задачи, связанные с обучением нейросетей (Иван Дрокин). Мы начали с рентгенологии и предположили, что автоматизация в этой области будет развиваться так же, как когда-то кардиология. Например, раньше специалисты вручную расшифровывали результаты ЭКГ, буквально сидели с линейками и измеряли высоту зубцов. Сейчас многие процессы в этой области автоматизированы.

Для начала подробнее о технологии. Мы планировали создать модели (=нейросети), которые будут искать на медицинских изображениях (КТ, рентген, маммограммы) патологии, например, рак на ранних стадиях. Это действительно нужно рынку: рентгенологи пропускают рак легкого чаще, чем в 50% случаев*, около 40 миллионов медицинских заключений в год содержат диагностические ошибки. Это происходит не потому, что врачи плохие. Высокая нагрузка (особенно в пандемию), сложные случаи, недостаточная квалификация - все это неизбежно приводит к пропускам, иногда фатальным для пациента. А внедрение системы искусственного интеллекта, которая “подсветит” на снимке подозрительные зоны, значительно увеличивает вероятность выявления злокачественного новообразования на ранней стадии.

Разработка платформы на базе искусственного интеллекта подразумевает огромный объем научной работы, работы над ошибками и постоянного совершенствования. От момента создания стартапа и до продукта, с котором можно начинать внедрение, прошло практически два года. И даже спустя два года мы понимали, что продукт нужно развивать дальше. Очевидно, что компания не может существовать за свой счет, поэтому стартовая линия начинается с привлечения посевного раунда.

С чем желательно идти к инвестору:

Так мы нашли первых инвесторов - это были венчурные фонды Primer Capital и ExpoCapital. Перед этим, конечно, была череда общения с другими фондами. Венчурных фондов, готовых инвестировать в наукоемкие стартапы на ранних стадиях и имеющих экспертизу в медтехе, в России не так много. Осложняло задачу и то, что тогда не было успешных кейсов внедрения технологии искусственного интеллекта, а сам продукт довольно специфичный.

На деньги инвесторов мы должны были в течение полугода сделать MVP версию модели для поиска рака на КТ органов грудной клетки. Шутка ли: мы делали это вшестером, еще и запатентовали алгоритм для одновременной работы с разными данными пациентов. Модель протестировали в Мурманской областной клинической больнице - пилот показал, как мы далеки до идеала, но вместе с тем подтвердил гипотезу о том, что решение действительно разгружает врачей-рентгенологов и увеличивает эффективность диагностики. И дальше стало проще, в дальнейшем мы вышли на следующие этапы финансирования: раунд А - привлекли 100 млн рублей (фонды RBV Capital и Digital Evolution Ventures), а позже на раунд B - 160 млн рублей (фонды Ташир Медика и Unicorn).

Между раундами разрабатывали новые модели, расширяли число пилотов, получили первые коммерческие проекты. И к концу 2021 году команда Botkin.AI состояла из 60 человек, в портфеле - более 30 проектов (Россия, Бразилия, Египет), компания вошла в ТОП-10 стартапов по всему миру по версии EWC.

С самого начала работы мы столкнулись с рядом преград, которые тормозили повсеместное внедрение технологий на основе искусственного интеллекта:

По сравнению с 2017 годом рынок подрос, врачи и даже государство стали проявлять интерес к медтеху. В России появились компании с аналогичным продуктом, в авторитетных изданиях публикуются статьи по результатам проектов внедрения. Но вместе с тем очередь из больниц, желающих подключиться к платформе, не выстроилась.

Если верить кривой Гартнера, общество находится на стадии разочарования в технологии. Отчасти благодаря тому, что в какой-то момент на рынке стало слишком много энтузиастов, поспешивших предложить сырой продукт, и в итоге провалившихся на первом же пилотном проекте. Отчасти из-за того, что искусственный интеллект не настолько всемогущ, как показывают в фильмах. До отрезка “плато продуктивности” нам далеко, но продавать продукт нужно уже сейчас. Поэтому мы прощупываем рынок, постоянно совершенствуем платформу и модели, пробуем себя в экспериментальных проектах. Здесь нет никакой особой формулы: пилотные проекты плавно перерастают в коммерческие. В качестве дополнительного дохода гранты, акселераторы и премии. У Botkin.AI довольно очевидная и прозрачная модель монетизации: стоимость проекта зависит от числа изображений, которые “прогоняются” через нашу платформу.

Все понимают, что искусственный интеллект скоро займет свою нишу, но как именно это произойдет, остается только догадываться - все пытаются найти и предугадать этот вектор, и мы тоже. Пока есть теория о том, что формирование рынка надо просто пережить. Кто сможет переждать сложные времена, довести свой продукт до совершенства, собрать несколько успешных кейсов, тот и будет потом счастлив. Главное - смотреть, чтобы не заканчивались деньги и думать наперед о дальнейшем финансировании. Такова судьба наукоемкого инвестиционного проекта.

Закончим полезными советами для тех, кто решил попробовать себя в медтехе:

*По данным исследования, проведенного в рамках Международной программы ранней диагностики рака легких International Early Lung Cancer Action Program (I-ELCAP)