CheckEye – це хмарне рішення на основі штучного інтелекту для визначення діабетичної ретинопатії по фотозображеннях очного дна, яке розробили в Україні. Програма працює за допомогою алгоритму ML/AI й має амбітні плани: за 5 років охопити близько 10 захворювань, що можна визначити за знімками очного дна. Це теоретично дасть змогу допомогти приблизно 2,5 мільярда людей у світі, тобто кожному третьому.
Минулої осені стартап розпочав перші польові випробування, а сьогодні скринінгові пункти CheckEye вже працюють у кількох медичних закладах у різних регіонах України.
В ексклюзивному інтерв’ю ProIT CEO/CTO стартапу CheckEye Кирило Гончарук розповів про особливості технології, яка використовує ШІ для діагностики найпоширенішої причини сліпоти серед хворих на діабет. А також – про перспективи розвитку HealthTech в Україні.
– Розкажіть про саму технологію CheckEye. Як вона розроблялася?
– Це був перетин різних моментів у моєму житті, кар’єрі й суспільстві. З одного боку, мій бекграунд складається з низки сімейних трагедій через несвоєчасну діагностику хвороб, як, напевно, і у багатьох людей. Відповідно, я мав внутрішній запит змінити підхід до медицини та діагностування.
З іншого боку, я маю багаторічний досвід цифрових трансформацій великих компаній, тому розумію, як штучний інтелект може допомогти у ранній діагностиці.
Чому саме діабетична ретинопатія? За оцінками ВООЗ, кожен другий, хто втратив зір у працездатному віці, втратив його внаслідок діабетичної ретинопатії. Тому важливо діагностувати ретинопатію вчасно. ВООЗ оцінює діабетичну ретинопатію як причину № 1 втрати зору, якій можна запобігти при своєчасному лікуванні.
– Коли з’явилася ідея щодо CheckEye, до кого ви з нею звернулися?
– Поїхав до Інституту очних хвороб і тканинної терапії ім. В. П. Філатова. Мене зустрів Андрій Король – один із провідних експертів у вивченні та лікуванні хвороб, пов’язаних із трансформацією очного дна. Він зацікавився нашою ідеєю, тому що існують величезні проблеми в системі охорони здоров’я як такій.
– Які, наприклад?
– Населення глобально старішає, кількість професійних лікарів не збільшується, система охорони здоров’я перевантажена. Є величезні проблеми з доступністю медицини, і не тільки в Україні. Подивіться на Європу, Канаду, США, де очікування візиту до лікаря може тривати пів року, а то й 14 місяців.
– А яким чином ваш прилад може зробити медичні послуги доступнішими?
– Ми створюємо не інструмент діагностики, а інструмент масового скринінгу. Щоб виявляти ознаки хвороби, поки людина сама про неї ще не знає, або коли в людини немає змоги потрапити до вузькопрофільного фахівця.
За результатами перших скринінгів ми побачили, що особливо у сільських місцевостях, де немає достатньої кількості професіоналів, у людей вже бувають запущені випадки.
– Коли ви розпочали розробку CheckEye?
– У 2021 році. З погляду технології я розумів, як це зробити. Але у подібних проєктах мають збігатися три фактори.
– Які саме?
– По-перше, має бути бізнес-складник – проєкт має якось генерувати гроші, інакше він не зможе далі жити й розвиватися, і оплачувати роботу команди, яка його реалізує. По-друге, з точки зору медицини команді, яка займається research development у медицині, потрібно донести, як по-іншому взаємодіяти з цими даними, з тим, що вони візуалізують у пацієнтів. А третя – технологічна складова як така. Лише на перетині цих трьох речей виходить успішний проєкт.
– Який із цих трьох компонентів було найважче реалізувати?
– Напевно, другий. Одна річ, коли лікар бачить знімок й ухвалює рішення, ґрунтуючись на своєму досвіді. А інша справа, коли йому треба це чітко описати, викласти у вигляді якогось зрозумілого набору даних, на якому можна навчати штучний інтелект.
– До речі, а як саме навчається ваша нейромережа?
– ШІ бере досвід десятків тисяч попередньо встановлених діагнозів і на підставі цього досвіду каже, що, умовно, ось саме на цьому знімку я бачу приблизно те саме, що лікарі бачили на тисячах попередніх знімків. Тобто сам він не ухвалює рішення. Він просто акумулює досвід великої кількості рішень людей, ухвалених до нього, і на підставі цього досвіду припускає певний діагноз із якоюсь часткою ймовірності.
– Розкажіть більше про саму технологію і про дані, на які CheckEye спирається при діагностиці?
– Коли ми починали, то навчали ШІ на близько 13-14 тисячах знімків із різних джерел. Наступний етап – коли ми почали за польових умов робити скринінги. Ми діагностували або виявляли ознаки захворювання за допомогою штучного інтелекту й потім лікарі з Інституту Філатова його верифікували. Відповідно, цим ми донавчали нейромережу і, якщо вона ухвалила неправильне рішення, лікар її коригував.
– У скількох відсотках випадків штучний інтелект правильно визначає діагноз?
– Ми досягли достовірності на 93%. Це досить круто з огляду на те, що люди теж часто помиляються і ставлять неправильні діагнози. Показник 93% – це значно більше, ніж у середньостатистичного лікаря, особливо десь у сільській місцевості, в районному центрі, де в більшості районів, у принципі, немає офтальмолога.
– Чи ви вимірювали, наскільки ШІ точний у діагнозах порівняно з лікарями-людьми?
– Це гарне, але складне питання, бо трапляється так, що два лікарі – два різні діагнози. Суб’єктивна оцінка завжди залишається суб’єктивною. А коли ми говоримо про ШІ-інструмент масового скринінгу, то ми говоримо не про діагноз.
– А про що?
– Ми допомагаємо лікарям першої ланки, сімейним лікарям, із загальної маси людей виявити тих, хто має перші ознаки змін в організмі, що проявляються на очному дні.
– Розкажіть докладніше, як саме працює CheckEye?
– Ми даємо інструмент сімейному лікарю, щоб він людину з групи ризику спрямував на скринінг. Ми організовуємо скринінгову точку. Лікар робить пацієнту знімок очного дна та завантажує на нашу хмарну платформу CheckEye. Далі протягом 30 секунд людина отримує рекомендацію, чи є зміни, характерні для ретинопатії.
Якщо зміни є, пацієнта спрямовують до спеціаліста, а якщо немає, то бот нагадає пацієнту зробити знімок ще раз десь за пів року, щоб зрозуміти динаміку й за необхідності скерувати його до фахівця.
– На сьогодні скільки людей вже пройшли скринінг?
– Загалом за рік вже понад тисяча людей. І у 30% людей із попередньо встановленим діабетом ми виявили ретинопатію.
Також ми проводили скринінги для групи ризику. Ідея полягала у тому, щоб через масовий скринінг виявляти діабет у людей, які не знають про наявність у них цього діагнозу.
– А який потенціал із діагностики на рік, тобто скільки діагнозів ШІ може поставити?
– Особливість цієї технології у тому, що з погляду штучного інтелекту їй все одно, яку кількість людей діагностувати, – одну або тисячі. Нейромережа не втомлюється, у неї не болить голова. Прибираючи людський фактор, ШІ кожен новий знімок кожного нового пацієнта розглядає окремо з однаковою увагою.
– З точки зору технічного масштабування та розгортання – чи може CheckEye розвинутися до онлайн-платформи, до якої почне підключатися весь світ?
– Саме наше хмарне рішення знаходиться в Amazon, і нам у принципі все одно, звідки завантажується знімок очного дна. Нам важливо отримати знімок прийнятної якості. Людині нескладно це зробити: ти прийшов, тобі зробили дві фотографії, завантажили у хмару, і ти отримав рекомендацію за 30 секунд.
– А чи можна взагалі прибрати ланку лікаря з цього ланцюжка? Умовно, щоб людина сама могла камерою смартфона зробити фото ока, завантажити у застосунок й отримати результат?
– Це наступний етап, але для цього потрібна висока якість зйомки. Поки технології камер у смартфонах не дають змоги зробити такий знімок, щоб по ньому можна було визначити хвороби очного дна. Ми з Інститутом Філатова вже тестуємо цю можливість, але не можемо зараз охопити все. Потрібні окремі дослідження та час.
Тому наше бачення таке: спочатку ми навчимо сімейних лікарів хоча б із цим працювати, бо все одно перша точка контакту всіх пацієнтів у сьогоднішній системі охорони здоров’я – це сімейний лікар, незалежно від того, на що ти хворий. Ідеальна картина – коли сімейний лікар має камеру. І просто кожній людині, яка до нього приходить, робить скринінг.
– Опишіть вашу бізнес-модель – хто сплачує за ваші послуги?
– Коли ми тільки запускалися, бачили себе як B2C-рішення. Здається логічним, що пацієнт заплатив 200-300 гривень, прийшов, зробив знімок, отримав рекомендацію, і всі щасливі. Але коли ми почали вже з цим приходити до практичної реалізації, то усвідомили, що люди не готові платити за це.
– Тобто не хочуть платити за погану новину?
– Саме так. Тому ми дійшли висновку, що основний вигодонабувач від скринінгу – це система охорони здоров’я та держава в цілому. Тому що держава за рахунок CheckEye збільшує термін здорового життя людей, коли вони можуть генерувати цінність, створювати якийсь продукт, впливати на ВВП.
– А чи готові урядовці імплементувати ваше рішення на рівні держави – умовно, при кожній обласній лікарні?
– Щоб це зробити, треба повністю змінити систему охорони здоров’я, а це, м’яко кажучи, нереалістично. Ми спілкувалися з МОЗ, вони не готові відразу до подібної трансформації.
Поки що ті, хто розуміють найбільший ефект, – це ОТГ, тому що поява людей з інвалідністю у громаді створює додаткове навантаження на її бюджет. Вони прямо зацікавлені у скринінгу. Найбільш позитивний зворотний зв’язок щодо нашої технології ми отримуємо саме від громад. Враховуючи децентралізацію, саме бюджет громади потім покриватиме витрати, пов’язані з інвалідністю, якщо вчасно не діагностувати ретинопатію.
– А з якими громадами ви зараз вже співпрацюєте?
– Ми запустили скринінгову точку в Ужгороді, у Закарпатській Ендоклініці, у Теплицькій територіальній громаді у Вінницькій області та нещодавно підписали меморандум про співробітництво у Вінниці. Ми мали кілька пілотних проєктів з Українською діабетичною федерацією, робили безкоштовний скринінг у Чернівецькій області, робили скринінг із Червоним Хрестом на базі Українського науково-практичного центру ендокринної хірургії у Києві.
– Як саме виглядає імплементація вашого рішення на місцях?
– Ми приходимо до громади й говоримо, що є два сценарії. Перший: ми вам організовуємо скринінгову точку, і ви платите нам щомісячну передплату. Або другий: ми беремо базу – кількість людей з діабетом у регіоні, – а ви платите нам річну передплату, ґрунтуючись на цій кількості, і робите скринінг у всій громаді.
– Який варіант користується більшою популярністю?
– Деякі громади, крім того, що зробили скринінгову точку у себе в центральній лікарні, хочуть з кінця серпня розпочинати виїзні заходи: приїжджати та робити скринінг у певному населеному пункті раз на кілька місяців. Щоб забезпечити людям достатній рівень доступності медицини.
– Чи стикаєтесь ви з протестами або нерозумінням з боку регіональних лікарів з приводу того, що ви хочете замінити їх штучним інтелектом?
– Вони дійсно мають страх, що їхню роботу відбере ШІ, хоча за фактом навпаки.
– У лікарів стане більше роботи?
– Більше цінної роботи, тому що лікар буде спілкуватися з людьми, які вже потребують лікування. А попередній відбір за нього зробив ШІ. Щось подібне відбувалось із появою хмар, коли всі айтівці говорили – ні, ніколи ЦЕ не забере у мене роботу. Ось мій рідний сервер, я завжди був потрібен, бо я його обслуговував, а тепер я не потрібний?
Зараз із медициною відбувається те саме, що відбувалося з Telecom і Fintech 10 років тому. До лікаря буде приходити не 100 людей, з яких частина скаржиться на те, що погано спали, а конкретних 10 осіб, які ось вже сьогодні потребують лікування. Робота лікаря стає продуктивнішою та ціннішою.
– То ви не прагнете замінити лікаря-діагнозиста штучним інтелектом?
– На сьогодні система охорони здоров’я не готова до того, щоб ШІ робив діагностику. Але масовий скринінг, коли ми допомагаємо системі охорони здоров’я пріоритезувати, кого потрібно лікувати насамперед, – ось тут ми можемо надати максимальний ефект.
– Як ви оцінюєте перспективи HealthTech в Україні?
– Їх багато, і у нас немає жодних обмежень. Перший момент – поява ШІ як допоміжного інструменту для роботи з людьми похилого віку, в палатах інтенсивної терапії, де необхідно стежити за життєвими показниками. Є механізми, які допомагають контролювати протоколи лікування та хірургічні протоколи. Це такий дабл-чек, який слідкує, щоб лікар нічого не забув.
Багато лабораторій світу використовують аналітику BigData для прогнозу появи певних захворювань у людини в майбутньому. Але за усіма медичними протоколами штучний інтелект не має права ухвалювати фінальне рішення – це все одно робить лікар-людина. ШІ може допомагати, візуалізувати, підсвічувати, будувати тренд, давати якусь інформацію, на підставі якої все одно людина ухвалює рішення і несе за нього відповідальність.
– Чи плануєте ви розширюватись на європейський, американський, азійський ринки?
– Ми над цим думаємо, але зараз пішли до Європи, до Естонії. Бо Естонія на рівні президента заявила, що країна буде локомотивом Європейського Союзу щодо переходу до превентивної медицини. Та й Естонія – досить компактна для подібної трансформації на рівні країни. Ми зараз пішли туди в акселератор, якраз шукаємо фінансування, інвестиції, щоб отримати сертифікацію у Європі.
– А поки що це були власні інвестиції?
– Так. Загалом же світовий ринок величезний. У країнах Азії, на Близькому Сході (Емірати, Саудівська Аравія й так далі) кількість діабетиків удвічі вища, ніж в середньому у світі.
– З чим це пов’язано?
– З різкою зміною життя. 30 років тому вони їздили на верблюдах та їли рис. Зараз у них є McDonald’s, солодка вода й необмежений доступ до цього, а ще близький до необмеженого фінансовий ресурс. 10, 20, 30, 40 поколінь жили інакше. І тут одне покоління починає різко жити з усіма цими благами.
– Чи плануєте ви підключати до системи CheckEye й інші захворювання, крім ретинопатії?
– Власне, ми вже зараз опрацьовуємо плани із запуску виявлення інших хвороб.
– Яких?
– Наступного року плануємо запустити діагностику гіпертонічного захворювання, яке охоплює приблизно 30% дорослого населення. Ці дві перші хвороби будуть наймасовіші, а далі ми плануємо додавати більш точкові, як-то вікова дегенерація сітківки, глаукома тощо.
Наш план на 5 років – охопити близько 10 захворювань, які теоретично дадуть нам змогу допомогти приблизно 2,5 мільярда людей у світі, тобто кожному третьому. А в принципі на сьогодні по очному дну можна діагностувати понад 40 різних захворювань: серцево-судинні хвороби, Альцгеймер, Паркінсон, імпотенцію тощо.
Мета, яку ми ставимо перед нашим стартапом, – збільшити середню тривалість життя на 15 років. У Європі середня тривалість здорового життя – 65 років. Ми прагнемо її збільшити до 80 років.
– За даними ВООЗ, понад 420 мільйонів людей у світі зараз живуть із діабетом, і це число зросте до 570 мільйонів до 2030 року й до 700 мільйонів до 2045 року, а за деякими прогнозами навіть 1,3 мільярда у 2050 році. Чи може CheckEye переломити цей тренд?
– За статистикою МОЗ, в Україні 1,4 мільйона людей з діабетом, а за статистикою Української діабетичної федерації – 2,3 мільйона людей. Водночас, за даними ВООЗ, на сьогодні 50% людей із діабетом не діагностовано. ВООЗ минулого року прийняла директиву про підвищення рівня діагностики діабету до 80% у світі, тобто на 30%. Але на сьогодні насправді у світі один із двох людей із діабетом живе, не знаючи про свій діагноз.
За першими скринінгами ми знову ж таки побачили, що близько 30% досліджених людей із діабетом вперше від нас дізналися про те, що мають проблеми із зором. І це теж величезна проблема, бо за кілька років вони можуть втратити зір, а інвалідність – це вже величезна соціальна проблема для їхніх сімей, що має як економічний, так і соціальний ефект на суспільство і громади. Для України це потенційна катастрофа.
– Чому?
– Згідно з дослідженням американської Асоціації ветеранів, серед ветеранів армії США кількість людей з діабетом удвічі вища, ніж у середньому по популяції.
– З чим це пов’язано?
– Стрес, неправильне харчування тощо. Коли в березні 2022 року, враховуючи все, що відбувалося довкола, ми думали, рухатися далі з проєктами чи ні, то з командою вирішили все-таки продовжувати розробку, враховуючи величезний соціальний ефект для України в майбутньому, після війни.
– А чи є технічна можливість зробити так, щоб ваша програма автоматично визначала ознаки захворювань через звичайне селфі?
– Насправді, для раку шкіри вже є подібна програма. Логіка приблизно така сама, як і в нас. Знімаєш шматочок шкіри, вона аналізує фотографію, теж ґрунтуючись на тисячах попередніх висновків лікарів, і каже: ось у вас із ймовірністю 80% є те і те, йдіть до лікаря. Або рекомендація: просто стежте за очним дном, перевіряйтесь раз на рік. Питання тут лише у камері, але і на нього, мабуть, знайдеться відповідь років через 5-7. Але тут є два моменти.
– Які?
– Технічний – отримання якісної картинки. Це те, що технологія подолає. І є момент аналізу цієї картинки. І ось це якраз те, що ми зараз робимо. Тобто, використовуючи наявну технологію зйомки, ми вже зараз будуємо аналітичну частину. Вона вчиться, вчиться, вчиться і буде вже готова, коли техніка «доросте». Це як зі смартфонами. Комп’ютер у них зараз набагато потужніший, ніж 10 років тому, 5 років тому. І він став зручним, консьюмеризувався.
– А взагалі середньостатистична людина зможе зробити прийнятний знімок ока так, щоб нейромережа встановила діагноз? Чи для цього потрібна медична підготовка?
– Стаціонарна камера дає змогу просто зробити фотографію, але потрібні краплі, щоб зіниця розширилася, бо недостатня інтенсивність світла, недостатня роздільна здатність, недостатній кут зйомки тощо. Але знову ж таки через 3 роки у смартфонах камери стануть трохи краще, трохи доопрацюється оптика. Смартфон може в майбутньому підказувати власнику, умовно, як Дія.Підпис: поверни голову ліворуч, поверни праворуч, потанцюй…
– А ви, до речі, не думаєте над інтеграцією CheckEye до Дії?
– Ми зустрічались із ними. Але Дія не займається інтеграцією з медичними сервісами у принципі. Проте зараз у всіх міністерствах з’являються заступники із диджиталізації. У МОЗ також. Але у МОЗ є своя політика і програма телемедицини. Пізніше ми могли б інтегруватися у єдину платформу. Але це вже питання зрілості України до таких технологій і глобальна історія цифрової трансформації, від якої ми вже нікуди не дінемось і яка зробить наше життя набагато красивішим.
