Как монетизировать искусственный интеллект в медицине: 3 варианта для стартапов

Идея использования искусственного интеллекта в медицине не нова и уже активно реализуется в системах здравоохранения многих стран. Однако перед любой компанией-разработчиком ИИ-решения для медицины встает вопрос: как же монетизировать свой продукт?

Представим ситуацию: вы решили запустить медицинский стартап — сервис, который, будет идентифицировать патологии по цифровым снимкам. Вы сформировали команду дата-сайентистов, добыли верифицированные наборы данных для обучения своей уникальной нейронной сети, выпустили MVP и даже получили первые инвестиции. 

Вы предвкушаете, что уже буквально через пару месяцев после первых регистраций и заявок на демо мир изменится к лучшему: врачи будут реже пропускать патологии, процесс исследования будет занимать значительно меньше времени, а к вам выстроится вереница клиентов. 

Вы узнаете о сроках и требованиях к процедуре регистрации медицинского изделия. Оказывается, что вы потеряли уйму времени, не начав регистрацию параллельно с разработкой MVP. К тому же, вы никак не учли необходимость этой процедуры при получении средств в первом раунде инвестиций. 

Специфика системы здравоохранения России и ряда других стран заключается в том, что она по большей части «государственная». Коммерческими клиниками представлена лишь небольшая часть рынка. Разработчикам необходимо учитывать данный факт, ведь госсистема подразумевает финансирование посредством тендеров и грантов. Поэтому рассмотрим путь к монетизации в сотрудничестве с государственными медучреждениями. 

Shutterstock / Zapp2Photo

Допустим, ваш проект уже пилотируется в нескольких регионах на базе тех или иных медицинских учреждений. Вы интегрировались в их инфраструктуру, произвели тестирование на их оборудовании и запустили свое решение. 

По крайней мере, так к этому относимся мы: врачи из 13 регионов РФ, где сейчас запущены пилоты по применению «Цельса», дают обратную связь по работе сервиса и консультируют разработчиков.

Но вернемся к монетизации. Итак, в данном сценарии возможны несколько подходов к ценообразованию.

1. Фиксированный ежемесячный платеж с учреждения или региона

При таком подходе медицинская организация раз в месяц платит фиксированную сумму за использование вашего сервиса вне зависимости от количества исследований.

Плюсы: доходы легко прогнозируются, несложно вести документацию (в сравнении с другими вариантами).

Минусы: трудно спрогнозировать объемы исследований и расходы. Этот финансовый риск может быть фатален для стартапа, так как практически все диагностические решения на базе ИИ требуют огромных вычислительных ресурсов, а значит и дорогостоящих видеокарт.

Рассмотрим вариант аренды: использование одной Nvidia V100 32gb может обходится в 150 тысяч рублей в месяц. Кроме того, данные необходимо где-то хранить и обеспечивать их безопасность. 

Таким образом, мы имеем сложно прогнозируемую систему генерации прибыли.

2. Платеж за пакет обработанных исследований

Данный подход подразумевает, что вы продаете доступ к своему сервису для обработки пакета из N исследований. Пакетов может быть несколько: на тысячу, десять и сто тысяч исследований. Может быть предусмотрено дисконтирование в зависимости от закупаемого объема.

Плюсы: расходы легко прогнозируются.

Минусы: а вот время поступления платежа прогнозируется плохо, так как в абсолютном большинстве случаев закрывающие документы подают по факту использования объема исследований. Возможны кассовые разрывы при недостаточном финансировании стартапа. 

Сейчас в России проводится масштабный эксперимент Департамента здравоохранения города Москвы по использованию ИИ-сервисов в работе отделений лучевой диагностики, в котором принимает участие и наш сервис. Результаты эксперимента станут основой для национальных стандартов, регламентирующих применение ИИ в клинической медицине.

В данном случае финансирование будет производится по объему обработанных исследований в виде грантов, то есть по второму варианту монетизации.  

Предыдущие два варианта монетизации сохранятся со следующими оговорками: необходимо будет учесть вероятность потенциальной недобросовестности клиента или сотрудника клиента, в связи с чем рекомендуем предусмотреть алгоритмы обфускации (запутывания) кода и иные методы защиты вашей интеллектуальной собственности.

Также развертывание в контуре заказчика подразумевает и дополнительный вариант монетизации.

3. Единоразовая покупка и дальнейшие платежи за обслуживание сервиса

Плюсы: вы получаете львиную долю финансирования в короткий период, что может значительно ускорить масштабирование вашего продукта.

Минусы: конфиденциальность и проблемы с защитой авторских прав на территории РФ в случае утечки исходного кода или его реверс-инжиниринга.

Мы не упоминаем про монетизацию посредством продаж напрямую физическим лицам. Почему?

• Во-первых, диагноз вам имеет право ставить только врач. Аналогичная ситуация с результатами исследования и рекомендуемым лечением. Есть вариант — продавать анализ исследования, проведенный искусственным интеллектом и врачом, однако при этом профит в виде экономии времени (за счет отсутствия посещения врача) попросту теряется.
• Во-вторых, на текущей стадии общество в РФ, как и в большинстве стран, еще не готово получать рекомендации от искусственного интеллекта и тем более не оспаривать их. Человеческая ошибка воспринимается куда проще, чем ошибка ИИ.

Как достичь максимума 

Выбирайте варианты монетизации, соответствующие реалиям вашего пути развития. 

• Если у вас есть достаточный объем финансов на длительный период работы, для вас якорным типом монетизации должен стать второй вариант — плата за обработанный пакет исследований. 
• Если же вы значительно ограничены в бюджете и вам критично необходимы средства на дальнейшее развитие продукта, первые сделки вам, вероятно, придется проводить по первому и третьему варианту, после чего можно будет перейти к более прогнозируемому развитию по второму.

Фото на обложке: Shutterstock / Zapp2Photo