Искусственный интеллект в медицине. Как tech-компании зарабатывают на здоровье?

Искусственный интеллект в медицине стали использовать еще с 1970-х годов, когда появилась первая экспертная система для врачей MYCIN с базой знаний из 600 правил. С тех пор многое изменилось — ИИ применяют в диагностике заболеваний, разработке новых препаратов и вакцин, медицинской робототехнике.

По прогнозу MarketsandMarkets, рынок ИИ-сервисов для здравоохранения вырастет с 14,6 млрд в 2023-м году до 102,7 млрд к 2028-му году. Кому достанутся все деньги? Digital Business погрузился в медицинскую тему, чтобы узнать, какие ИИ-компании сейчас в тренде и как именно нейросети и чат-боты меняют консервативную healthcare-индустрию. Также разобрались, во сколько сейчас оценивают самые продвинутые ИИ-решения в медицине и какие инвестиции им уже удалось привлечь.

Диагностируют рак по капле крови и привлекают миллиард долларов инвестиций

С помощью машинного обучения можно обрабатывать результаты компьютерной томографии, рентгеновских снимков, МРТ, анализов крови. Человек может пропустить или не заметить опухоль — наше зрение и внимание не идеальны. Компьютер не устает и способен обработать гораздо больший объем информации.

Правда, случаются и «эпик фейлы». В 2021-м году американская компания Epic Systems разработала алгоритм Epic Sepsis Model (ESM). Он прогнозировал сепсис, который сложно диагностировать на ранней стадии. Позже независимое исследование обнаружило, что алгоритм пропустил 67% случаев с сепсисом, и только в отношении 12% больных оказался прав.

Тем не менее, есть доказательства, что использование ИИ-инструментов снижает количество врачебных ошибок. Так что компании, которые развивают диагностические ИИ-сервисы, получают поддержку инвесторов и внедряют решения в клиниках по всему миру. Вот самые удачные примеры.

Enlitic

Американская компания с 2014-го года развивает ИИ-сервисы, которые помогают быстрее и качественнее распознавать рентгенологические снимки. Даже простая стандартизация снимков с помощью ИИ сильно упрощает работу рентгенологов. Например, в европейской компании TMC продуктивность врачей увеличилась на 10%. Это значит, что они смогли помочь большему числу людей с болезнями, при которых нельзя упускать время.

Всего, если доверять информации на сайте компании, на данный момент в проект инвестировано $85 млн. По данным Crunchbase, общая сумма финансирования — $55 млн. В декабре 2023-го года Enlitic вышла на IPO и привлекла 21 млн австралийских долларов (примерно $13 млн).

Фото: dcvc.com

Freenome

Freenome — биотехнологическая компания из США. С 2014-го года разрабатывает метод, по которому можно определять рак на ранних стадиях с помощью анализа крови. ИИ анализирует разные биологические параметры крови, чтобы найти закономерности и маркеры заболеваний. Пока продукт недоступен для использования, идет этап исследований. Сейчас проводится PREEMPT CRC — проект с участием 30 тыс. человек с раком толстой кишки.

Freenome привлекла инвестиций на общую сумму $1,1 млрд. После последнего раунда финансирования в 2022-м году оценка компании составила от $1 млрд до $10 млрд.

Фото: Freenome

Digital Diagnostics

Digital Diagnostics — первая в США компания, получившая от государственного регулятора разрешение на постановку диагноза без участия врача. Продукт компании LumineticsCore — алгоритм, который за минуту анализирует изображение глаза, чтобы выявить диабетическую ретинопатию. Точность — 87%.  Этот недуг — основная причина слепоты у больных диабетом. Ранняя диагностика повышает шансы на  сохранение зрения.

Проект еще на ранней стадии привлек $52 млн инвестиций. Общая сумма финансирования составила $173,4 млн за 7 раундов. Актуальная оценка компании на данный момент неизвестна, однако в сентябре 2018-го ее оценивали в $108 млн.

Чат-бот, который проконсультирует по вопросам здоровья

Появление в 2022-м году ChatGPT подстегнуло развитие онлайн-консультаций на основе генеративного ИИ. Чат-боты могут отвечать на вопросы пациентов 24/7. Это экономит время врачей. Кроме того, есть исследование, показывающее, что 64% опрошенных пациентов чувствуют себя более комфортно, если у них есть круглосуточная поддержка.

Языковые модели отлично подходят для телемедицины: ChatGPT и Med-PaLM успешно сдали экзамен для врачей USMLE (только после него специалист получает медицинскую лицензию в США — прим. Digital Business). Компании используют языковые ИИ-модели, чтобы создавать цифровые продукты для врачей и пациентов, в которых часть работы берут на себя чат-боты. В одних случаях они составляют заключения и проверяют истории болезней, в других — отвечают на вопросы пациентов.

NeuralMed

Бразильский стартап NeuralMed использует ИИ-алгоритмы для анализа медицинских текстов в режиме реального времени. Например, можно обработать неструктурированный отчет радиологического исследования и составить связную медицинскую запись. Еще сервис может анализировать истории болезней, чтобы увидеть там «красные флаги» и предупредить о возможной врачебной ошибке. Сейчас продукт NeuralMed используется в 140 больницах Бразилии.

С 2018-го года проект привлек около $2 млн инвестиций.

Фото: medictalks.com

K Health

K Health разрабатывает приложение с чат-ботом, натренированном на 2 млн анонимных медицинских записях. Пациент вводит все симптомы и получает предварительный диагноз. При этом есть возможность связаться с врачом для консультации. Услуги доступны 24/7 в 48 американских штатах.

K Health получила инвестиции в размере $330,3 млн за 9 раундов. Оценка после последнего раунда — от $1 млрд до $10 млрд. В год компания зарабатывает $9,4 млн.

Фото: K-Health

Медицинский ИИ-кабинет без врачей и персональные рекомендации

Искусственный интеллект используют в прецизионной (сверхточной) медицине. Технологии позволяют учитывать уникальные особенности человека, чтобы врачи могли назначить индивидуальное лечение.

Компании, которые предоставляют услуги персонализированной медицины, сначала собирают данные о здоровье человека, а потом их анализируют. Результат — точные, научно обоснованные рекомендации.

Neko Health

Клиенты шведской компании Neko Health проходят полное неинвазивное сканирование тела, чтобы собрать данные о состоянии здоровья и параметрах организма — порядка 50 млн единиц. Используется более 70 сенсоров. Сканирование занимает около 10 минут и стоит €250. Обследование дает полную картину о сердечно-сосудистой системе, родинках и родимых пятнах. Далее пациент получает консультацию врача, на которой можно обсудить полученные результаты.

Стартап на раунде Series A в 2023-м году привлек €65 млн.

Sweetch

Sweetch — это первая в мире ИИ-платформа для персональных рекомендаций людям с хроническими заболеваниями. Сервис подходит пациентам с диабетом, сердечно-сосудистыми заболеваниями, ожирением, гипертонией. Приложение практически становится персональным доктором, который в нужное время напомнит о приеме лекарства, спросит о самочувствии, а также проанализирует данные с носимых устройств. Доказано, что у 86% пользователей Sweetch с преддиабетом улучшились клинические результаты.

В Sweetch инвестировали $35,5 млн за 7 раундов. Оценка компании в феврале 2019-го года составила $17 млн.

Фото: Sweetch

Forward

Стартап Forward в конце 2023-го года запустил автономные медицинские ИИ-кабинеты. Там нет врачей — только помощник на экране. В кабинете можно сделать сканирование тела, пройти психологическое тестирование, сдать анализ крови на диабет, проверить родинки.

Результаты и рекомендации можно посмотреть в приложении. Подписка стоит $99 в месяц. Стартап привлек $100 млн. В числе инвесторов Khosla Ventures, Founders Fund, Samsung и старший вице-президент по искусственному интеллекту Apple Джон Джаннандреа.

Фото: Forward

Поиск той самой формулы: ИИ разгадывает биологию неизлечимых болезней

Искусственный интеллект помогает намного быстрее создавать новые лекарства. Раньше на разработку медицинского препарата уходили десятилетия. Теперь нужно несколько лет. Клинические испытания все равно занимают годы, но ИИ значительно сокращает время разработки за счет быстрого поиска молекул-кандидатов.

ИИ-модели способны анализировать огромные объемы информации, находить и проверять формулы, которые человек бы подбирал годами. Фармкомпании активно используют ИИ, а есть компании, специализирующиеся на поиске формул для лекарств.

Insitro

Insitro использует ML-алгоритмы для разработки лекарств. Специалисты собирают генетические и другие данные, чтобы строить предиктивные модели болезней и с высокой вероятностью предсказывать клинический исход. Стартап пытается разгадать биологию болезней, против которых пока нет эффективного лечения. Эксперты отмечают, что методы Insitro могут снизить затраты на доклинические испытания на 20-30%.

В компанию вложили $643 млн. Последняя оценка — $400 млн.

Фото: Insitro

Molecule One

Польская компания Molecule One решает проблему непредсказуемости органической химии, чтобы разработка лекарств шла быстрее. С помощью машинного обучения компания анализирует химические реакции, чтобы предсказать потенциально ценные соединения, которые можно использовать в фармакологии.

В Molecule One инвестировали $5 млн за 3 раунда. Дела идут хорошо: в 2022-м году выручка увеличилась на 211%, а прибыльность — на 219%.

Сооснователи компании Павел Влодарчик-Прушински и Петр Бырски. Фото: cherubic.com

Пока эксперты тревожатся о том, может ли ИИ нанести вред человечеству, машинное обучение уже помогает миллионам людей улучшить здоровье. ИИ в медицине используется в разных направлениях — от диагностики до фармакологии.

А что в Казахстане?

У нас тоже есть медицинские ИИ-стартапы. ZebraEye – облачное-решение на базе ИИ, помогающее врачам диагностировать редкие глазные заболевания по медицинским снимкам. Диагностическая программа Cerebra позволяет снизить смертность у больных с ишемическим и геморрагическим инсультом. Стартап OncoZero.AI создал нейросеть, которая определяет, есть ли изменения в структуре печени, и находит крошечные опухоли по снимкам КТ.

Читайте также: В медицине назревает ИИ-революция. Как это будет выглядеть