Казахстанцы создали ИИ-сервис для медицинских документов. Теперь его тестируют ведущие клиники США
Санжар Мырзагалым и Куаныш Идриссов, сооснователи Defect AI и Rette
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.
Қазақстандықтар медициналық құжаттарды реттейтін AI-сервис жасап шығарды. Енді оны АҚШ-тың жетекші клиникалары сынақтан өткізіп жатыр
Санжар Мырзағалым, Қуаныш Идриссов және Жарасхан Аман технологиялық компаниялар мен стартаптарда еңбек етіп, тәжірибе жинаған. Кейін үшеуі күш біріктіріп, Defect AI сервисін құрды. Бұл – медициналық құжаттарды тексеріп, клиниканың ондағы қателердің салдарынан қаржылай шығынға ұшырау қаупін төмендететін жасанды интеллект сервисі. Соның арқасында дәрігерлердің пациенттерге көбірек уақыты қалады, ал клиникалар көрсетілген қызмет ақысын кешіктіру немесе төлемнен бас тарту қаупін азайтады.
Қазақстанда бұл шешімді күн сайын шамамен 30 клиника пайдаланады. Ал АҚШ-та команда өнімін Rette брендімен дамытып жатыр. Қазір ортопедиялық клиникалармен бірнеше пилоттық жобаны іске қосқан. Сонымен қатар ауруханалар, клиникалар мен ғылыми-зерттеу орталықтарын біріктіретін АҚШ-тағы жетекші медициналық ұйымдардың бірі – Mayo Clinic-пен жұмыс істеп жатыр.
Digital Business пен Astana Hub-тың бірлескен «Орталық Еуразияның 100 стартап тарихы» жобасы аясында Санжар мен Қуаныш команданың өнімді америкалық нарыққа қалай шығарғанын, неге ортопедияға басымдық бергенін және клиникаларға Rette сервисі не үшін қажет екенін айтып берді.
«Тарихта алғаш рет медицинадағы құжат айналымын автоматтандыру мүмкіндігі пайда болды»
– Өзіңіз туралы айтып берсеңіз. Стартапқа дейін немен айналыстыңыз?
Санжар: – Қуаныш екеуміз ҚБТУ-ға бірінші курсқа түскеннен бері бір-бірімізді танимыз. Оған да 15 жылдан асты. Осы уақыт ішінде бірге түрлі жобалар жасадық. Солардың бірі – 2018 жылы Astana Hub базасында іске қосқан Sheberkhana прототиптеу зертханасы.
Computer Science мамандығы бойынша бакалаврды бітіргеннен кейін Microsoft-та 9 жыл жұмыс істедім. Деректерді өңдеу және жасанды интеллект бағыты бойынша архитектор болдым, ірі корпоративтік клиенттерге арналған ЖИ шешімдерін жобаладым. Жақында Стэнфорд университетінде магистратура тәмамдадым.
Санжар Мырзағалым
Қуаныш: – 10 жылдан астам уақыт бойы өнім жасайтын командаларды басқарып келемін. Өз жобамызды іске қосқанға дейінгі соңғы үш жылда Y Combinator акселераторынан өткен сингапурлық HealthTech стартапы AlemHealth-та өнім жетекшісі болдым. Компания радиология және қашықтан диагностика жасауға арналған шешімдерді дамытты. Оларды 40-тан астам елдегі мыңдаған дәрігер пайдаланды.
Қуаныш Идриссов
– Өз бизнесіңізді бастау идеясы қалай туды?
Санжар: – Қуаныш екеуміз студент кезімізден түрлі жобалар жасап келдік. Әрқашан олардың біреуге нақты пайдасын тигізгенін қалайтынбыз. Уақыт өте келе үлкен өзгеріс жасағымыз келсе, мұнымен жұмыстан бос уақытта ғана емес, толық айналысуымыз керек екенін түсіндік.
Екі жыл бұрын Microsoft-тағы жұмысымнан кетуге бел будым. Ол жерде мансабым жақсы қалыптасып келе жатты. Бірақ өзіме ең көп пайда әкеле алатын бағытты анықтау үшін уақыт керек екенін түсіндім. Магистратура үзіліс жасап, алдағы жолымды қайта ой елегінен өткізуге жақсы мүмкіндік сияқты көрінді. Егер оқуды жалғастырсам, әлемдегі ең үздік университеттердің бірінде ғана оқимын деп шештім. Тізімімде бірінші болып Стэнфорд тұрды. Сол жерге түсіп, АҚШ-қа көшіп бардым.
Microsoft-та жүрген кезімде жасанды интеллектінің қаншалықты жылдам дамып жатқанын көрдім. Оның ең үлкен әсер бере алатын салаларының бірі медицина екенін түсіндім. Стэнфордта жүйелі ойлау әдістерін зерттеп, оны денсаулық сақтау саласына қолдануды шештім. Соңғы бір жылымды америкалық денсаулық сақтау жүйесін зерттеуге арнадым: Стэнфорд медицина мектебінен шықпай деуге болады, жүйенің ішкі жұмысын түсінуге және онда нені жақсартуға болатынын анықтауға тырыстым.
Қуаныш: – AlemHealth-та әртүрлі елдерден келген жүздеген дәрігермен жұмыс істедім. Олардың жиі кездесетін мәселелерін өз көзіммен көрдім. Санжар екеуміз әрқайсымыз өз тарапымыздан білгенімізді үнемі талқылап отырдық. Біртіндеп осы әңгімелер бізді медициналық құжаттама мәселесіне әкелді.
Оның маңызы өте зор. Біріншіден, медициналық көмектің сапасына әсер етеді. Пациентпен кейін жұмыс істейтін әрбір маманға толық әрі нақты жазба қажет. Екіншіден, бұл – ақша мәселесі. Көптеген елдерде клиника көрсеткен қызметі үшін мемлекеттік немесе жеке сақтандыру жүйесі арқылы төлем алады. Егер құжаттарда қате кетсе немесе қажетті ақпарат толық көрсетілмесе, клиника көрсеткен қызметінің ақысын ала алмай қалуы мүмкін.
Санжар: – Меніңше, медициналық стартап құруымызға әсер еткен басты себеп – жағдайлардың бір арнаға тоғысуы. Қуаныш дәрігерлердің мәселесін ішінен көрді, ал мен Стэнфордта денсаулық сақтау жүйесін зерттедім. Сонымен қатар екеуміз де жасанды интеллектінің дамуын мұқият бақылап отырдық. Сол кезде түсіндік: тарихта алғаш рет медицинадағы құжаттамаға байланысты күрделі процестерді автоматтандыруға нақты мүмкіндік пайда болды.
Оның үстіне нарық өте үлкен. Тек АҚШ-тың өзінде денсаулық сақтау саласына жыл сайын шамамен $5 трлн жұмсалады. Бұл – елдің жалпы ішкі өнімінің 18 пайызы.
Мүмкіндікті көрген соң, осы мәселеге толықтай көңіл бөлдік. Жобамен жұмыс істей бастағанда командаға Жарасхан Аманды шақырдық. Ол да ҚБТУ түлегі. Спорттық бағдарламалаумен айналысып, беделді ICPC жарысының финалына екі рет шыққан. Кейін біраз уақыт Meta компаниясында инженер болып жұмыс істеді, одан соң бірнеше стартапта еңбек етті.
Алғашқы айларда жұмысты өз қаражатымызға қаржыландырдық. Кейін бізді инвесторлар қолдады. Осылайша Defect AI пайда болды.
«Құжаттарды тексеруге бірнеше күн кететін, қазір шамамен 5 минут қажет»
– Defect AI қандай мәселені шешеді?
Санжар: – Қысқаша айтқанда, клиникаларға медициналық құжаттарды сапалы әрі толық жүргізуге көмектесеміз. Толық және нақты жазбалар бәріне: пациентке де, дәрігерлерге де, көрсетілген медициналық көмекті төлейтін сақтандыру жүйесіне де қажет. Бірақ бұл күнделікті жұмысқа өте көп уақыт кетеді.
АҚШ-та тіпті pajama time деген термин бар – «пижамадағы уақыт» деген мағынада. Яғни дәрігер қабылдаудан кейін үйіне барып, кешкі уақытын медициналық құжаттарды толтыруға жұмсайды. Қазақстандағы жағдай да осыған ұқсас, тек бізде мұндай атау жоқ. Медициналық жазбалар дұрыс толтырылса, дәрігерлер мен басқа да қызметкерлердің пациенттерге көбірек уақыт бөлуіне мүмкіндік туады. Ал медициналық ұйым төлемнің кешігуі немесе одан бас тартылу қаупін азайтады.
Қазақстанда медициналық қызметтердің едәуір бөлігі міндетті әлеуметтік медициналық сақтандыру жүйесі арқылы төленеді. Схемасы қарапайым: пациент ем алады, содан кейін медициналық ұйым құжаттарды медициналық сақтандыру жүйесіне төлем алу үшін жібереді. Талаптар өте көп, олардың барлығын бірден ескеріп отыру оңай емес. Біз көрсетілген медициналық көмектің қаншалықты толық әрі нақты жазылғанын тексеруге көмектесеміз және құжаттарды жібермес бұрын нені қайта қарап шығу керектігін көрсетеміз.
Қуаныш: – Оның үстіне талаптар үнемі өзгеріп отырады: заңнама, клиникалық хаттамалар, бұйрықтар жаңарып тұрады. Осы өзгерістердің барлығын бақылап отырудың өзі клиника қызметкерлері үшін үлкен жұмыс. Defect AI осы жұмысты өз мойнына алады: құжаттарды жібермес бұрын оларды қолданыстағы талаптармен салыстырып, қандай ақпарат жетіспейтінін және нені нақтылау керектігін көрсетеді. Біз бүкіл деректер ағынын жүйелеп, мәселе тұрған нақты жерлерді көрсетеміз. Ал клиника қызметкерлері сол тұстарды ғана қарап, түзетеді.
– Қандай нәтижеге қол жеткіздіңіздер?
Санжар: – Қазір Қазақстанда біздің шешімді күн сайын шамамен 30 клиника пайдаланады. Әр апта сайын жаңа клиникалар қосылып жатыр. Біз үшін ең маңыздысы – өзгеріс динамикасы. Алғашқы күндері жүйе медициналық жазбаларда ақпарат жетіспейтін жерлерді көптеп анықтайды. Бірнеше айдан кейін мұндай ескертулердің саны бірнеше есе азаяды.
Қызметкерлердің де уақыты үнемделеді. Бұрын құжаттарды жібермес бұрын тексеруге бірнеше күн кетуі мүмкін еді, қазір оған шамамен 5 минут жеткілікті.
Қуаныш: – Бірнеше айдан кейін өніміміздің жұмыс істейтінін түсіндік. Бірақ Қазақстан нарығы біз үшін шағын: сақтандыру жүйесінде шамамен 2 мың медициналық ұйым бар. Сондықтан елден тыс жерде масштабтау мүмкіндіктерін іздей бастадық.
Дегенмен бізге ең маңызды нәрсені дәл Қазақстан берді: осы жерде тәсіліміздің жұмыс істейтініне көз жеткіздік. Бұл жолда Astana Hub үлкен қолдау көрсетті – акселерациялық бағдарламалардан өттік, хабтың іс-шараларына қатыстық, ал бастапқы кезеңдегі салықтық жеңілдіктер әкімшілік жүктемені азайтып, өнім мен командаға көбірек ресурс бағыттауға көмектесті.
Енді АҚШ-та дәл осы жолды қайталап жатырмыз. Тек ол жақтағы нарық Қазақстанға қарағанда жүздеген есе үлкен.
«Rette – қазақтың “реттеу”, яғни тәртіпке келтіру деген сөзінен шыққан»
– Жаңа аймақты қалай таңдадыңыздар?
Санжар: – Зерттеу жүргіздік. Әрине, көрші елдерді де ойладық. Оңтүстік-Шығыс Азияға да қарадық: Индонезия мен Малайзияда технологиялардың таралу деңгейі Қазақстандағыдай, денсаулық сақтау жүйесі де бір-біріне көбірек ұқсайды. Еуропаны да қарастырдық. Бірақ Еуроодақ болғанына қарамастан, әр елдің өз реттеуші талаптары бар, олар жұмысты едәуір шектейді.
Соңында мынадай шешімге келдік: жаңа нарыққа кіретін болсақ, ең үлкенінен бастайық. Ол – АҚШ.
– Өнімді қаншалықты өзгертуге тура келді?
Қуаныш: – АҚШ-тағы жүйе әлдеқайда күрделі. Денсаулық сақтауға жыл сайын жұмсалатын шамамен $5 трлн-ның $1 трлн-ға жуығы әкімшілік шығындарға кетеді.
Мыңдаған сақтандыру компаниясы бар, олардың әрқайсысында тарифтер өте көп және өз ережелері бар. Біз осыдан клиникаларға тәртіп орнатуға көмектесіп, ауқымды коммерциялық жоба құру мүмкіндігін көрдік. Өнімнің атауы да осыны білдіреді: Rette – қазақтың «реттеу», «тәртіпке келтіру» деген сөзінен шыққан. АҚШ-та Defect AI атауы адамдарға тым жағымсыз естілді.
Rette – ауқымы кеңірек өнім. Ол пациенттің ем алу жолындағы барлық кезеңде медициналық құжаттармен жұмыс істейді: емді сақтандыру компаниясымен алдын ала келісуден бастап, төлемге өтінім беруге және бас тартылған жағдайда шағым түсіруге дейін. Жұмысты ортопедиядан бастадық.
– Нарықтың бәріне арналған өнім жасамай, неге бір ғана мамандыққа көңіл бөлуді шештіңіздер? Нарықты көлемі үлкен болғаны үшін таңдадыңыздар ғой.
Санжар: – Көптеген компания кең жолды таңдайды: кез келген клиниканың қажеттілігін өтейтін бір үлкен өнім жасауға тырысады. Біз басқа тәсілді таңдадық – бір бағыттан бастап, оның міндеттерін терең зерттеу.
Әр мамандықтың ерекшелігі бар. Сарапшылардың бірі бізге: АҚШ-тағы денсаулық сақтау саласы $5 трлн нарық болғанымен, шын мәнінде ол – көлемі миллиард доллармен өлшенетін мыңдаған нарықтан тұрады, деді. Бірден бәрін қамту мүмкін емес. Нақты бір жерден бастап, дәрігерлердің бір тобының қажеттілігін шешу керек, содан кейін ғана кеңейген дұрыс.
Ортопедияда қымбат операциялар көп, олардың құны $250 мыңға дейін жетеді. Сақтандыру компанияларымен келісу де күрделі. Сондықтан мұнда құжаттағы қателіктің бағасы өте жоғары.
– Мысал келтірейік. Пациент америкалық клиникаға дәрігерге келді. Одан кейін не болады және Rette қай кезде іске қосылады?
Санжар: – Дәрігер пациентті қабылдап, оның жағдайына қатысты көрсеткіштерді медициналық ақпарат жүйесіне енгізеді. Осы клиникалық жазба кейінгі бүкіл процестің қалай жүретініне қатты әсер етеді.
Мысалы, пациентке операция қажет болса, көбіне алдымен prior authorization – сақтандыру компаниясымен алдын ала келісу рәсімінен өту керек. Бұл жерде дәрігердің жазбаны қаншалықты толық толтырғаны маңызды. Егер сақтандыру ережесінде талап етілетін қандай да бір көрсеткішті жазуды ұмытып кетсе, қызметке ақы төлеуден бас тартуы мүмкін.
Келісім алынғаннан кейін дәрігер өз жұмысын атқарады. Қайтадан құжаттар жасалып, олар биллинг тобына түседі. Бұл топ сақтандыру компаниясына claim – төлемге өтінім жібереді. Оның да ережелерге сәйкестігін тексеру керек.
Содан кейін сақтандыру компаниясы қызмет ақысын төлейді немесе өтінімді қабылдамайды. Егер бас тартса, клиника қосымша ақпарат ұсынып, шағым түсіре алады. Rette осы кезеңдердің әрқайсысында клиникаға көмектеседі.
– Rette деректерді нақты қалай тексереді?
Қуаныш: – Бізде өзіміз әзірлеген проприетарлық модельдер бар. Олар классикалық машиналық оқыту мен үлкен тілдік модельдердің үйлесімінен тұрады. Жазбалардың дұрыс толтырылған-толтырылмағанын солар анықтайды. Модельдерді АҚШ-тағы жетекші ауруханалардың бірімен бірге нақты клиникалық деректер негізінде оқытып, тексеріп жатырмыз.
Сонымен қатар ережелер базасын үнемі жаңартып отыратын агенттік инфрақұрылым құрдық. Жүздеген ЖИ агенті жаңартуларды күн сайын тексереді – сақтандыру компанияларының сайттары мен порталдарын бақылап отырады. Мұндай көлемдегі өзгерістерді қолмен қадағалау іс жүзінде мүмкін емес.
– Жүйе проблеманы тапса, дәрігер немесе клиника қызметкері нені көреді?
Санжар: – Дәрігер медициналық жазбаны әдеттегідей жасайды. Содан кейін біздің жүйе оны тексереді. Егер қандай да бір қауіп байқалса, хабарлама жібереді. Мысалы, белгілі бір ақпараттың жетіспейтінін және осының салдарынан жазба келесі кезеңнен өтпей қалуы мүмкін екенін көрсетеді.
Қазір АҚШ-та бұл құжат жасалып болғаннан кейін орын алады. Бірақ біз жүйені нақты уақыт режимінде жұмыс істейтіндей етуді көздеп отырмыз: дәрігер қорытынды жазып жатқанда, жүйе бірден қандай деректерді қосу керектігін көрсетеді.
«Клиника $1 млн-ға қызмет көрсетті, бірақ сол ақшаны алу үшін тағы $100 мың жұмсайды»
– Клиниканың уақыты мен ақшасын қаншалықты үнемдейсіздер?
Қуаныш: – Біздің бағалауымызша, кейбір медициналық ұйымдарда көрсетілген қызметтер үшін төлем алуға байланысты шығындар түсімнің 10 пайызына дейін жетеді. Мысалы, клиника $1 млн-ға қызмет көрсетті делік. Бірақ сол $1 млн-ды алу үшін тағы $100 мың жұмсауы керек. Бұл онсыз да қымбат медициналық қызметтердің құнын одан әрі арттырады.
Біздің мақсатымыз – бұл көрсеткішті шамамен 1 пайызға дейін төмендету: процестің басым бөлігін автоматтандырып, клиникаға сол көлемдегі түсімді әлдеқайда аз шығынмен алуға көмектесу.
– Ал өздеріңіз бұл жобадан қалай табыс табасыздар?
Санжар: – Қазақстанда біз жазылым арқылы жұмыс істейміз. АҚШ-та жазылымға қоса, клиникаға алуға көмектескен қаражаттың белгілі бір пайызын алуды жоспарлап отырмыз. Әзірге бұл шамамен 1 пайыз болады деп ойлаймыз. Мұндай қызмет үшін нарықта әдетте алынатын үлестен бұл әлдеқайда төмен.
Яғни клиника $1 млн-ға қызмет көрсетсе, құжаттарын ретке келтіруге көмектескеніміз үшін біз $10 мың аламыз.
– АҚШ-та қазір не істей алдыңыздар?
Қуаныш: – Көктемде ортопедиялық клиникалармен алғашқы пилоттық жобаларды іске қостық. Қазір оларды аяқтап жатырмыз және жақын уақытта коммерциялық келісімшарттарға айналады деп күтеміз. Олардың арасында Калифорниядағы ең ірі тәуелсіз ортопедиялық топтардың бірі бар. Сонымен қатар тағы бірнеше штатта келіссөз жүргізіп жатырмыз.
Rette Mayo Clinic Platform Accelerate бағдарламасына іріктеуден өтті. Бұл бағдарламаны Mayo Clinic – АҚШ-тағы жетекші медициналық ұйымдардың бірі өткізеді. Бағдарлама аясында модельдерімізді нақты клиникалық деректер негізінде оқытып, тексеріп жатырмыз және Mayo Clinic желісіндегі эдвайзерлермен жұмыс істейміз. Сондай-ақ Калифорния ортопедтер қауымдастығымен келісімге қол қойдық: қауымдастықтың клиникалық ұсынымдарын өнімімізге енгізу бағытында бірге жұмыс істеп жатырмыз.
Тағы бір маңызды кезең – StartX, Стэнфорд экожүйесіндегі акселератор. Оған Astana Business Campus қолдауымен өттік. Бұл бізге көп мүмкіндік берді: StartX қауымдастығы арқылы бірнеше мықты эдвайзер таптық, бизнес-періштелерден инвестиция тарттық және бірнеше клиникамен жылы байланыс орнаттық.
TechCrunch Disrupt 2025, Сан-Франциско
– Жобаны қалай қаржыландырып отырсыздар?
Санжар: – Алғашқы 6–8 айда өз жинағымызды салдық.
Өткен жылы 500 Eurasia, JAS Ventures және Astana Hub Ventures қатысқан алғашқы инвестициялық раундты жаптық. Жақында pre-seed раундының басталғанын жарияладық. Негізінен АҚШ қорларына бағыт алып отырмыз. Қазіргі инвесторларымыз да қатысатынын растады.
«Уақытымыздың 85–90 пайызын АҚШ-тағы өнімді дамытуға жұмсаймыз»
– Қазір Rette жобасында кімдер жұмыс істейді?
Қуаныш: – Defect AI мен Rette-нің командасы бір. Ол – әр елге бөлініп жұмыс істейтін команда: қызметкерлер Қазақстанда, АҚШ-та, Еуропа мен Азия елдерінде жұмыс істейді. Командада әзірлеушілер, data science тобы, өнім менеджері және Қазақстан бағытына жауап беретін коммерциялық директор бар. Заңгеріміз де бар. Ол Қазақстандағы компания мен АҚШ-тағы C-Corp құрылымын біртұтас жүйе ретінде жұмыс істейтіндей етіп құруға көмектесті.
Қазір ML Research инженерлерінің командасын белсенді түрде кеңейтіп жатырмыз. Медициналық құжаттармен жұмыс істеуге арналған state of the art деңгейіндегі өз модельдерімізді жасап жатырмыз (ең үздік заманауи шешімдер деңгейінде – Digital Business ескертпесі). Бұл – басты артықшылықтарымыздың бірі. Әмбебап тілдік модельдер мәтінді оқиды, ал біздің модельдер клиникалық жазбаны түсінеді: олар нақты деректер негізінде оқытылған, ортопедияны және сақтандыру компанияларының талаптарын егжей-тегжейлі біледі. Осы жұмыстың бір бөлігін жариялауды жоспарлап отырмыз – тек өнім жасап қана қоймай, индустрияны алға жылжытқымыз келеді.
Комплаенс бойынша маманды да бөлек жұмысқа алдық. Медициналық деректермен жұмыс істеу үшін бұл өте маңызды: ISO/IEC 27001:2022 сертификатынан өттік, HIPAA талаптарына сәйкес келеміз және SOC 2 есебін алдық. Клиникалар мен ауруханалар үшін бұл стартапқа пациенттердің деректерін сеніп тапсыруға болатынын көрсетеді.
Санжар: – Сонымен қатар Қазақстанда бізге part-time көмектесетін дәрігер-сарапшылар бар. Олар өзгерістер, жаңа талаптар мен бұйрықтар туралы кеңес береді.
– Эдвайзерлер тегін көмектесе ме?
Санжар: – Ынтымақтастық ресми түрде бекітілген: advisory agreements жасалған. Әдетте эдвайзерлер өтемақыны стартаптағы үлес түрінде алады. Бірақ ең бастысы – бұл адамдар біздің жасап жатқанымызға сенеді. Кеңесшілеріміздің арасында Mayo клиникаларының біріндегі ортопедия бөлімінің басшысы, тәжірибеде жүрген хирургтер бар. Сондай-ақ бізбен HealthTech-компанияларын өздері құрған және бірнеше жыл бұрын шамамен біз тұрған кезеңнен өткен кәсіпкерлер жұмыс істейді.
– 2026 жылдың соңына дейін не істегілеріңіз келеді? Ал ұзақ мерзімді жоспарыңыз болса, түптің түбінде кім болғыңыз келеді?
Қуаныш: – Қазір уақытымыз бен назарымыздың 85–90 пайызы АҚШ-тағы өнімді дамытуға жұмсалады. 2026 жылға арналған жоспарымыз – қазіргі пилоттық жобаларды коммерциялық негізге көшіру және олардың санын көбейту. Калифорнияда штаттағы ең ірі тәуелсіз ортопедиялық топтардың бірінде орнығып, Калифорния ортопедтер қауымдастығымен бірге біздің құжаттама стандартын оның барлық клиникаларына енгізгіміз келеді. Сонымен қатар басқа штаттардағы келіссөздерді пилоттық жобаларға дейін жеткізуді жоспарлап отырмыз. Mayo Clinic-пен серіктестікті одан әрі дамытып, оның желісіндегі клиникалармен жұмыс істей бастау және алғашқы бірлескен ғылыми жарияланымдарды шығару жоспарда бар.
Қазақстандағы сервис те дамып жатыр. Мұндағы клиенттеріміз сұраған мүмкіндіктерді өнімге бірнеше күннің ішінде қосып бере аламыз. Әр апта сайын жаңа клиникаларды қосып жатырмыз. Бірақ біз үшін ең бастысы – Қазақстандағы денсаулық сақтау жүйесін жақсарту, оның сапасын арттыру және дәрігерлердің жүктемесін азайту.
Санжар: – Сондықтан клиникалармен жұмыс істеумен қатар, оқу орындарымен де ынтымақтасып жатырмыз: Астана медицина университетімен және Назарбаев Университетінің Медицина мектебімен жұмыс істейміз. Біз елдегі денсаулық сақтау сапасына тек бір өнім арқылы емес, жүйелі түрде әсер еткіміз келеді. Егер болашақ дәрігерлер оқу кезінде медициналық құжаттармен дұрыс жұмыс істеуге және заманауи құралдарды пайдалануға үйренсе, кейін бұл дағдыларын тәжірибеге алып келеді.
Егер жүйелі көзқарас тұрғысынан айтсақ, клиникалар мен сақтандыру компанияларының арасындағы сенімді буын болғымыз келеді. Идеал жағдайда жүйе былай жұмыс істеуі керек: егер медициналық жазба Rette арқылы тексерілсе, ол дұрыс әрі толық деп есептеледі. Сақтандыру компаниясына оны қайта тексеруге ресурсын жұмсаудың қажеті болмайды, ол бұл деректерге сеніп, тезірек төлемге көшеді.
Сонда дәрігерлер қағазбастылықпен емес, емдеумен айналысады, клиникалар өз еңбегі үшін тиесілі ақшаны жоғалтпайды, ал пациенттер емін тезірек бастайды. Бұл бір жылдан кейін емес, әлдеқайда кеш болуы мүмкін. Бірақ біз бәріміз осы мақсат үшін бастадық.
Kazakhstani Team Develops AI Service for Medical Documents, Now Being Tested by Leading US Clinics
Sanzhar Myrzagalym, Kuanysh Idrissov, and Zharaskhan Aman built their careers in tech companies and startups before joining forces to create Defect AI, an AI service that reviews medical documentation and helps clinics reduce the risk of financial losses caused by errors in it. This gives doctors more time to focus on patients, while clinics can lower the risk of delays and denied payments for services they have already provided.
In Kazakhstan, around 30 clinics use the solution every day. In the US, the team is developing the product under the Rette brand. It has already launched pilot projects with orthopedic clinics and is working with Mayo Clinic, one of the country’s leading medical organizations, with hospitals, clinics, and research centers under its umbrella.
In an interview for Digital Business and Astana Hub’s joint project, “100 Startup Stories from Central Eurasia”, Sanzhar and Kuanysh spoke about how the team entered the US market, why it chose to focus on orthopedics, and why clinics need Rette.
“For the first time, there’s a real opportunity to automate medical documentation”
– Tell us about yourselves. What were you doing before launching the startup?
Sanzhar: – Kuanysh and I have known each other since our first year at KBTU, so for more than 15 years now. Over that time, we’ve worked on a lot of different projects together. One of them was Sheberkhana, a prototyping lab based at Astana Hub, which we launched in 2018.
After earning my bachelor’s degree in Computer Science, I spent nine years at Microsoft, where I worked as a data and AI architect, designing AI solutions for large enterprise clients. More recently, I completed my master’s degree at Stanford.
Sanzhar Myrzagalym
Kuanysh: – I’ve been leading product teams for more than 10 years. For the three years before starting my own company, I was a product lead at AlemHealth, a Singapore-based HealthTech startup that went through Y Combinator. The company built solutions for radiology and remote diagnostics, used by thousands of doctors across more than 40 countries.
Kuanysh Idrissov
– How did you come up with the idea for your own business?
Sanzhar: – Kuanysh and I had been working on different projects together since our student days, and we always wanted them to be genuinely useful to someone. Over time, we realized that if we wanted to make a bigger impact, we had to commit to it full-time rather than only working on projects in our spare time.
Two years ago, I decided to leave Microsoft. My career there was going well, but I knew I needed time to figure out where I could make the biggest difference. A master’s degree felt like a good way to take that pause and rethink what I wanted to do next. I decided that if I was going to continue studying, it had to be at one of the world’s top universities. Stanford was first on my list, and I got in and moved to the US.
Even while I was at Microsoft, I could see how quickly AI was developing, and I believed healthcare was one of the areas where it could have the greatest impact. At Stanford, I studied systems thinking and decided to apply it to healthcare. I spent the past year studying the US healthcare system, practically living at Stanford School of Medicine, trying to understand how it works from the inside and what could be improved.
Kuanysh: – At AlemHealth, I worked with hundreds of doctors from different countries and saw the problems they ran into most often. Sanzhar and I were constantly comparing notes on what each of us was learning from our own work. Over time, those conversations led us to medical documentation.
A lot depends on it. First, the quality of care itself: anyone who works with a patient later needs a complete and accurate record. Second, the financial side: in many countries, clinics are paid through public or private insurance systems, and if the documentation contains errors or is missing required information, the clinic risks not being paid for care it has already provided.
Sanzhar: – I think the main reason we decided to build a healthcare startup was a unique combination of circumstances. Kuanysh had firsthand insight into the problems doctors were facing, while I was studying the healthcare system at Stanford. At the same time, we were both closely following advances in AI and realized that for the first time, there was a real opportunity to automate complex documentation-related processes in healthcare.
And the market is enormous. In the US alone, around $5 trillion is spent on healthcare every year, equivalent to 18% of the country’s GDP.
Once we saw the opportunity, we decided to focus on it completely. When we started working on the project, we invited Zharaskhan Aman to join the team. He’s also a KBTU graduate. He took part in programming competitions and twice reached the finals of the prestigious ICPC. He later worked as an engineer at Meta, followed by roles at several startups.
For the first few months, we funded the work ourselves. Then we secured backing from investors, and the project became Defect AI.
“Document reviews used to take days. Now they take about five minutes”
– What problem does Defect AI solve?
Sanzhar: – In short, we help clinics keep their medical documentation complete, accurate, and free of gaps. Everyone depends on those records: patients, doctors, and the insurance system that pays for care. But keeping them up to date takes a huge amount of time.
In the US, there’s even a term for it: pajama time, meaning the hours doctors spend at home in the evening finishing documentation after seeing patients. The situation in Kazakhstan is similar, there just isn’t a name for it. When medical records are done properly, doctors and other staff have more time for patients, while the organization reduces the risk of payment delays or denials.
A significant share of healthcare services in Kazakhstan is paid for through the mandatory health insurance system. The process is straightforward: a patient receives treatment, and the healthcare provider then submits the documentation to the health insurance system for payment. There are a lot of requirements, and getting everything right the first time isn’t easy. We help check whether the care provided has been documented fully and accurately, and flag anything that should be reviewed before submission.
Kuanysh: – The requirements are also updated regularly, whether through changes in legislation, clinical protocols, or official regulations. Keeping track of all of them is a major task in itself for clinic staff. Defect AI takes that work on. Before documents are submitted, it checks them against the latest requirements and shows what information is missing and what needs to be clarified. We structure the entire data flow and point to the specific areas that need attention, so clinic staff can focus only on those issues.
– What results have you achieved?
Sanzhar: – Our solution is now used every day by around 30 clinics in Kazakhstan, and we’re adding new ones every week. The biggest thing we see is the change over time: in the first few days, the system usually finds quite a few places where information is missing from the records. A few months later, the number of those issues drops several times over.
It also saves staff a lot of time. Reviewing documents before submission used to take days. Now it takes about five minutes.
Kuanysh: – After a few months, we knew the product was working, but we also saw that the Kazakhstani market was relatively small, with around 2,000 healthcare organizations in the insurance system. So we started looking for ways to scale beyond Kazakhstan.
But Kazakhstan gave us the most important thing: proof that the approach works. We also received significant support from Astana Hub along the way. We went through acceleration programs, took part in Hub events, and the tax incentives available at an early stage helped reduce the administrative burden and allowed us to direct more resources toward the product and the team.
Now we’re following the same path in the US, just in a market that’s hundreds of times larger.
“Rette comes from the Kazakh word retteu, meaning to put things in order”
– How did you choose which market to enter next?
Sanzhar: – We did our research. Naturally, we considered neighboring countries. We also looked at Southeast Asia: in Indonesia and Malaysia, technology adoption is at roughly the same level as in Kazakhstan, and the healthcare systems are fairly similar. Europe was another option, but despite the EU framework, each country has its own regulatory requirements, which creates significant limitations.
In the end, we decided that if we were going to enter a new market, we might as well go for the biggest one. And that meant the US.
– How much did you have to adapt the product?
Kuanysh: – The US system is much more complex. Of the roughly $5 trillion spent on healthcare every year, around $1 trillion goes toward administrative costs.
There are thousands of insurance companies, each with a huge number of plans and its own set of rules. We saw an opportunity to help clinics bring some order to all of this and build a large business around it. Even the name reflects that: Rette comes from the Kazakh word retteu, meaning “to put things in order.” In the US, the name Defect AI sounded too negative to people.
Rette is already a broader product. It works with documentation at every stage of the patient journey, from getting treatment pre-authorized by the insurance company to submitting a claim for payment and filing an appeal if that claim is denied. We started with orthopedics.
– Why did you decide to focus on one specialty instead of building a product for the entire market, especially since its size was one of the reasons you chose it?
Sanzhar: – A lot of companies take a broad approach and try to build one big product that can meet the needs of any clinic. We chose a different path: start with one specialty and really understand its specific challenges.
Every specialty is very different. One expert put it this way: US healthcare may be a $5 trillion market, but in reality, it’s made up of thousands of billion-dollar markets. You can’t boil the ocean. You have to start with something very specific, solve the problems of one group of doctors, and expand from there.
Orthopedics involves a lot of expensive procedures, some costing up to $250,000, as well as complex approval processes with insurers. That makes the cost of documentation errors particularly high.
– Let’s take an example. A patient comes to see a doctor at a US clinic. What happens next, and where does Rette fit into the process?
Sanzhar: – The doctor sees the patient and records the relevant information in the clinic’s medical information system. That clinical note has a major impact on how the rest of the process unfolds.
If the patient needs surgery, for example, the clinic will often have to go through prior authorization first and get approval from the insurance company. A lot depends on how thoroughly the doctor has documented the case. If a required indication is missing from the note, the insurer may deny the procedure.
Once the approval is in place, the doctor provides the treatment. That generates another set of documents, which then goes to the billing team. They submit a claim to the insurer for payment, and that claim also needs to be checked against the relevant rules.
The insurer then either pays for the service or denies the claim. If it is denied, the clinic can provide additional information and file an appeal. Rette supports the clinic throughout each of these stages.
– How exactly does Rette check the data?
Kuanysh: – We have our own proprietary models, combining traditional machine learning with large language models. They check whether the records are complete and accurate. We train and validate them on real clinical data together with one of the leading hospitals in the US.
We’ve also built an agent-based infrastructure that keeps the rules database up to date. Hundreds of AI agents check for updates every day on insurance company websites and portals. Tracking that volume of changes manually would be almost impossible.
– If the system finds an issue, what does the doctor or clinic staff member see?
Sanzhar: – The doctor creates the medical record as usual. Our system then checks it and, if it spots any risks, sends an alert. For example, it may flag that certain information is missing and that the record could run into problems later in the process.
Right now in the US, this check happens after the document has already been created. But we’re moving toward real-time review, where the doctor writes the note and the system immediately shows what information still needs to be added.
“A clinic provides $1 million worth of care, then spends another $100,000 just to get paid that $1 million”
– How much time and money does Rette save a clinic?
Kuanysh: – By our estimates, at some healthcare organizations, the cost of getting paid for services already provided can reach 10% of revenue. In simple terms, a clinic delivers $1 million worth of care, then has to spend another $100,000 just to collect that $1 million. That pushes the cost of already expensive healthcare even higher.
Our goal is to bring that figure down to around 1% by automating much of the process and helping clinics collect the same amount of revenue at a much lower cost.
– How do you make money from the product?
Sanzhar: – In Kazakhstan, we charge a subscription fee. In the US, we plan to combine a subscription with a percentage of the revenue we help clinics recover. At the moment, we expect that to be around 1%, which is significantly lower than what the market typically charges for this kind of work.
So, for example, if a clinic provides $1 million worth of care, we would earn $10,000 for helping make sure the documentation is in order.
– What have you achieved in the US so far?
Kuanysh: – We launched our first pilot projects with orthopedic clinics in the spring. We’re now wrapping them up and expect them to turn into commercial contracts soon. One of the pilots is with one of the largest independent orthopedic groups in California, and we’re also in talks with clinics in several other states.
Rette was selected for the Mayo Clinic Platform Accelerate program, run by Mayo Clinic, one of the leading medical organizations in the US with a network of hospitals and clinics. As part of the program, we train and validate our models on real clinical data and work with advisors from across the Mayo Clinic network. We’ve also signed an agreement with the California Orthopaedic Association. Together, we’re working to incorporate the association’s clinical guidelines into our product.
Another important part of the story is StartX, an accelerator in the Stanford ecosystem that we joined with support from Astana Business Campus. It opened a lot of doors for us. Through the StartX community, we found several strong advisors, secured angel investment, and were introduced directly to a number of clinics.
TechCrunch Disrupt 2025, San Francisco
– How are you funding the project?
Sanzhar: – For the first six to eight months, we funded the project from our own savings.
Last year, we closed our first investment round with participation from 500 Eurasia, JAS Ventures, and Astana Hub Ventures. We recently opened a pre-seed round and are primarily targeting US-based funds. Our existing investors have also confirmed that they will participate.
“85–90% of our focus is now on growing the product in the US”
– Who is working on Rette now?
Kuanysh: – Defect AI and Rette share the same team, and it’s distributed across Kazakhstan, the US, Europe, and Asia. The team includes developers, a data science team, a product manager, and a commercial director responsible for Kazakhstan. We also have a lawyer who helped us set up the structure so that the Kazakhstani company and our US C-Corp operate as one business.
We’re actively expanding our team of ML research engineers. We’re building our own state-of-the-art models for medical documentation, meaning models that perform at the level of the best solutions available today, and this is one of our key advantages. General-purpose language models can read text. Ours understand clinical notes: they’re trained on real data and have detailed knowledge of orthopedics and insurance requirements. We also plan to publish some of this work, because we want to do more than build a product. We want to contribute to moving the industry forward.
We also hired a dedicated compliance specialist. That’s essential when you work with medical data. We’ve obtained ISO/IEC 27001:2022 certification, meet HIPAA requirements, and completed a SOC 2 audit. For clinics and hospitals, this gives them confidence that they can trust us with patient data.
Sanzhar: – We also work with medical experts in Kazakhstan on a part-time basis. They advise us on regulatory changes, new requirements, and official orders.
– Do the advisors work with you for free?
Sanzhar: – We have formal arrangements in place and have signed advisory agreements. Advisors are usually compensated with equity in the startup. But more importantly, these are people who genuinely believe in what we’re building. Our advisors include the head of an orthopedic department at one of Mayo Clinic’s hospitals, as well as practicing surgeons. We also work with entrepreneurs who have built HealthTech companies themselves and were in a very similar position to us just a few years ago.
– What do you plan to achieve by the end of 2026? And looking further ahead, what do you ultimately want Rette to become?
Kuanysh: – 85–90% of our time and attention now goes into growing the product in the US. Our plans for 2026 are to turn the current pilots into commercial contracts and increase their number. In California, we want to establish ourselves with the state’s largest independent orthopedic group and, together with the California Orthopaedic Association, roll out our documentation standard across all of its clinics. At the same time, we want to move discussions in other states into the pilot stage. With Mayo Clinic, the plan is to keep building the partnership, start working with clinics across its network, and publish our first joint research papers.
At the same time, the service continues to grow in Kazakhstan. When clients here ask for something new, we can usually add it to the product within just a few days, and we’re bringing new clinics on every week. But our bigger goal is to help improve healthcare in Kazakhstan, raise the quality of care, and reduce the workload on doctors.
Sanzhar: – That’s why, alongside our work with clinics, we also collaborate with educational institutions, including Astana Medical University and Nazarbayev University School of Medicine. We want to improve the quality of healthcare in Kazakhstan at a systemic level, not just through one product. If future doctors learn to handle medical documentation properly and use modern tools while they’re still studying, they can carry those skills into clinical practice later on.
Looking at the bigger picture, we want Rette to become a trusted layer between clinics and insurers. Ideally, if a medical record has gone through Rette, it should be treated as complete and accurate. The insurer would not need to spend resources checking it all over again. It could trust the data and move to payment faster.
That would leave doctors to focus on treating patients instead of paperwork, help clinics get paid what they have earned without unnecessary losses, and allow patients to receive treatment sooner. It may not happen next year. It may take much longer. But that is what we started all of this for.