Российско-индийский ИИ лечит людей
Компания Droice Labs, возникнув несколько лет назад, предложила рынку медицинских технологий информационно-аналитическую систему с искусственным интеллектом (ИИ). Ее главное призвание – помочь врачам по всему миру в лечении людей. Создателями этой компании стали российский экономист Александр Макаров и однофамильцы из Индии – Маюр Саксена и Харшит Саксена. До появления проекта Судьба будущих бизнесменов складывалась по-разному. Александр, отучившись в Санкт-Петербургском государственном университете, работал в российском офисе IBM, позже участвовал в развитии проекта Foodpanda в Гонконге в качестве лидера в бизнес-аналитике и количественном анализе данных. Маюр же с малых лет знал, что займется медициной. Позже пришло осознание, что это будет не врачебное дело, а биомедицинская инженерия. Им руководила мечта создавать новое и спасать тысячи людей во всем мире. Закончив технологический институт в Индии, он перебрался в Колумбийский университет, под начало выдающегося ученого Майкла Шитца. Помимо основной учебной и научной деятельности, Саксена посещал занятия по предпринимательству. Там его свели с Джилетом, другим студентом. Вместе они работали над проектом в сфере борьбы с ожирением и основали компанию. Специализируясь на исследованиях в биомедицинской инженерии и работая научным консультантом в Boston Consulting Group, Маюр Саксена в 2015 году познакомился с Александром Макаровым. Их встреча состоялась в нью-йоркском Колумбийском университете. Поработавший в московском филиале IBM Макаров к этому времени уже закончил Высшую школу менеджмента СПбГУ. Третий участник Droice Labs, Харшит Саксена, получив диплом в индийском технологическом, также перебрался в Ньй-Йорк, в Колумбийский университет. Но он изучал информационные технологии. В конце 2015-го к их команде присоединились Баттачара, друг детства Саксены, который получал образование в Нью-Йоркском университете (компьютерная безопасность), и Таша Нагамине, занимавшаяся в Колумбийском университете проблемами искусственного интеллекта. В том же году они приступили к написанию алгоритма работы системы и программного кода и составлению бизнес-стратегии. Наконец, в начале 2016-го, когда была готова первая версия программы, они зарегистрировали компанию Droice Labs. Акции были поделены между ними в неравных пропорциях. Развитие бизнеса Главный принцип Маюра можно выразить тремя словами: «нужно говорить с людьми». Он следовал ему с самого начала, когда проект еще находился на стадии разработки, и уверился в нем еще больше, когда компания была основана. С той поры по нынешнее время он вместе с Макаровым выступил на сотне конференций, где в качестве слушателей, участников и членов жюри были представители медицинского сообщества и страховых компаний (очень заинтересованных в успехе Droice Labs), ученые, специалисты в IT-технологиях, инвесторы. Благодаря этому компании не нужна была реклама: их команду и без того прекрасно знали. «Мы использовали открытые массивы данных пациентов. Активное внедрение баз данных, аккумулирующих множество индивидуальных параметров обследуемых в клиниках людей, позволило систематизировать обобщенную информацию о результатах прохождения тестов, данных антропометрии, сведений о хронических заболеваниях, аллергических проявлений различного вида. Дополнительное использование электронной медкарты клиента с историей врачебных решений значительно добавляло точности и увеличивало надежность прогнозирования нежелательных реакций», – рассказывает Александр Макаров. Продукт для пациента Прототипом будущей системы стало приложение, которое просчитывало риски возникновения побочных реакций на те или иные лекарства. На этом специалисты компании не остановились. Они создали продвинутую систему с искусственным интеллектом, которая анализировала большие объемы информации. Особенности организма, аллергические реакции, результаты тестирований, истории болезней в сопоставлении с генетикой. Система обрабатывала данные, сопоставляла друг с другом, после чего выдавала различные варианты лечения и рекомендуемые препараты с рисками возникновения побочных эффектов. Врачу оставалось только выбрать один из них, исходя из личного опыта и опыта работы с конкретным пациентом. Работа системы и врача ведется тандемно. Система моментально считывает данные пациента с электронной медкарты, составляет его медицинский профиль в понимании программы и сравнивает показатели с миллионами других профилей. Подсказки, прогнозы, графики, возможные риски конкретного пациента – дело техники для искусственного интеллекта. Первоначальная задача разработки программного обеспечения, которое могло бы предсказать нежелательные побочные реакции больных, была успешно решена. Но «пришедший во время еды аппетит» значительно расширил список факторов, подвергающихся машинному анализу. Окончательный список анализируемых факторов в обобщенном виде содержал следующее: обязательные сведения о возрастных и половых особенностях пациента; аллергические реакции на все ранее используемые и предполагаемые медикаменты; результаты медицинских тестов со всеми отраженными в них параметрами; данные о предыдущих обращениях в медицинские учреждения; сведения о хронических заболеваниях. Используемые в программе алгоритмы сравнивают по множеству параметров историю болезни пациента с огромным массивом данных о лечении больных со схожими медицинскими показаниями в соответствующей статистической выборке по полу и возрасту. СППР (система поддержки принятия решений), сопоставив информацию по каждому показателю, прогнозирует риски конкретного пациента, основываясь на миллионных и статистически достоверных сведениях о похожих медицинских историях. Возложение на Droice Labs обязанностей по составлению дозировок, графика приема лекарств, их списка уменьшает затраты времени врача. На основе анализа огромной статистической информации программа предлагала схемы лечения с учетом рисков краткосрочных и долгосрочных осложнений, аллергических реакций, побочных эффектов, сочетаемости лекарственных средств, общей стоимости медикаментов. Продвижение Но что до реальной пользы – ее еще предстояло доказать. Для решения проблемы Droice Labs предоставляла клиентам возможность использовать их систему бесплатно в течение испытательного срока. Результат впечатлил общественность. Сократился срок лечения, увеличилась его эффективность и уменьшилось количество случаев возникновения побочных эффектов. К 2018-му компания продала систему 27-ми клиникам США. Разные ее версии (для хирургов, для терапевтов и т.д.) стоили от $100 тысяч до $500 тысяч. В 2017-м Droice Labs открыла офисы в Санкт-Петербурге и Москве, установила систему в 11 медицинских учреждениях в разных регионах России. Полученные от продаж и участия в конкурсах средства вкладывались в разработки. Часть средств компания выделила для продвижения на рынок Китая. Помимо участия в конференциях, Маюр стремился разговаривать с другими предпринимателями. Договаривался о встречах, приглашал на обеды. Не для того чтобы привлечь новые средства, но поделиться своим опытом, перенять их, рассказать об успехах. Это была лучшая реклама: она принесла компании новые знакомства, клиентов и вложения. Инвестиции Droice Labs, достаточно быстро став привлекательным для инвесторов проектом, не стремилась этим пользоваться. Конкурсы и гранты стали основным источником средств на первых порах. Победа в GoTech (российский конкурс для IT-компаний), в конкурсах Корнельского университета и университета Райс на лучший бизнес-план создала задел. После таких успехов компанией заинтересовался венчурный фонд Dorm Room Fund и вложил в нее $25 тысяч. За первые полгода существования компания потратила около $500 тысяч: это и разработка системы, и покупка серверов, компьютеров, найм специалистов. Впоследствии компания выставила на фондовый рынок 20% акций, тем самым давая возможность потенциальным инвесторам вложиться в бизнес. Но основные средства к тому времени уже приносили продажи системы. На полученную прибыль компания открыла офис в Москве, на эти же деньги планирует реализацию дальнейших проектов (в России и Китае). Особенности для врачей Система предназначалась не только для терапевтов, но для врачей других специализаций, в том числе хирургов. Она способна просчитывать возможные исходы хирургических вмешательств и на основе данных о пациенте предлагать врачу альтернативы. Способна анализировать ранения, обрабатывать изображения, измерять площадь пораженных и отмерших тканей, размер раны и другие параметры. Также система научена выявлять признаки таких болезней, как рак, диабет, сердечная недостаточность и даже предсказывать шансы на их возникновение. Именно в этом заключается основной принцип современной медицины: выявить болезнь на стадии ее зарождения и принять необходимые меры. Система использует накопленный медицинский опыт, отраженный в 10,5 миллионах медицинских карточек, 27 миллионах научных статей и клинических исследований. Характеристики более 20 тысяч зарегистрированных в России медикаментов служат основной для фармакологического прогнозирования лечения. В данный момент к Droice Labs обращаются около 300 медиков в 20 клиниках «Полис. Участковые врачи». Откуда информация? Начальный этап эксплуатации программы характеризовался обращением к открытым источникам информации; по мере наработки практического опыта медицинские организации стали предоставлять собственные базы данных с клиническими историями болезни реальных пациентов. Генеральный директор Droice Labs Маюр Саксена, рассказывая об особенностях системы, сообщает, что данные, полученные от врачей, сбытовой фармацевтической сети, страховых компаний и других участников здравоохранения, подчеркивают, что информация очищена от персональных данных – машине фамилия не важна. «Благодаря этому у нас есть полная и всесторонняя картина лечения и его результатов, которая, как правило, недоступна даже для лечащих врачей. Различные сегменты оказания медицинской помощи часто не кооперируются друг с другом, не обмениваются данными. Мы пытаемся обеспечить преемственность информации, на ее основе наращивать качество предсказательных моделей», – рассказывает Маюр. Важным источником информации для системы являются сведения о пациенте, поступающие в клинику от фармацевта. Власти штата Нью-Йорк, обязав два года назад аптечные учреждения обмениваться с клиниками электронными рецептами, позволили Droice Labs получить важный канал актуальной информации, помогающий докторам понять, а покупает ли вообще пациент прописанные препараты. На основе повторных покупок анализируется их полезность для больного. Разработчики системы предполагают прозрачность процесса как для аптек, так и для медицинских учреждений. Автор: Кристина Фирсова
