Фото - Медицинский
34499

Медицинский "искусственный интеллект"

Россия, Московская область
Отрасль: Медицина, Искусственный интеллект
Стадия проекта: Готов прототип или продукт

Дата последнего изменения: 29.12.2018
Min инвестиция
$  50.000
0
Всего необходимо
$ 300.000
Рейтинг
equalizer 147 из 1000
help
Рассчитывается по оценкам и заполненности проекта (подробнее о рейтингах)
Моя оценка
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Средняя оценка:

Идея

Доработка действующего прототипа медицинского "искусственного интеллекта" до конечного продукта и вывод на рынок

Текущее состояние

Разработан действующий прототип компьютерной системы поддержки диагностики и лечения при сочетанных заболеваниях (медицинский "искусственный интеллект").

Подана заявка на патент («Автоматическая система поддержки медицинских решений при сочетанной патологии» регистрационный номер 2018130874 от 27.08.2018), имеется положительное решение Роспатента по первому этапу патентной экспертизы.

Необходима доработка прототипа до конечного пользовательского продукта, и вывод на рынок.

Рынок

Под данным Росстата в России 249.174 врачей нехирургических специальностей, из них 85.430 терапевтов и 58.296 педиатров.

Общий объем рынка можно расширять за счет хирургических специальностей, автономно работающих фельдшеров и медсестер, и выхода на рынки других стран.

Проблема или Возможность

Разработанная система позволяет сделать доступным опыт лучших медицинских экспертов непосредственно на рабочем месте каждого врача/фельдшера немедленно независимо от географической локализации, и нивелировать пробелы в опыте и квалификации медицинских работников на местах.

Решение (Продукт или Услуга)

Разработанная система устанавливается как дополнительный модуль к компьютерным историям болезни и обеспечивает поддержку клинических решений у пациентов с несколькими заболеваниями, в том числе при недостаточности клнической информации, что типично для первичного приема, на котором отсутствуют результаты анализов и инструментальных методов обследования. Также система обеспечивает прозрачность для клиницистов рекомендаций, выданных системой, путем предоставления симтоматики, которая совпадает/противоречит/не имеет значения для конкретного заболевания.

Конкуренты

На рынке отсутствуют системы поддержки медицинских решений (медицинского " искусственного интеллекта").

Ведутся разработки таких систем на основе вероятностных алгоритмов (отечественная система МЕДАИ), и на основе "больших данных".

- Вероятностные системы требуют априорного знания частоты симптоматики и частоты заболеваний, что в практическом здравоохранении мало реально ("Какова частота пневмоний у длительно и часто болеющих детей из малоообеспеченных семей, посещающих детский сад в условиях полярной ночи при эпидемии гриппа, и какова при этом частота клинических признаков?").

- Системы на основе "больших данных" уязвимы к качеству входных данных ("миллионы участковых врачей не могут ошибаться, это действительно диагностика и лечение уровня участковых врачей"), и требуют развертывания массивной инфраструктуры для сбора информации, и времени для ее накопления и обработки.

Ни одна из разрабатываемых систем, согласно результатам патентного поиска, не ставит задачу обработки сочетанной патологии, которая типична для практическго здравоохранения ("пневмония у пациента с бронихальной астмой и артериальной гипертензией на фоне мочекаменной болезни").

Также в разрабатываемых системах, согласно патентному поиску, не ставится задача обеспечить для медицинского работника прозрачность решений, рекомендуемых компьютерной системой на основании внутренних вычислений.

Преимущества или дифференциаторы

Разработанный прототип обладает следующими характеристиками:

- Обеспечивает поддержку клинических решений у пациентов с несколькими заболеваниями.

- Обеспечивает прозрачность для клиницистов рекомендаций, выданных системой, в том числе для клинических консультаций и разборов, и при административных и юридических конфликтах.

- Обеспечивает поддержку клинических решений в условиях недостатка клинической информации.

- Может использоваться в ситуациях, когда отсутствует устойчивый доступ в интернет, например, при работе медиков на вызовах, в удаленных районах, и в зонах чрезвычайных ситуаций.

- Может быть обучен и работать без доступа к статистической информации и «больших данных», что позволяет быстро реализовать систему без развертывания массивной информационной инфраструктуры, и минимизировать влияние некачественных входных данных при обучении. При этом система одновременно может быть использована для работы с "большими данными" по мере их накопления.

- Позволяет экономить время на массовом приеме пациентов с типичной патологией, и при необходимости детально анализировать сложные и редкие случаи за счет масштабируемости информации, которая предоставляется клиницисту.

Финансы

При цене подписки 3.000 рублей в год на одно рабочее место 10% рынка от терапевтов составляет 25.629.000 руб./год для терапевтов и 17.488.800 руб./год для педиатров.

Общий объем рынка врачей нехирургических специальностей при цене 3.000 руб./год составляет 747.522.000 руб./год.

Стоимость годовой подписки можно увеличивать, в том числе за счет добавления дополнительных специализированных блоков (неврология, дервматовенерология и т.д.). При стоимости годовой подписки 5.000 руб./год объем рынка нехирургических специальностей составляет 1.245.870.000 руб/год.

Бизнес-модель

Финансовые потоки и потребители:

- Конечные потребители - врачи и фельдшеры.
- Конечные плательщики - медицинские учреждения и органы здравоохранения.
- Промежуточный потребитель и плательщик - региональные ИТ-компании, поставляющие компьютерные истории болезни в медицинские учреждения и органы здравоохранения на тендерной основе.

Предлагаемый продукт позволит ИТ-компаниям нарастить продажи сверх традиционных объемов, генерируемых компьютерными историями болезни. Региональные ИТ-компании самостоятельно определяют цены для конечных медицинских плательщиков в зависимости от местных рыночных условий.

Преимущества предлагаемой бизнес-модели:

- Максимально быстрый выход в регионы, используя готовую сеть медицинских ИТ-компаний с устоявшимися партнерскими отношениями с органами здравоохранения.
- Минимизация затрат на развертывание собственного отдела продаж.

Целевое назначение инвестиций

Год 1 Год 2 Год 3
Сумма (руб.) Сумма (руб.) Сумма (руб.)

Заработная плата
3 600 000 3 600 000 3 600 000
(1 программист и 2 к.м.н., из расчета 100.000 руб./месяц/человека)

Начисление на заработную плату
1 080 000 1 080 000 1 080 000
(Из расчета 30%, возможны льготы для ИТ-компаний)

Оплата работ соисполнителей
500 000 2 000 000 500 000
(Внешние мед. эксперты, тестирование. Скачок на 2-ой год для тестирования в поликлиниках)

Прочие работы и услуги производственного характера, выполняемые сторонними организациями
200 000 300 000 1 000 000
(Бухгалтерия, патенты. Возможные расходы на 3-ий год, связанные с сертификацией системы)

Прочие общехозяйственные расходы (офисные расходы)*
100 000 150 000 150 000

Итого 5 480 000 7 130 000 6 330 000

Итого за 3 года 18 940 000 ₽

*Аренда офиса не предусмотрена.

Предложение инвестору

$50.000 - доля 8%.

Команда или Руководство

Риски

При разработке прототипа удалось нивелировать следующие технические проблемы и риски:

- Провал в вычислительный "экспотенциальный взрыв" при обработке бесконечных вариантов комбинаций заболеваний (в качестве аналога см. притчу о мудреце, который в качестве награды попросил положить на первую клетку шахматной доски одно зернышко риса, на вторую два, на третью четыре и т.д.).

- Не прозрачность для клиницистов рекомендаций системы, принимающей решения на основании внутренних вычислений удельных коэффициентов признаков.

- Избыточность предоставляемой клиницисту информации (так, для заболеваний легких прототип обрабатывает матрицу 70 х 200, которая не обозрима для человека).

Сохраняются рыночные риски:

- В первый год продаж сроки поступления денег не определены и зависят от циклов проведения тендеров в регионах. В последующие годы график платежей становится предсказуем.

- Выход на рынок конкурентов. Предлагаемая система имеет явные преимущества перед ними (см. раздел "конкуренты"). Для защиты от прямых копий/аналогов подан патент («Автоматическая система поддержки медицинских решений при сочетанной патологии»
регистрационный номер 2018130874 от 27.08.2018; есть положительное решение Роспатента по первому этапу патентной экспертизы ). Еще одной защитой от конкурентов является предлагаемая бизнес-модель, которая позволяет быстро заполнить региональные каналы дистибуции, со значительной выгодой для них за счет высокой нерегулируемой маржи (при отпускной цене подписки на систему 3.000 руб./год никто не запрещает регионалам ставить свою цену 33.000 руб./год).

- Теоретическим риском является недостаточное финансирование региональных органов здравоохранения, которые являются конечными плательщиками. С учетом указов Путина о нацпроектах, среди которых предусмотрено финансирование для цифровизации здравоохранения, данный риск представляется не существенным.

Изобретение/Патент

- Заявка «Автоматическая система поддержки медицинских решений при сочетанной патологии», регистрационный номер 2018130874 от 27.08.2018

- Положительное решение Роспатента по первому этапу патентной экспертизы от 12.09.2018

Фотографии

Фото 1 - Медицинский
Комментарии:

Необходимо авторизоваться

5,00
1
2
3
4
5
2 оценки
Вход/регистрация
arrow_back
RU
more_horiz
close
visibility31
star1
Добавить в избранное
Удалить из избранных
share
close
thumb_up1
Нравится
Не нравится
Идея
Текущее состояние
Рынок
Проблема или Возможность
Решение (Продукт или Услуга)
Конкуренты
Преимущества или дифференциаторы
Финансы
Инвестировано в прошлых раундах, $
Бизнес-модель
Целевое назначение инвестиций
Предложение инвестору
Команда или Руководство
Менторы-советчики
Лид-инвестор
Риски
Прохождение Инкубационных/Акселерационных программ
Победы в Конкурсах и другие награды
Изобретение/Патент
Фотографии
Видео о продукте
Адрес сайта