Стартапы разрабатывают решения для улучшения оказания медицинской помощи в Индии, включая инструменты для раннего обнаружения заболеваний и удаленный мониторинг, помогающие медицинским работникам на местах принимать более обоснованные решения. Однако основная сложность заключается в интеграции этих технологий в существующую систему общественного здравоохранения Индии и обеспечении их доступности.
На мероприятии TechSparks 2026 доктор Гита Манджунат, основатель и генеральный директор Niramai Health Analytix; Дебрадж Банерджи, глобальный технологический инвестор и генеральный партнер Fundamentum Frontier Advisors; и Шекхар Сивасубраманиян, руководитель Wadhwani AI, обсудили инновации в сфере здравоохранения и роль искусственного интеллекта, а также причины, по которым многообещающие разработки часто не достигают широкого внедрения.
По мнению участников панели, стартапы сталкиваются с тремя взаимосвязанными проблемами: необходимость тщательной клинической проверки, интеграция с действующей инфраструктурой общественного здравоохранения и потребность в терпении капитала для масштабирования решений по всей разнообразной экосистеме здравоохранения Индии.
Шекхар Сивасубраманиян, руководитель Wadhwani AI, заявил, что «в системе нет пробелов», утверждая, что новаторам следует учиться создавать решения с учетом реальных ограничений, а не рассматривать их как препятствия. Он подчеркнул, что разработчики должны учитывать такие реалии, как непостоянство интернет-соединения, неполнота данных, а также необходимость работы на разных языках и в различных культурных контекстах.
Гита Манджунат отметила, что одним из главных барьеров для принятия технологий является склонность ставить приоритетом быстрое создание продукта над его клинической проверкой. Хотя ИИ-инструменты можно создать за считанные дни с использованием готовых наборов данных, модель, хорошо работающая в лаборатории, не гарантирует надежных результатов при использовании в реальной медицинской практике.
Она уточнила: «Вопрос не в том, создаете ли вы свою модель. Реальная проблема в том, чтобы увидеть, работает ли ваш алгоритм на реальных людях». Для первичной оценки можно использовать ретроспективные исследования на основе существующих данных больниц, тогда как проспективные исследования тестируют технологию в живой клинической обстановке, не позволяя ее прогнозам влиять на лечение, а затем сравнивают результаты с установленными клиническими данными.
Тем не менее, Манджунат добавила, что даже эти этапы могут быть недостаточными для внедрения в общественном здравоохранении. Технология, протестированная в больнице, должна быть оценена и в тех условиях, где она предназначена для использования, включая сельские районы с ограниченной диагностической инфраструктурой. Перед тем как рекомендовать технологию для более широкого применения, необходимо учесть стоимость реализации, осуществимость развертывания и клиническую эффективность. Она заключила, что «здравоохранение требует больше терпения», и что основатели нуждаются в стойкости и долгосрочной приверженности.
Помимо клинической проверки, значительным вызовом остается включение новых технологий в существующие государственные системы. Сивасубраманиян из Wadhwani AI посоветовал компаниям, работающим в сфере общественного здравоохранения, понимать системы, используемые как центральными, так и государственными органами. Его организация имеет команды, работающие в офисах здравоохранения штатов в 17 штатах, причем в этих офисах работают группы из пяти-семи человек.
Такой подход необходим, поскольку внедрение технологии требует большего, чем просто разработка функционального продукта. Команды должны обучать пользователей, понимать местные требования и адаптировать свои решения к существующим рабочим процессам. Он подчеркнул, что каждое приложение требует интеграции с инфраструктурой первичной медико-санитарной помощи. Сивасубраманиян отметил, что в Индии около 150 000 центров первичной медико-санитарной помощи, и новаторы должны быть готовы работать в таком масштабе. Без терпения, настойчивости и достаточных финансовых ресурсов компания может достичь середины пути, разочароваться и отказаться от проекта. Он добавил, что правительственные чиновники внедряют эти решения, в то время как новаторы выступают в роли фасилитаторов, и технологические компании должны работать с ними, а не предполагать, что они смогут самостоятельно добиться изменений.
Чтобы медицинские технологии могли охватить недостаточно обслуживаемые слои населения, их дизайн должен предусматривать доступность и приемлемость. Гита Манджунат привела в пример технологию скрининга рака молочной железы от Niramai. Компания использует тепловизионную съемку и ИИ для оценки риска рака молочной железы посредством неинвазивного процесса скрининга. Цель компании — снизить стоимость скрининга до уровня ниже 50 рупий в масштабе. Эта технология также разработана для устранения барьеров, которые мешают женщинам проходить обследование, включая дискомфорт от процедур, требующих физического контакта или компрессии груди.
Манджунат определила доступность, приемлемость, допустимость и точность как ключевые требования для успешного внедрения ИИ в общественном здравоохранении. Также важны своевременность результатов и четкая подотчетность. Для инвесторов задача выходит за рамки определения работоспособности технологии; им необходимо оценить, сможет ли бизнес пройти регуляторные одобрения, выполнить финансовые требования и справиться со сложностями привлечения клиентов.
Дебрадж Банерджи, генеральный партнер Fundamental Frontier Advisors, заявил, что высокотехнологичным компаниям необходима экосистема, поддерживающая переход от разработки продукта к коммерциализации. Он подчеркнул, что «нет единой формулы для масштабирования медицинских инноваций». При оценке продуктов на основе ИИ, по его словам, смотрят на базовые принципы и то, насколько они применимы к продукту. Продукт должен быть должным образом сегментирован, интегрирован в соответствующую систему и локализован. Эти факторы помогают оценить вероятность успеха инвестиций.
Банерджи также отметил, что венчурный капитал составляет лишь часть всей экосистемы, и необходимо развитие более широкой сети поставщиков медицинских услуг, регуляторов, инвесторов и коммерческих партнеров. Более широкая проблема, по его мнению, заключается не просто в создании лучшей технологии, а в построении систем, которые позволяют ей достигать пользователей.
Для Niramai возможности выходят за пределы Индии, поскольку компания провела скрининг около семи сотен тысяч женщин и работает над расширением доступа к своей технологии. Гита Манджунат заявила, что цель компании — охватить каждую женщину, признавая, что это потребует устойчивых усилий на протяжении многих лет. Компания также вышла на международные рынки. Та же технология может быть актуальна и на развитых рынках, где системы здравоохранения ищут способы управления расходами. Niramai имеет шесть центров в США, использующих ее решение, и получила одобрение FDA США для совместного использования с существующими методами скрининга. Однако, как она добавила, расширение требует иного подхода на каждом рынке, поскольку регуляторные требования, структуры возмещения расходов и модели ценообразования различаются, и решение не всегда может быть развернуто одинаково везде. Она заключила, что индийские новаторы в области здравоохранения не должны отказываться от международных возможностей из-за необходимости создания решений для местных нужд.
