Как выборать медицинский стартап с ИИ для инвестиций
В обозримом будущем искусственный интеллект будет активно использоваться в сфере медицины. Только представьте, нейросеть анализирует и делает верные выводы по рентгеновским и топографическим снимкам, помогает докторам и заботится о пациентах. Это просто невообразимые возможности для будущего человечества, а так же отличная перспектива для инвесторов. Однако, встает вопрос о том, как же определить наиболее успешные проекты и не нарваться на мошенников, стремящихся забрать ваши деньги.
Если вы заинтересованный инвестор, эти советы помогут вам выбрать правильное направление вложения ваших денег.
Во время поисков хорошей команды и партнеров для разработки искусственного интеллекта, многие кандидаты просто не знают, что они собираются делать. Данная методика общения с потенциальными партнерами поможет вам получить ответы на вопросы, которые помогут понять - нужен ли вам тот человек, что сидит напротив, насколько хорошо он разбирается в этой сфере и видит ли он свою цель.
Командный опыт
В первую очередь выясните, работал ли кто-то из лидеров команды в медицинских учреждениях. Их работы публиковались в известных научных изданиях? (Возможно и в Российских) А так же уточните насчет опыта работы в подобных проектах. От всего вышеперечисленного будет зависеть то, насколько хорошо они разбираются в своем деле и понимают ли над чем работают.
Насколько развит проект
Это крайне важная информация, которая может исключить кандидата из списка потенциальных инвестиций. Если проект команды продвинулся недалеко от старта и совершенно гол, смело проходите мимо. На рынке присутствуют десятки стартапов на несколько шагов впереди
Возможности восприятия информации
Необходимо выяснить все нюансы восприятия информации нейросетью. Как происходит восприятие информации? Если это текст, вытекает вопрос, сколько языков распознает система? Насколько точна информация предоставляемая искусственным интеллектом? Из каких источников была взята информация для анализа? Необходимо что бы это был практикующий врач с хорошим опытом.
В случае с видео вопросов еще больше. Узнайте какие форматы воспринимает система, их характеристики (качество, кадр в секунду и т.д.). Кто и как проводил проверки качества искусственного интеллекта? Уточните возможность личной проверки нейросети.
Законность данных
Крайне важно выяснить этот момент, спросите каким способом информация оказалась в руках команды. Если у разработчиков нету прав на использование данных, то продукт невозможно будет продать. Однако сторона являющаяся законным владельцем сможет подать иск в суд о нарушении авторских прав.
Насколько развит искусственный интеллект
На данном этапе следует быть очень внимательным. Нейросеть развивается с каждым обработанным ею документом. Следовательно, чем больше историй болезни обработает система, тем более развитой она станет.
Если искусственный интеллект обработал менее десяти тысяч историй болезни, то тут и говорить не о чем, сразу отказ.
От десяти до ста тысяч историй болезни – это показывает, что проект в самом начале своего развития.
От ста тысяч до одного миллиона историй – нужно быть особенно внимательным. Такие цифры показывают, что проект неплохой. Однако, если так, то почему нет финансирования? Будьте настороже и не стесняйтесь спросить лишний раз.
Более миллиона историй болезни – вероятно серьезный проект, разработчики знают свое дело и идут к цели.
Промежуточный итог
В том случае, если выявились кандидаты правильно ответившие на все вопросы, назначайте личную встречу и задайте пару финальных вопросов.
Насколько точен искусственный интеллект в прогнозах
Успех стартапа сильно зависит от этого фактора. В правильном ответе должны звучать всего три цифры:
- Генерализированная точность
- Процент ложноположительных оценок
- Процент ложноотрицательных оценок
Правильный ответ будет означать, что команда знает о чем говорит и над чем работает.
Следующее на что нужно обратить внимание – процент ложноотрицательных оценок. Это показатель того, насколько велика вероятность неправильного прогноза искусственного интеллекта. Соответственно, показатель должен быть минимален. На данный момент приемлимая цифра колеблется в районе 98.5 процента. Если вероятность ниже девяноста процентов, стартап бесполезен.
Осведомленность команды о возможностях нейросети и умение сопоставить
Насколько нейросеть хорошо обучена распознавать симптомы, болезни и классификации? В каком количестве эта информация хранится в ее базе данных? Сколько всего классификаций существует? В среднем, сколько классификаций знает региональный врач?
Если разработчики знаю ответы на эти вопросы, значит они хорошо осведомлены о данной сфере бизнеса.
Несколько добивающих вопросов:
- Насколько сложно прочитать отзыв системы человеку?
- Рынки рассматриваемые стартапом?
- Насколько отзыв ИИ соответствует стандартам совместимости историй болезни?
- Используется ли в ПО нейросети словарь американского стандарта?
Советы разработчикам ИИ
Все приведенные в статье вопросы это часть того, что вы должны знать, а ваша нейросеть уметь.
Инвестиции на старте в медицинской сфере очень высоки. Объясняется это тем, что тут решаются крайне сложные проблемы, над которыми человечество билось веками. Соответственно и отношение к оценке стартапов иное.
Сразу стоит сказать, что деньги не решают все в сфере инвестирования в медицину. Если у вас достаточно денег для старта, вам нужно иметь связи в данном направлении. Купить те же права на использование медицинской информации не получится просто так.
Над материалом работали
Текст: Степан Н. ☆
Редактор: @grafcat ☆☆☆
Фото: @sibr.hus ☆☆☆