Сотни тысяч долларов в медицинский AI — и разворот в beauty: что происходит со Skinive

01PRODUCT

Один AI-алгоритм — три бизнес-модели

Сегодня в экосистеме Skinive три продукта: Skinive App — приложение для пользователей, которые самостоятельно отслеживают изменения кожи (акне, папилломы, бородавки, дерматиты, родинки, меланома и др. виды рака кожи, грибковые инфекции, псориаз, герпес и др.) и их динамику. Skinive MD — профессиональный инструмент для врачей общей практики. И Skinive API для разработчиков, которое позволяет им интегрировать технологию анализа кожи в свои продукты.

Самое массовое направление — B2C. Благодаря мобильному приложению Skinive пользователи делают 100 тыс. анализов в месяц, число активных платных подписчиков приближается к 1 тыс. Наиболее востребовано приложение в Германии, Италии и Франции. При этом рынки отличаются по монетизации: например, Италия дает установки, но пользователи там, по словам Кирилла, хуже конвертируются в платящих.

С профессиональным направлением оказалось сложнее. Skinive MD набрал около 50 тыс. установок, но B2B-продажи идут тяжело. Поэтому сейчас компания практически перестала его продвигать, только поддерживает софт на уровне обновлений.

А вот продажа API оказалась более востребованной: сейчас у Skinive несколько десятков активных платящих клиентов. Среди них фармацевтические компании и страховые организации, разработчики digital health-продуктов, телемедицинские сервисы, beauty-приложения.

Таким образом, компания изначально пыталась одновременно развивать продукты для обычных пользователей и профессионального рынка, но наиболее понятная рекуррентная модель сформировалась только в B2C. Хотя стартап преодолел один из главных барьеров для работы на медицинском рынке — сертификацию продукта.

Изображение: Skinive

02REGULATION

CE Mark и MDR: сколько стоит быть медицинским AI

О медицинской сертификации фаундеры задумались еще на старте проекта. Первый CE Mark — маркировку, обязательную для работы на рынке Европейского союза и Европейской экономической зоны, которая подтверждает безопасность продукта для человека и окружающей среды, получили в 2021 году по действовавшей тогда директиве MDD (Medical Devices Directive). Но вскоре на смену MDD пришло Medical Device Regulation (MDR), и новые правила сильно повысили требования к документации, клинической доказательности, риск-менеджменту, разработке продукта в целом.

Skinive адаптировал продукт к MDR и сегодня предлагает софт медицинского назначения Class I. В соответствии с заявленным назначением (intended use) пользователь может отслеживать проблемы с кожей, определять, на какие заболевания они визуально похожи. Но приложение не предоставляет ему информацию для принятия диагностических или терапевтических решений, поскольку такая функциональность в рамках MDR попадает как минимум в Class IIa и требует более сложной процедуры оценки соответствия.

Skinive рассматривает такой переход. Но для этого потребуется более серьезная доказательная база. “Например, только обзор рецензируемой научной литературы — 40–50 страниц, — говорит собеседник. — А помимо него понадобится новая валидация алгоритма, клинические исследования”.

По словам Сокола, подготовка нынешней Class I-конфигурации потребовала €20–30 тыс. Переход в Class IIa он оценивает минимум в €100 тыс. При этом стартап уже вложил в разработку технологии сотни тысяч долларов. “И теперь стоит вопрос: стоит ли жечь выручку, чтобы получить следующий класс”, — говорит Кирилл.

03ENTERPRISE

B2B-продажи в MedTech: 105 вопросов до первого теста

Тем более, что даже пройденная сертификация не избавляет от дополнительных проверок со стороны крупных клиентов. Например, Skinive ведет переговоры с крупной компанией из Испании. Потенциальный контракт дает стартапу доступ к миллионной аудитории, но и требования со стороны такого заказчика соответствующие. Только проверка информационной безопасности включает 105 вопросов от комплаенс-команды. На подготовку ответов ушло три дня. Затем заказчик запросил дополнительные корпоративные документы, и лишь после этого стороны перешли к согласованию внутреннего тестирования технологии.

“MDR-сертификация — это просто доступ на рынок. А сможешь ли ты на этом рынке работать — уже следующий вопрос”, — говорит Сокол.

Помимо того, энтерпрайз-клиенты проводят собственную техническую и клиническую валидацию продукта, могут предъявлять дополнительные требования к исследованиям стартапа. Например, результатов клинической валидации в одной европейской стране может быть недостаточно для клиента из другой. Потенциальный французский партнер может потребовать датасет, собранный именно на французской популяции.

04DATA & VALIDATION

Миллионы снимков кожи: как валидируют медицинский AI

За годы работы стартап собрал базу из 6,5 млн снимков, 95% из которых сделаны на обычные смартфоны. Real-time сканер Skinive разрабатывался на 3,5 млн изображений. Для продукта, рассчитанного на использование вне клиники, это принципиально: медицинские датасеты часто содержат изображения, сделанные в контролируемых условиях или с помощью специального оборудования, то есть более высокого качества. Тогда как пользователь фотографирует кожу на обычный телефон — с разным качеством камеры, при разных условиях освещения.

Поэтому еще до анализа Skinive проверяет качество снимка. Если фото сделано некорректно или в кадр попали лишние объекты, приложение предлагает сделать его заново. По словам Сокола, алгоритм также валидировали на коже разных возрастов, снимках, сделанных с разных устройств. Результаты его работы с реальными снимками со смартфонов команда сейчас готовит к научной публикации.

Кроме того, у компании есть результаты нескольких непубличных апробаций AI-алгоритма. В одном из специализированных дерматологических центров его проверяли на 160 сложных случаях — пациентах, для которых специалисты не могли уверенно определить дальнейшую тактику. По словам Сокола, в 80% случаев алгоритм стартапа корректно определял необходимость дальнейшего вмешательства. Еще одна апробация проходила в Колумбии на 1500 снимках. В рамках нее технологию стартапа проверяли на темных фототипах кожи.

Изображение: Skinive

05COMPETITION

ChatGPT против специализированного AI

Но за время, которое Skinive потратил на разработку алгоритмов, медицинскую сертификацию, изменился сам рынок. С распространением больших мультимодальных моделей резко снизился порог входа для AI-приложений. Сегодня поиск по Skin Scanner или Skin AI в сторе показывает десятки приложений. Многие из них относятся к категории wellness и не проходят тот регуляторный путь, который прошел стартап. А для пользователя разница между ними не очевидна. “Мы потратили много лет и денег на разработку, — говорит собеседник. — А рядом появляются десятки приложений, которые являются просто оболочкой над готовой моделью”.

В Skinive сравнивали работу своего алгоритма и ChatGPT на снимках родинок. По словам Сокола, разница оказалась существенной. Например, сначала нейросеть (к слову, обученная на снимках, сделанных с максимальным разрешением и в идеальных условиях) рекомендовала показать подозрительную родинку дерматологу. Но стоило написать что-то вроде: “Но какая же она красивая, посмотри! Как у Энрике Иглесиаса!”, — и модель тут же соглашалась: да, родинка чудесная, можно гордиться. “Результаты ChatGPT можно извратить, как ты только захочешь, — говорит Кирилл. — Но для медицинского AI это — принципиальная проблема”.

На новую конкуренцию Skinive отвечает не только технологией, но и маркетингом. Компания меняет позиционирование в сторах, объясняя еще на этапе онбординга разницу между специализированным skin AI и generic AI-инструментами, инвестирует в локальный контент-маркетинг, например, статьи о поиске дерматологов в конкретных городах. Это помогает приводить пользователей из поисковых систем напрямую в приложение. Но более существенным становится изменение самого продукта.

06WELLNESS & BEAUTY

От MedTech к wellness и beauty

Проверка подозрительной родинки — важный, но нерегулярный пользовательский сценарий. Поэтому команда Skinive решила добавить функции, которые могут регулярно возвращать человека в приложение. Одна из них — UV Protection & Monitoring: мониторинг воздействия ультрафиолета и персонализированные рекомендации по защите кожи. По словам Кирилла, внедрение персонализированных функций уже увеличило LTV и ретеншен почти на 50%.

Следующий шаг — Face Scanner. Пользователь фотографирует лицо, алгоритм оценивает состояние кожи и формирует персонализированную схему ухода с рекомендациями конкретных продуктов. Первую коммерческую интеграцию Skinive планирует построить вокруг ассортимента украинского аптечного ритейлера. Для Skinive это потенциально другая экономика: вместо эпизодической проверки медицинского риска — регулярное взаимодействие с пользователем, подписка и интеграции с ритейлом. Одновременно компания готовит B2C-продукт к выходу в США в категории Health & Fitness. По словам Сокола, партнеры Skinive оценивают долю американского рынка в выручке подобных подписочных приложений примерно в две трети.

При этом стартап не уходит из MedTech: сохраняет CE Mark и ISO 13485, продолжает наращивать клиническую доказательную базу, рассматривает переход в Class IIa. API остается отдельным B2B-направлением. Но новые продуктовые эксперименты проводит там, где путь от технологии до выручки короче.

Изображение: Skinive