Казахстанцы создали ИИ-сервис для медицинских документов. Теперь его тестируют ведущие клиники США
Санжар Мырзагалым, Куаныш Идриссов и Жарасхан Аман строили карьеру в технологических компаниях и стартапах. Затем объединились и создали Defect AI – ИИ-сервис, который проверяет медицинскую документацию и помогает клиникам снижать риск финансовых потерь из-за ошибок в ней. Благодаря этому у врачей остается больше времени на пациентов, а клиники снижают риск задержек и отказов в оплате уже оказанных услуг.
В Казахстане решением ежедневно пользуются около 30 клиник. В США команда развивает продукт под брендом Rette: уже запустила пилоты с ортопедическими клиниками и работает с Mayo Clinic – одной из ведущих медицинских организаций, объединяющей больницы, клиники и исследовательские центры.
В интервью для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Евразии» Санжар и Куаныш рассказали, как команда вышла с продуктом на американский рынок, почему сфокусировалась на ортопедии и зачем клиникам нужен Rette.
«Впервые в истории появилась реальная возможность автоматизировать документацию в медицине»
– Расскажите о себе. Чем занимались до стартапа?
Санжар: – Мы с Куанышем знаем друг друга с первого курса КБТУ – уже больше 15 лет. За эти годы вместе сделали много разных проектов. Один из них – Sheberkhana, лаборатория прототипирования на базе Astana Hub, которую запустили в 2018 году.
После бакалавриата по Computer Science 9 лет проработал в Microsoft: был архитектором по направлению обработки данных и искусственного интеллекта, проектировал ИИ-решения для крупных корпоративных заказчиков. А недавно окончил магистратуру в Стэнфорде.
Санжар Мырзагалым
Куаныш: – Больше 10 лет руковожу продуктовыми командами. Последние 3 года до запуска собственного проекта был продакт-лидом в AlemHealth – сингапурском HealthTech-стартапе, который прошел Y Combinator. Компания развивала решения для радиологии и удаленной диагностики, ими пользовались тысячи врачей в более чем 40 странах.
Куаныш Идриссов
– Как появилась идея своего бизнеса?
Санжар: – Мы с Куанышем еще со студенческих лет делали разные проекты и всегда хотели, чтобы они приносили кому-то реальную пользу. Со временем поняли: если хотим добиться больших изменений, нужно заниматься этим полностью, а не только в свободное от работы время.
Два года назад решил уйти из Microsoft. Карьера там складывалась хорошо, но я понимал, что мне нужно время, чтобы разобраться, где именно могу принести наибольшую пользу. Магистратура показалась хорошим способом сделать такую паузу и переосмыслить дальнейший путь. Решил: если продолжать учебу, то только в лучших университетах мира. Стэнфорд был первым в моем списке, туда я и поступил и переехал в США.
Еще в Microsoft видел, как быстро развивается ИИ, и понимал, что одна из сфер, где он может дать самый большой эффект, – медицина. В Стэнфорде изучал методы системного мышления и решил применить их к здравоохранению. Последний год посвятил исследованию американской системы: практически не вылезал из Stanford School of Medicine и старался понять, как она работает изнутри и что в ней можно улучшить.
Куаныш: – В AlemHealth я работал с сотнями врачей из разных стран и видел, с какими проблемами они сталкиваются чаще всего. Мы с Санжаром постоянно обсуждали то, что каждый из нас узнавал со своей стороны. Постепенно эти разговоры привели нас к теме медицинской документации.
От нее зависит многое. Во-первых, качество самой помощи: полная и точная запись нужна каждому, кто дальше работает с пациентом. Во-вторых, деньги: во многих странах клиника получает оплату от страховой системы, государственной или частной, и если в документации есть ошибки или не хватает нужной информации, клиника рискует не получить выплату за уже оказанную помощь.
Санжар: – Думаю, главная причина, почему решили строить именно медицинский стартап, – уникальное стечение обстоятельств. Куаныш видел проблемы врачей изнутри, а я изучал систему здравоохранения в Стэнфорде. Параллельно мы оба внимательно следили за развитием ИИ и понимали: впервые в истории появилась реальная возможность автоматизировать сложные процессы в медицине, связанные с документацией.
При этом рынок огромный – только в США на здравоохранение ежегодно тратится около $5 трлн, а это 18% ВВП страны.
Увидев окно возможностей, полностью сфокусировались на задаче. Когда начали работать над проектом, позвали в команду Жарасхана Амана. Он тоже выпускник КБТУ. Занимался спортивным программированием и дважды прошел в финал престижного соревнования ICPC. Потом некоторое время работал инженером в Meta, а после – в нескольких стартапах.
Первые месяцы финансировали работу из собственных средств, а затем нас поддержали инвесторы. Так появился Defect AI.
«На проверку документов уходили дни, теперь – около 5 минут»
– Какую проблему решает Defect AI?
Санжар: – Если коротко, помогаем клиникам вести медицинскую документацию качественно и без пробелов. Полные и точные записи нужны всем: пациенту, врачам и страховой системе, которая оплачивает помощь. Но на эту рутину уходит очень много времени.
В США есть даже термин pajama time – «время в пижаме»: это вечерние часы, которые врач проводит дома за заполнением документации после приема. В Казахстане ситуация похожая, просто такого термина нет. Когда медицинские записи оформлены правильно, у врачей и других сотрудников остается больше времени на пациентов, а организация снижает риск задержек или отказов в оплате.
Значительную часть услуг в Казахстане оплачивают через систему обязательного медицинского страхования. Схема простая: пациент получает лечение, после чего медорганизация направляет документы на оплату в систему медицинского страхования. Требований много, и учесть их все с первого раза непросто. Мы помогаем проверить, насколько полно и точно отражена оказанная помощь, и показываем, что стоит проверить перед отправкой.
Куаныш: – При этом требования регулярно обновляются: законодательство, клинические протоколы, приказы. Следить за всеми изменениями – отдельная большая работа для сотрудников клиник. Defect AI берет ее на себя: перед отправкой документов он сверяет их с актуальными требованиями и показывает, какой информации не хватает и что стоит уточнить. Структурируем весь поток данных и указываем на конкретные места, а сотрудники клиники уже точечно их отрабатывают.
– Каких результатов добились?
Санжар: – Сейчас в Казахстане наше решение ежедневно используют около 30 клиник, и каждую неделю подключаем новые. Главное, что видим, – динамика: в первые дни система находит немало мест, где в записях не хватает информации, а через несколько месяцев таких замечаний становится в разы меньше.
Освобождается и время сотрудников: раньше на проверку документов перед отправкой могли уходить дни, теперь – около 5 минут.
Куаныш: – Поработав несколько месяцев, поняли: продукт работает, но рынок Казахстана для него небольшой – в системе страхования около 2 тысяч медорганизаций. Поэтому начали искать возможности для масштабирования за пределами страны.
Но именно Казахстан дал нам самое важное: здесь убедились, что подход работает. Большую поддержку на этом пути получали от Astana Hub – проходили программы акселерации, участвовали в мероприятиях хаба, а налоговые льготы на ранней стадии помогали снижать административную нагрузку и направлять больше ресурсов на продукт и команду.
В США повторяем этот же путь, только на рынке в сотни раз больше.
«Rette – от казахского реттеу – приводить в порядок»
– Как выбирали новый регион?
Санжар: – Сделали ресерч. Конечно, думали про соседние страны. Смотрели на Юго-Восточную Азию: в Индонезии и Малайзии уровень проникновения технологий примерно такой же, как в Казахстане, и системы здравоохранения более-менее похожи. Рассматривали Европу, но, несмотря на Евросоюз, в каждой стране свои регуляторные требования, которые сильно ограничивают.
В итоге решили: если уж заходить на новый рынок, то на самый большой. А это США.
– Как сильно пришлось дорабатывать продукт?
Куаныш: – В США система гораздо сложнее. Из тех примерно $5 трлн, которые ежегодно тратятся на здравоохранение, около $1 трлн приходится на административные расходы.
Тысячи страховых компаний, у каждой огромное количество тарифов и свои правила. В этом увидели возможность помочь клиникам навести порядок и построить большую коммерческую историю. Даже название это отражает: Rette – от казахского «реттеу», «приводить в порядок». В Штатах Defect AI звучало для людей слишком негативно.
Rette – уже более широкий продукт. Он работает с документацией на всех этапах пути пациента: от предварительного согласования лечения со страховой компанией до подачи заявки на оплату и апелляции в случае отказа. Начали с ортопедии.
– Почему решили сосредоточиться на одной специализации, а не сделать продукт для всего рынка? Ведь вы и выбрали его из-за размера.
Санжар: – Многие компании идут широким путем: стараются сделать один большой продукт, который закроет потребности любой клиники. Мы выбрали другой подход – начать с одного направления и глубоко разобраться в его задачах.
Каждая специализация сильно отличается от другой. Кто-то из экспертов сказал нам: здравоохранение в США – это рынок в $5 трлн, но на самом деле это тысячи миллиардных рынков. Не получится просто взять и вскипятить океан. Нужно начинать с чего-то очень конкретного, решать потребности одной группы врачей, а уже оттуда расширяться.
В ортопедии много дорогостоящих операций стоимостью до $250 тыс. и сложных согласований со страховыми, поэтому цена ошибки в документах здесь особенно высока.
– Давайте приведем пример. Пациент приходит к врачу в американскую клинику. Что происходит потом и в какой момент подключается Rette?
Санжар: – Врач принимает пациента и фиксирует показания в медицинской информационной системе. Эта клиническая запись сильно влияет на то, как дальше будет выстроен весь процесс.
Если пациенту нужна, например, операция, зачастую сначала необходимо пройти prior authorization – предварительное согласование со страховой компанией. Здесь многое зависит от того, насколько полно врач оформил запись. Если он забыл указать какое-то показание, которое требуется по правилам страховой, в услуге могут отказать.
После того как согласование получено, врач делает свою работу. Снова формируется документация, она попадает в биллинг-команду, которая отправляет страховой claim – заявку на оплату. Ее тоже нужно проверить на соответствие правилам.
Дальше страховая либо оплачивает услугу, либо отклоняет запрос. В случае отказа клиника может предоставить дополнительную информацию и подать апелляцию. Rette сопровождает клинику на каждом из этих этапов.
– Как именно Rette проверяет данные?
Куаныш: – У нас есть собственные проприетарные модели – смесь классического машинного обучения и больших языковых моделей. Именно они выясняют, все ли в порядке с записями. Мы обучаем и валидируем их на реальных клинических данных вместе с одной из ведущих больниц США.
Кроме того, построили агентную инфраструктуру, которая постоянно актуализирует базу правил: сотни ИИ-агентов ежедневно проверяют обновления на сайтах и порталах страховых компаний. Вручную отслеживать такой объем изменений практически невозможно.
– Если система находит проблему, что видит врач или сотрудник клиники?
Санжар: – Врач как обычно создает медицинскую запись. Затем наша система ее проверяет и, если находит риски, отправляет уведомление – например, что не хватает определенной информации и из-за этого запись может дальше не пройти.
Сейчас в США это происходит после того, как документ уже создан. Но мы идем к тому, чтобы все работало в реальном времени: врач пишет заключение, а система сразу показывает, какие данные нужно добавить.
«Клиника оказала услуг на $1 млн, но еще $100 тыс. тратит на то, чтобы этот миллион получить»
– Насколько сильно экономите клинике время и деньги?
Куаныш: – По нашим оценкам, в отдельных медучреждениях расходы, связанные с получением оплаты за оказанные услуги, доходят до 10% выручки. Условно, клиника оказала услуг на $1 млн, но еще $100 тыс. ей нужно потратить только на то, чтобы этот миллион получить. Это еще больше повышает стоимость и без того дорогих медицинских услуг.
Наша цель – снизить показатель примерно до 1%: автоматизировать большую часть процесса и помочь клинике получать тот же объем выручки с гораздо меньшими затратами.
– Как сами зарабатываете на этом?
Санжар: – В Казахстане у нас подписка. В США планируем подписку плюс процент от средств, которые помогаем клинике получить. Пока предполагаем, что это будет около 1% – заметно ниже, чем обычно принято на рынке за такую работу.
То есть, условно, если клиника оказала услуг на $1 млн, мы получаем $10 тыс. за то, что помогли привести документацию в порядок.
– Что уже удалось сделать в США?
Куаныш: – Весной запустили первые пилоты с ортопедическими клиниками, сейчас финализируем их и ожидаем, что в ближайшее время они превратятся в коммерческие контракты. Среди них – одна из крупнейших независимых ортопедических групп Калифорнии, и параллельно ведем переговоры еще в нескольких штатах.
Rette прошел отбор в программу Mayo Clinic Platform Accelerate. Ее проводит Mayo Clinic – одна из ведущих медицинских организаций США, которая объединяет сеть больниц и клиник. В рамках программы обучаем и валидируем наши модели на реальных клинических данных и работаем с эдвайзерами из сети Mayo Clinic. Также подписали соглашение с Ассоциацией ортопедов Калифорнии: вместе трудимся над тем, чтобы клинические рекомендации ассоциации были встроены в наш продукт.
Отдельная история – StartX, акселератор из экосистемы Стэнфорда, в который мы попали при поддержке Astana Business Campus. Это дало очень много: через сообщество StartX нашли нескольких сильных эдвайзеров, привлекли ангельские чеки и получили теплые интро в несколько клиник.
TechCrunch Disrupt 2025, Сан-Франциско
– На какие средства финансируете проект?
Санжар: – Первые 6–8 месяцев вкладывали собственные накопления.
В прошлом году закрыли первый раунд инвестиций при участии 500 Eurasia, JAS Ventures и Astana Hub Ventures. Недавно объявили начало pre-seed, в основном таргетим фонды из США. Текущие инвесторы также подтвердили свое участие.
«85–90% внимания приходится на развитие продукта в США»
– Кто работает над Rette сейчас?
Куаныш: – У Defect AI и Rette одна команда, и она распределенная: люди работают из Казахстана, США, стран Европы и Азии. В штате – разработчики, data science-команда, продакт-менеджер, коммерческий директор, который отвечает за Казахстан. Также есть юрист. Он помогал выстроить структуру, в которой казахстанская компания и наш C-Corp в США работают как единое целое.
Сейчас активно расширяем команду ML Research-инженеров. Строим собственные модели уровня state of the art (на уровне лучших современных решений – прим. Digital Business) для работы с медицинской документацией, и это одно из ключевых преимуществ. Универсальные языковые модели читают текст, а наши понимают клиническую запись: они обучены на реальных данных, знают ортопедию и требования страховых компаний в деталях. Часть этой работы мы планируем публиковать – хотим не просто строить продукт, а двигать индустрию вперед.
Отдельно наняли специалиста по комплаенсу. Для работы с медицинскими данными это критично: прошли сертификацию ISO/IEC 27001:2022, соответствуем требованиям HIPAA и получили отчет SOC 2. Для клиник и больниц это подтверждение, что стартапу можно доверять данные пациентов.
Санжар: – Кроме того, в Казахстане у нас есть врачи-эксперты, которые работают part-time и консультируют нас по изменениям, новым требованиям и приказам.
– Эдвайзеры помогают бесплатно?
Санжар: – Сотрудничество формальное: подписаны advisory agreements. Как правило, компенсацию эдвайзеры получают в виде доли в стартапе. Но главное – эти люди верят в то, что мы делаем. Среди наших советников – руководитель ортопедического отделения одной из клиник Mayo, практикующие хирурги. Также с нами сотрудничают предприниматели, которые сами строили HealthTech-компании и несколько лет назад были примерно на нашем месте.
– Что планируете сделать до конца 2026 года? И если уже есть более долгосрочное видение – кем в итоге хотите стать?
Куаныш: – 85–90% нашего внимания и времени сейчас приходится на развитие продукта в США. Планы на 2026 год – перевести текущие пилоты на коммерческую основу и увеличить их количество. В Калифорнии – закрепиться в крупнейшей независимой ортопедической группе штата и вместе с Ассоциацией ортопедов вывести наш стандарт документации на все ее клиники. Параллельно – довести до пилотов переговоры в других штатах. С Mayo Clinic – продолжить выстраивать партнерство, начать работать с клиниками ее сети и выпустить первые совместные научные публикации.
При этом сервис в Казахстане тоже развивается. То, что просят наши клиенты здесь, можем буквально за несколько дней доинтегрировать в продукт, и мы каждую неделю подключаем новые клиники. Но главное для нас – улучшить здравоохранение в Казахстане, повысить его качество и уменьшить нагрузку на врачей.
Санжар: – Поэтому, помимо работы с клиниками, мы сотрудничаем с учебными заведениями – Медицинским университетом Астаны и Школой медицины Назарбаев Университета. Нам важно повлиять на качество здравоохранения в стране системно, а не только через отдельный продукт. Если будущие врачи еще во время учебы привыкают правильно работать с медицинской документацией и современными инструментами, потом они переносят эти навыки в практику.
Если говорить о системном видении, хотим стать доверенным слоем между клиниками и страховщиками. В идеале это должно работать так: если медицинская запись прошла через Rette, она считается корректной и полной. Страховой компании не нужно заново тратить ресурсы на проверку – она может доверять этим данным и быстрее переходить к оплате.
Тогда врачи будут заниматься лечением, а не бумагами, клиники – получать заработанное без потерь, а пациенты – быстрее проходить лечение. Возможно, это произойдет не через год, а много позже. Но ради этого мы все и начали.