Їх хвалить Стів Возняк і фінансує ВООЗ: як український medtech-стартап змінює світову медицину за допомогою ШІ

Навряд чи хтось ще заперечуватиме, що сучасна медицина заточена на бізнес від лікування, а не на культуру здоров'я. І цифровізація, покликана заощадити час, дуже часто лише ускладнює ситуацію ще більше. Тому українська платформа DeHealth вирішила змінити правила гри, об'єднавши під капотом міжнародні медичні стандарти та ШІ-технології — і вже досягла осяжних результатів. Компанія, яку публічно підтримав співзасновник Apple Стів Возняк, уже оцифрувала понад 23 млн медичних записів у 80 країнах світу без жодного долара на маркетинг і ввійшла до топ-5 цифрових health-стартапів світу на Mobile World Congress. Але що виграє кожен українець від цього успіху та яку ціну за це доведеться заплатити? Співзасновниця DeHealth Анна Бон відповіла на низку гострих запитань в ексклюзивному інтерв'ю GreenPost.

— Розкажіть, чим DeHealth відрізняється від того, що вже є наразі.

— Почну чесно: ринок величезний і конкурентів багато. Apple Health і Google Fit — це агрегатори даних. InsideTracker і Ornament сильні в розшифровці аналізів. Flo чудово веде цикл. MyFitnessPal рахує калорії. Epic і Cerner — це закриті госпітальні системи. Кожен робить свій вузький шматок добре.

Різниця DeHealth у тому, що ми — єдиний гравець, який працює відразу на трьох рівнях: споживчий застосунок, медична інфраструктура даних (FHIR, HL7, стандарти ВООЗ) і AI-шар поверх усього цього. Більшість компаній або глибоко працює з даними про здоров'я, але дає складний інженерний продукт, або робить зручний застосунок, але по суті лише збирає цифри. Ми поєднали дві речі, які зазвичай несумісні: інженерну глибину роботи з даними і застосунок, яким приємно користуватися щодня. У нас 23+ млн оцифрованих медичних записів у 80+ країнах, нульовий рівень крашів і 7,2% конверсії — вдвічі вище за середній показник по індустрії. І все це до того, як ми витратили перший долар на маркетинг.

Команда — окрема гордість. У нас люди з Google Cloud AI, Meta, JPMorgan, Samsung, а в медичній раді — фахівці з Novartis, Roche, Merck. Нас визнавали серед топ-5 цифрових health-стартапів світу на Mobile World Congress і відзначали за найкраще застосування AI в охороні здоров'я.

А тепер обіцяний жарт. Запитання на засипку: кого Стів Возняк, співзасновник Apple, публічно підтримав у короткому відео? Не Tesla, не якийсь модний AI-юнікорн. Він записав відгук про нашу роботу — сказав, що ми «робимо шалено круті речі, розсуваючи межі так, як це робили вони в часи раннього Apple». Для американського ринку, де Возняк майже нікого публічно не хвалить, це справді рідкість. Ми це цінуємо.

— Ви наголошуєте, що DeHealth — це превенція і холістичний підхід. Який відсоток лікарів готовий до такого?

— Чудове питання — і саме воно пояснює, навіщо ми взагалі будуємо те, що будуємо.

Цифри тут невтішні. За даними ВООЗ, менш ніж 5 % усіх витрат на охорону здоров'я у світі йде на превенцію — решта 90 %+ на лікування вже наявних хвороб. До 70 % захворювань теоретично можна попередити, але система влаштована так, що гроші заробляються на лікуванні, а не на запобіганні. 75 % лікарів кажуть, що в них немає часу пояснити пацієнту навіть результати аналізів. Сучасна медицина — це вузькі спеціалісти, і це нормально: хірург не зобов'язаний думати про ваш сон, харчування і рівень стресу в комплексі.

Тому я б не ставила питання як «скільки лікарів готові». Лікарі — професіонали, які працюють у тій системі стимулів, яку їм дали. Наше завдання — змінити саму культуру попиту. Саме тому ми вкладаємось у спільноту й амбасадорів: у нас 100+ амбасадорів і органічне зростання без реклами. Ми хочемо, щоб превенція стала модною і вигідною — щоб людина приходила до лікаря не з мішком PDF-ів і панікою з Google, а зі структурованою історією свого здоров'я. Коли превенція стане вигідною для пацієнта, для страховика і зрештою для самого лікаря — відсоток готовності зросте сам собою. Ми будуємо не проти лікарів, а поряд із ними.

— Чи траплялись випадки, коли ШІ видавав «ідеальне» з погляду логіки рішення, яке в реальних умовах виявилося нежиттєздатним?

— Так, і це для нас принципове питання, тому відповім прямо. По-перше, важливо розуміти архітектуру: наш продукт — це переважно B2C-інфраструктура для людини, а не система прийняття клінічних рішень за лікаря. Слово лікаря для нас — закон, і воно завжди останнє. ШІ в нас допомагає людині зрозуміти власні дані, а не виносить вирок.

Але ваша інтуїція абсолютно правильна. Логічно «ідеальна» рекомендація в реальності може бути марною. Класичний приклад — наша робота з Дейвом Ланом з Мельбурна. У Дейва McArdle (глікогеноз V типу) — рідкісне метаболічне захворювання, при якому м'язи не можуть отримувати енергію з глікогену. Стандартна, «логічна» порада будь-якого фітнес-ШІ людині зі втомою та слабкістю — більше навантажуватись, інтенсивніше тренуватись. Для Дейва така порада не просто марна — вона небезпечна, бо може спричинити рабдоміоліз. Реальність McArdle парадоксальна: там працює феномен «другого дихання», де потрібен делікатний розігрів, а не інтенсивність. Тобто рішення, яке виглядає бездоганно з погляду загальної логіки, для конкретної людини в конкретному контексті — нежиттєздатне.

Тому ми будуємо систему навколо контексту, а не навколо середнього сценарію. Те саме стосується українського контексту війни й дефіциту ресурсів: система має враховувати реальність, а не ідеальну лабораторну ситуацію. І так, я скажу те, що багатьом не сподобається: ШІ вже близько підійшов до того, щоб виконувати багато функцій лікаря у рутинній діагностиці. Але «близько» — це не «замість». Останнє слово ще довго лишатиметься за людиною в білому халаті.

— Ви виходите з того, що ми розуміємо архітектуру нейромереж. Насправді «чорна скринька» працює за принципами, які ми не повністю контролюємо. Чи готові ви визнати, що не можете на 100% пояснити, чому ШІ обрав саме цей шлях? І які гарантії відсутності галюцинацій?

— Готова визнати повністю — і вважаю, що будь-який чесний фаундер у цій сфері має це визнати. Так, для великих моделей ми достеменно знаємо входи і виходи, але внутрішня інтерпретованість — це досі відкрита наукова проблема для всієї індустрії, не лише для нас. Той, хто каже вам, що на 100% пояснює кожне рішення своєї моделі, або не розуміє питання, або не зовсім чесний.

Що ми з цим робимо конкретно. Ми працюємо над AI-напрямом з 2021 року, і веде його людина рівня ex-головного інженера з Google Cloud AI. Підхід у нас не «довіртеся магії», а інженерне обмеження невизначеності:

По-перше, ми не використовуємо «вільну» генеративну модель як оракула. Наш AI-шар побудований на RAG-архітектурі (retrieval-augmented generation), де модель не вигадує відповідь із пам'яті, а спирається на верифіковані клінічні джерела — настанови ВООЗ і глобально визнані медичні протоколи. Це різко знижує простір для галюцинацій, бо відповідь «прив'язана» до перевіреного джерела, а не до статистичних асоціацій моделі.

По-друге, людський контроль. Медична рада (Novartis, Roche, Merck) валідує клінічну логіку. ШІ структурує і пояснює дані, але не замінює діагноз.

По-третє — і це чесна відповідь на ваше запитання про гарантії: абсолютної гарантії відсутності галюцинацій не дає ніхто у світі. Ми даємо інше — обмеження домену, прив'язку до джерел, прозорість того, звідки взялась рекомендація, і чіткий статус AI-висновку як інформаційного, а не директивного. Тому ми позиціонуємо себе як превентивну інформаційну інфраструктуру, а не як автономного лікаря.

— Суспільство насторожено сприймає новації, які можна використати для побудови «цифрового концтабору» чи продажу даних зловмисникам. Чому ми маємо вам довіряти?

— Я не проситиму вірити мені на слово — і це принципово. У питанні даних про здоров'я сліпа довіра — це якраз те, чого треба боятися. Тому я дам вам не обіцянки, а механізми.

Перше — архітектура. Ми будуємо систему на децентралізованих принципах: дані не лежать у єдиному «золотому» сховищі, яке можна купити чи зламати одним ударом. Шифрування, токенізація, federated learning (модель навчається там, де лежать дані, не стягуючи їх в один центр), zero-trust архітектура. Філософія проста: людина має лишатися власником своїх даних, а не їх постачальником.

Друге — комплаєнс. Ми працюємо в рамках HIPAA, GDPR, з орієнтацією на стандарти FDA та EMA. Це не маркетинг — це юридичні зобов'язання, за порушення яких карають реально.

Третє — і це, можливо, найчесніша відповідь. Подивіться, на що ми витрачаємо ресурс там, де нас ніхто не примушує. Ми ведемо екологічні програми — від здоров'я океанів до зв'язку «здоров'я планети = здоров'я людини». Ми передали понад $3 млн гуманітарної та медичної допомоги Україні. Army Health System ми робимо як благодійний проєкт. Структура, яка будувала б «цифровий концтабір», поводилась би інакше.

І все одно мій фінальний меседж до вас і ваших читачів — не «довіряйте нам». Він такий: вимагайте механізмів, а не обіцянок, від будь-кого, хто працює з вашими даними про здоров'я. Ми готові показувати свої механізми. Це і є та довіра, яку можна перевірити.

У другій частині інтерв’ю ми перейдемо до військової медицини, які можна вирішити за допомогою цифровізації.

Більше новин читайте на GreenPost.