Врач из Костаная создала ИИ-платформу для оптимизации закупок в медицине
Диане Майлыхановой из Костаная 29 лет. В 2021-м она окончила Карагандинский медицинский университет по специальности «Общественное здравоохранение». После чего вернулась домой и устроилась в районную больницу врачом-статистом – специалистом, который собирает, структурирует и перепроверяет медицинские данные.
На этой должности девушка отработала около 5 лет и выяснила, что сухая статистика не всегда отражает реальную картину. Из-за того, что данные вносятся в десятки таблиц вручную, потребность в материалах для лабораторных исследований может оцениваться некорректно. Для решения проблемы казахстанка разработала EpiQ AI – систему, которая помогает медучреждениям планировать и контролировать закупки.
В интервью Digital Business Диана рассказала о том, что представляет собой платформа, в чем ее конкурентное преимущество по сравнению с Power BI от Microsoft и как удалось привлечь к этой разработке айтишников из eGov и FlyArystan.
«Убедилась, что боязнь крови и излишняя эмпатия к пациентам не позволят стать врачом»
– Родилась и выросла в многодетной семье. Мама работает главным экономистом Управления сельского хозяйства Костанайской области. А папа при жизни разводил племенных быков. В школе была круглой отличницей и успешно сдала ЕНТ, благодаря чему получила предложение на обучение по гранту от нескольких ведущих казахстанских вузов. Выбрала из них Карагандинский медицинский университет, куда поступила на специальность «Общая медицина».
Тогда казалось, что медицина – мое призвание. Однако на 3-м курсе окончательно убедилась, что боязнь крови и излишняя эмпатия к пациентам не позволят стать врачом. Кроме того, поняла, что больше тянусь к аналитике данных. Поэтому перевелась на специальность «Общественное здравоохранение» и отучилась на врача-статиста.
После выпуска работала по специальности в нескольких районных больницах Костанайской области. И везде наблюдала одну и ту же закономерность: отклонение от планов в закупке реагентов (химических веществ, которые используют в лабораториях – прим. Digital Business), а также аномалии в их использовании. Поняла, что дело в ручном планировании, когда несколько людей вносят неупорядоченные данные в разрозненные таблицы. Когда собирала данные в одну таблицу, убеждалась в этом: на бумаге реагенты были, а на складе — нет.
Решила изучить готовые решения этой проблемы. В 2023-м записалась на курсы по BI-аналитике в Astana Hub. Тогда стала задумываться о том, что можно сделать узкоспециализированный аналог Power BI от Microsoft для казахстанской системы здравоохранения. Так пришла идея сделать EpiQ AI – ИИ-систему, которая помогает лабораториям эффективнее планировать и проводить закупки.
С этим проектом пошла в ИТ-хаб в Костанае Qostanay Hub, который направил на обучение в акселерационной программе «Startup Orda 2025» . Для человека с медицинским бэкграундом все было в новинку: от питчинга идеи до финансового планирования. Но именно здесь удалось четко сформулировать ключевую идею стартапа.
«Работа ИИ-ассистента – главное конкурентное преимущество нашей разработки»
– Оставалось понять, насколько проблема некорректных закупок и контроля расходов реагентов действительно актуальна. С августа по октябрь 2025 года провела 24 целевых интервью, в которых приняли участие представители 15 лабораторий из Караганды, Костаная и Астаны. Респонденты сошлись во мнении, что для подстраховки, в среднем, закладываются 20-25% запаса «на всякий случай». При этом проблему с дефицитом реагентов это не решает. Ну и самое главное – без системного обзора непросто увидеть полную взаимосвязь процессов, оценить причины неэффективных расходов и понять, на каком именно этапе теряются миллионы тенге.
После того, как проанализировала ответы респондентов, описала процесс работы EpiQ AI, который автоматически подключается к программе для управления лабораторией Laboratory Information Management System для сбора данных по финансам и логистике. При этом пользователь заходит в личный кабинет, открывает отдел аналитики и загружает дашборды, которые показывают, сколько реагентов осталось на складе, какие исследования выполняются чаще всего и как быстро расходуются материалы. Если где-то появляется отклонение, например, вещества начинают уходить быстрее обычного, то система сразу подсвечивает это как возможную аномалию.
Кроме того, алгоритм показывает прогноз: какие материалы могут закончиться в ближайшее время и когда лучше сделать новую закупку. Параллельно система подгружает информацию из открытых баз по государственным закупкам и показывает актуальные тендеры, лоты и цены на нужные реагенты.
На основе этого искусственный интеллект предлагает рекомендации: какой объем лучше заказать, у каких поставщиков сейчас наиболее выгодные условия и как распределить закупки, чтобы избежать дефицита или лишних расходов. Работа ИИ-ассистента – главное конкурентное преимущество нашей разработки.
«Нам нужно 3 млн тенге, чтобы протестировать продукт»
– Сегодня над проектом работают 7 человек. В их числе – айтишники, с которыми познакомилась на хакатонах. Они участвовали в создании экосистемы eGov и приложения FlyArystan. По функциональной части меня консультируют врачи-лаборанты с 15-летним стажем, а по юридической – правовед с опытом работы в крупной компании Олжа Агро.
За 3 месяца нам удалось сделать MVP: купить домен, подключить серверы и создать пользовательский интерфейс. Вложила в это 300 тыс. тенге собственных средств, хотя на тот момент зарабатывала в месяц около 120 тыс. тенге. Сейчас ищу финансирование и подаю заявки на различные государственные гранты. Нам нужно 3 млн тенге, чтобы доделать и протестировать продукт.
Монетизировать проект планируем с помощью платной подписки с минимальным сроком подключения от 6 месяцев: базовый пакет будет стоить $185 в месяц, премиум – $400. Также будет взиматься отдельная плата за внедрение после аудита текущих систем.
Функционал стандартной подписки включает контроль прихода и расхода товаров, а также анализ количества потраченных на исследования реагентов. В премиум-формат заложили все вышеперечисленные возможности, а также ИИ-прогнозирование потребности в реагентах и их автоматический дозаказ.
Рассчитываем, что около 900 крупных госбольниц и частных лабораторий, которые уже самостоятельно планируют закупки, могут стать потенциальными пользователями EpiQ AI. Оцениваем емкость рынка в 1,76 млрд тенге в год.
Одна из ключевых задач на сегодня – пройти сертификацию ISO 27001, чтобы получить разрешение на использование персональных данных и интегрироваться в систему государственных закупок.
Находимся на стадии подписания договора о пилотном внедрении с первыми 3 лабораториями Костанайской области, которые начали платное тестирование нашего IT-продукта. После будем масштабироваться на другие регионы Казахстана. Поставили до конца 2026 года амбициозную цель – подключить 30 клиентов.
Своим проектом хочу доказать, что в Казахстане можно создать DeepTech-продукт в сфере медицины, который не будет уступать европейским и американским аналогам.