На внедрение технологий искусственного интеллекта в медицину, фармацевтику и здравоохранение в целом возлагаются большие надежды. В мире в этой сфере работает почти 3 тыс. стартапов, создающих самые разнообразные продукты, а венчурные инвестиции бьют рекорды уже несколько лет подряд.
Вместе с этим риски провала здесь также очень высоки. Айке Хо, партнер венчурной компании Acme Capital, собрала 8 самых главных причин, по которым компании, занимающиеся искусственным интеллектом в сфере здравоохранения, терпят неудачу с своей точки зрения инвестора в цифровое здравоохранение.
Вот что она выделила:
- Фрагментированный характер здравоохранения. Компании, занимающиеся ИИ в сфере здравоохранения, должны усердно работать, чтобы получить данные для обучения своих моделей. Это часто означает взаимодействие с системами здравоохранения и университетами, в которых хранятся разрозненные наборы данных, и этот процесс может длиться годами.
- Плохие данные. Даже после того, как ИИ-компания в сфере здравоохранения получает необходимые данные, они могут быть низкого качества и требовать тщательной очистки. Плохие данные приведут к некачественным моделям машинного обучения, что будет «концом игры» для стартапов в области ИИ для здоровья.
- Продукт для маленького рынка. Часто компании создают решение, плохо понимая финансовую емкость для своего продукта. Нужно четко осознавать, что рынок для большинства ИИ-приложений для здоровья невелик, поскольку эти приложения часто предоставляют вспомогательные услуги.
- Недостаточное внимание внедрению. Айке Хо считает, что ИИ-компании должны усерднее добиваться использования своих услуг в медицинских организациях, особенно если разработчик еще не интегрирован в существующую инфраструктуру этих организаций. Компаниям следует больше внимания уделять внедрению своих систем, чем их доработке.
- Отсутствие доказательств клинической эффективности. Компании, занимающиеся ИИ в сфере здравоохранения, часто пытаются внедрять свои продукты, но не сообщают должным образом о том, как их услуги и решения приводят к улучшению результатов лечения.
- Слабая ценность для страховых компаний. Часто страховщики оказываются не заинтересованными во внедрении ИИ-продукта. Даже если ИИ-компания предлагает решение с доказанной клинической пользой, ей нужно добиться, чтобы внедрение продукта имело смысл для страховых компаний, которые работают с низкой маржой. В силу этого упор на экономию средств является слабым аргументом для страховщика, цель которого состоит в получении дополнительного дохода.
- Слабая интеграция в существующие системы. Практически все основные лечебно-диагностические процессы и управление здравоохранением уже автоматизировано. Если ИИ-разработки не занимается интеграцией в эти процессы и соответствующие решения, он не сможет обеспечить масштабирование использования своего продукта. Если такой интеграции нет – то нужно быть готовым, что она потребует очень трудной работы и больших затрат времени.
- Плохо работающая бизнес-модель. Медицинской ИИ-компании проще продавать свой продукт по модели, в которой их компания получает деньги в зависимости от реального использования ее решения, но в случае низкой ценности и, соответственно, низкого реального использования такая компания просто разорится. Если же предлагать продукт за фиксированную оплату вне зависимости от результата, но такие условия могут быть не интересны медицинской организации. Поэтому важно тщательно продумать взаимовыгодные условия использования ИИ-продукта.
Об авторе:
Айке Хо является партнером венчурной компании Acme Capital, где она занимается инвестициями в сферах здравоохранения, финтех и потребительского рынка. До этого Айке работала в J.P. Morgan Chase, где занимала различные внутрибанковские должности. В 2014 году она помогла запустить в инвестиционном отделе банка электронную торговую площадку для перекрестных активов, в потребительском отделе банка она руководила разработкой и запуском Chase Pay для 52+ миллионов клиентов Chase. Ранее Айке была серийным предпринимателем. Выпускница Йельского университета, живет в Сан-Франциско.
Источник: https://www.beckershospitalreview.com/digital-health/8-reasons-health-ai-companies-fail.html