Компания «К-Скай» из Петрозаводска, резидент Фонда «Сколково», привлекла в разгар пандемии более 130 млн рублей частных инвестиций на развитие системы предиктивной аналитики для здравоохранения Webiomed.

Система предиктивной аналитики и управления рисками пациентов Webiomed позволяет автоматически анализировать медицинские данные, выявлять факторы риска и подозрения на заболевания, формировать на их основе прогнозы, содержащие комплексную оценку вероятности развития различных заболеваний и смерти пациента.

В апреле с.г. Росздравнадзор зарегистрировал систему Webiomed в качестве медицинского изделия. Это первый программный продукт с искусственным интеллектом, прошедший технические и клинические испытания и получивший разрешение на применение в российских больницах и поликлиниках.

«Мы целенаправленно шли к этому результату и хотели быть первыми», – заявил Sk.ru генеральный директор «К-Скай» Роман Новицкий.

О чем до поры гендиректор не говорил, это о том, что к тому времени стартап уже в основных чертах согласовывал условия инвестиционного раунда и достиг принципиальных договоренностей по структуре сделки.

По словам Спартака Заболотского, представляющего группу независимых частных инвесторов, проект не только имеет огромные перспективы с финансовой точки зрения, но и очень важен в социальном плане: «Компания ведет системную работу по развитию проекта, имеет сильную научную составляющую, является участником “Сколково”, за плечами основателей большой опыт работы в сфере цифрового здравоохранения. Все эти факторы привели к тому, что из множества проектов для инвестирования, мы выбрали именно проект Webiomed», – отмечает инвестор.

Родом из Карелии

«К-Скай» базируется в Петрозаводске, и это не случайно. Ее сооснователи, Роман Новицкий и Александр Гусев, родом из Карелии. Они одногодки, сейчас им по 43 года; оба окончили Петрозаводский университет по инженерным специальностям, и прежде, чем создать собственную компанию, прошли большую школу на крупных предприятиях республики. Причем судьба распоряжалась так, что их профессиональные интересы изначально были в той или иной степени связаны с тем, чем им предстоит заниматься в будущем.

Дипломная работа Романа Новицкого, например, была посвящена созданию программного обеспечения для работы отделения УЗИ; в сущности, это был отдаленный прообраз информационной медицинской системы.

Александр Гусев проходил армейскую службу на космодроме в Плесецке, где в военном госпитале создавал ПО для автоматизации процессов работы врачей. В дальнейшем Гусев трудился ИТ-разработчиком в медицинском центре крупнейшего в Карелии предприятия по производству бумаги, ООО «Кондопога» и одновременно занимался научной работой, защитил диссертацию по математическим методам в медицинских информационных системах. Новицкий десять лет проработал в карельской ИТ-компании «Сплайн.

У компаний оказались совместные проекты, которые и познакомили Романа и Александра. В 2007 г. совместно с еще одним партнером создали компанию «Комплексные медицинские информационные системы», которая занималась информатизацией медицины.

«С этого года мы планомерно работали на рынке цифровой медицины, преимущественно с госзаказчиками, – говорит Роман Новицкий. – В августе 2019 резидентом «Сколково» стал наш новый проект Webiomed».

Webiomed представляет собой качественно новый этап в развитии компании.

«Классические продукты информатизации – это условно на 80–90% айтишная история, – поясняет Александр Гусев. – Если есть хорошее техническое задание, можно достаточно надежно сделать программный продукт. В случае с искусственным интеллектом все происходит с точностью до наоборот. Тут непосредственно айтишная составляющая – например, трудозатрат, времени – хорошо, если процентов 20–25, а все остальное это экспертиза, в данном случае, медицинская».

Компания собрала команду медицинских консультантов, в которой есть кандидаты и доктора наук, специалисты по разным медицинским направлениям.

«Механика у нас следующая. Имея определенные данные либо какую-то идею, мы собираемся с нашими консультантами, обсуждаем это, затем реализуем тот или иной алгоритм – либо через машинное обучение, либо через экспертные системы; пилотируем, и дальше уже наши медицинские эксперты позволяют тонко настроить систему: как интерпретировать информацию, какую рекомендацию давать, на основании каких документов. Они глубоко понимают эти медицинские рекомендации и помогают их оцифровывать и закладывать в базу знаний системы».

Алгоритмы вместо черной магии

«…Подумаешь, бином Ньютона! Умрет он через девять месяцев, в феврале будущего года, от рака печени…», – говорит Коровьев в романе «Мастер и Маргарита» в ответ на замечание буфетчика, что время его смерти «никому не известно и никого не касается».

Во времена Булгакова не существовало предиктивной медицинской аналитики, как, впрочем, не существовало и электронных медкарт.

Но сегодня даже самая умная машина не способна читать карты – что электронные, что бумажные, – в том виде, как их заполняет большинство врачей.

Поэтому «прежде, чем информацию проанализировать, ее надо суметь извлечь, – рассказывает Александр Гусев. – Первое, чему мы учим нашу систему, – извлекать информацию. Мы применяем NLP-технологии искусственного интеллекта, для того чтобы “вытаскивать” данные из медицинских записей».

Система Webiomed – это, по сути, облачный веб-сервис, который может принять в качестве параметров запросов обезличенную электронную медицинскую карту или отдельный медицинский документ.

После того, как вся информация получена системой, ее подвергают форматно-логическому контролю, чтобы к ней был определенный уровень доверия. Дальше начинается самое основное: система применяет различные алгоритмы, позволяющие выявить подозрения на заболевание, даже если врач не установил его в клиническом диагнозе, но машина по ряду признаков видит, что, скорее всего, заболевание есть, продолжает Александр Гусев.

Если врач подтвердит заболевание, которое увидела система, Webiomed делает прогнозы: как болезнь может развиться в ближайшее время. Для этого выявляются факторы риска, применятся шкалы, модели на основе машинного обучения, оцифрованные клинические рекомендации.

По каждому заболеванию применяют как можно больше алгоритмов, и в этом смысле основная задача команды состоит в том, что обогащать эти алгоритмы, разрабатывать все новые и новые. Инвестиции привлекаются, в том числе, для выполнения этой задачи.

«Если какая-то из моделей или несколько одновременно срабатывают, т.е. мы видим, например, что высока вероятность инфаркта или инсульта, мы присваиваем этому запросу соответствующий уровень внимания, устанавливаем группу риска – низкий, умеренный, высокий, очень высокий – и на основании оцифрованных клинических рекомендаций формируем персональную рекомендацию – врачу и пациенту: что необходимо делать для того, чтобы негативное событие не наступило, – говорит Александр Гусев.

И вот этот ответ отправляем обратно в ту информационную систему, которая запросила нашу консультацию, а уже система выводит результат врачу. Есть сценарий, когда информсистема автоматически анализирует свои данные. Пациент поступил в стационар, Webiomed способна заранее, не дожидаясь, когда у врача будет время, проанализировать ее с помощью искусственного интеллекта, получить ответ и записать в историю болезни. Тем самым система может выстраивать по госпиталю списки уровней риска, привлекая внимание к высокорискованным пациентам».

На сегодняшний день в базе Webiomed более миллиона пациентов в обезличенном цифровом виде и более 41 млн медицинских протоколов, и эти данные ежедневно пополняются.

Путь к сердцу инвестора лежит через умение структурировать сделку

Методика «К-Скай» успешно апробирована на уровне двух регионов: Ямало-Ненецкого округа и Кировской области; у компании также есть проекты в Республике Карелия, рассказывает гендиректор Роман Новицкий. Недавно Webiomed выиграл престижный конкурс AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020, а также победил в отборе лучших отечественных решений на базе «сквозных» цифровых технологий, который провел Аналитический центр при правительстве РФ совместно с Минкомсвязью.

Одновременно с запуском пилотов в середине прошлого года компания приступила к поиску частных инвестиций. Первые контакты с представителем инвесторов состоялись в октябре прошлого года. На тот момент название компании «К-Скай» бизнес-ангелам ни о чем не говорило, но после того, как они собрали информацию, очень хорошим козырем оказалось то, что компания готова «общаться финансово», как выражается Роман Новицкий: обсуждать вопросы структуризации сделки, корпоративного управления и бизнес-планов, а также стратегию развития на ближайшее время и на горизонте до пяти лет.

«Это обычно слабое место стартапов, отмечали инвесторы, – рассказывает собеседник Sk.ru. – Есть классные ребята, хорошие технологии, но все ломается на юридической и финансовой составляющих. Для наших инвесторов особую роль сыграло то, что мы являемся участником «Сколково». Работа со Skolkovo Ventures подкрепила наши параметры оценки, позволила нам более уверенно общаться с инвесторами, когда мы согласовывали параметры сделки. Это было очень важно и сыграло значительную роль. Skolkovo Ventures сопровождала и до сих пор сопровождает процесс по сколковской программе возмещения инвестиций бизнес-ангелам. Наличие этой программы и возможности инвестору в ней участвовать тоже сыграли существенную роль в ускорении процесса».

Станислав Колесниченко, управляющий директор Skolkovo Ventures – платформы по управлению венчурными фондами и привлечению финансирования в технологические компании, – доволен совместной работой со стартапом.

«Мы очень рады, что высококвалифицированная и профессиональная команда Webiomed сумела привлечь полноценный раунд инвестиций. До сделки и на всем ее протяжении мы работали с проектом в рамках инвестиционного менторства: помогали в подготовке инвестиционной презентации, советовали компании, как правильнее структурировать сделку и выстраивать переговорный процесс с инвесторами на ранней стадии. Помимо этого, Skolkovo Ventures помогла сформулировать условия для бизнес-ангелов в рамках сделки и воспользоваться программой налоговой субсидии для бизнес-ангелов. Данная программа очень популярна среди стартапов и инвесторов, и нам приятно видеть, что Webiomed стал ее участником».

Не было бы счастья, да пандемия помогла

Далеко не каждой компании удается в кризис провести раунд инвестиций. Не менее важно, что для команды «К-Скай» пандемия стала тем мощным внешним фактором, который, по выражению Александра Гусева, «ускорил цифровую трансформацию проектов», когда пришлось быстро осваивать технологии удаленной работы.

«В этом смысле не было бы счастья, да несчастье помогло, – говорит сооснователь компании. – Второй существенный поворот связан с содержанием самих проектов: до пандемии мы в основном хотели и планировали заниматься неинфекционными хроническими заболеваниями – сердечно-сосудистыми, сахарным диабетом и т.д. – и думали, что здесь будет самый большой спрос. Но когда пандемия началась, а у нас проекты уже были запущены, мы вдруг стали видеть, что нашим заказчикам точно так же необходимы оценка рисков и выявление подозрений и на инфекционные заболевания, коронавирус. Поэтому мы немножко приостановили работу по хроническим заболеваниям и стали срочно добавлять оценку групп риска по Ковид-19. И сейчас пилотируем это. Имея отработанную технологию выявления, отслеживания и аналитической обработки подозрений на инфекционное заболевание, проще добавлять разные возбудители, виды инфекций. Такой инструмент мониторинга и раннего предупреждения может быть очень полезен, на наш взгляд».

Старший вице-президент по инновациям Фонда «Сколково» Кирилл Каем обращает особое внимание на то, что быстро развивающийся стартап участвует в деятельности рабочей группы Росздравнадзора по формированию предложений по регулированию медицинского программного обеспечения, в том числе, систем поддержки врачебных решений с применением искусственного интеллекта. В этой деятельности «К-Скай» сотрудничает с Центром компетенций по нормативному регулированию цифровой экономики «Сколково».

Предыстория такова. Минувшей осенью Михаил Мурашко, на тот момент глава Росздравнадзора, ныне министр здравоохранения, собрал совещание, на которое в числе экспертов были приглашены представители «Сколково». В ходе совещания было решено создать отраслевую рабочую группу для того, чтобы системно разбираться с теми нормативами, которые являются барьером для развития инноваций.

По словам Александра Гусева, участвующего в этой работе, у группы уже есть практические результаты.

«Мы ведем очень предметный диалог и точечную работу нам корректировкой нормативно-правовых актов и рекомендаций, – рассказывает он. – Это в перспективе должно привести к тому, что прошедший испытания продукт сможет более оперативно, с меньшими затратами быть выведен на рынок».

Главная особенность рынка предиктивной аналитики в сфере здравоохранения заключается в том, что он глобальный и бурно развивается. В 2018 году, по данным ReportsAndData, размер рынка составил достаточно скромные $2,9 млрд. Ожидается, однако, что он будет расти в среднем на 28,9% год, и, по прогнозу Meticulous Research, в 2027 г. достигнет $84,2 млрд.