Студент ИТМО привлек от инвесторов 10 млн рублей на развитие своего стартапа: как ему это удалось

—  Как вы пришли к идее? Почему именно медприложение? Все-таки медицина ― не самая простая область.

— Идея проекта родилась из личной боли. Наша семья — частый гость у стоматолога. Мы постоянно сталкиваемся с сотней проблем: от поиска подходящего специалиста до неточной диагностики и повторного лечения. В какой-то момент я подумал, что в России нет простой и доступной каждому системы, позволяющей следить за состоянием зубов, а значит нужно ее создать.

― С чего начали? У вас была какая-то экспертиза на старте?

― До запуска стартапа я два года проработал в клеточной лаборатории по созданию новых стоматологических продуктов. Поэтому на первом этапе работы над проектом мы сделали боксы для самостоятельной диагностики кариеса. Но их оказалось сложно использовать: почти никому из пользователей не удавалось правильно сделать слепок зубов.

Решение проблемы создания стоматологической экосистемы, поддерживающей человека на всех этапах ухода за зубами, нашлось в области ИИ. Мы создали нейросеть, которая на основе снимков полости рта проводит анализ ее состояния.

― Как это работает?

― Нейросеть работает в формате веб-приложения «УлыбнисьAI». Этот алгоритм был разработан совместно с профессиональными стоматологами России, а также протестирован специалистами с подтверждением качества предоставляемых нейросетью данных. Пользователь заходит на сайт и проходит небольшой опрос: указываются возраст, пол и данные о текущем состоянии полости рта — например, реагируют ли зубы на холодное, кислое или сладкое. Далее загружаются фото полости рта с трех ракурсов: фронтальный срез, верхняя и нижняя части челюсти. На сайте прикреплен гайд, как правильно сделать фото. Кроме того, если снимки будут не того формата или плохого качества, программа попросит сделать другие. Сейчас мы также работаем над видео, в котором будет подробно показано, как фотографировать полость рта. Это еще упростит процесс использования нейросети.

Через пять минут, по итогам анализа, пользователь получает показатели общего состояния полости рта, гигиены, здоровья и целостности зубов и десен. На основе этих данных также даются рекомендации по уходу за зубами и подбираются подходящие средства гигиены.

Если же по итогам диагностики будет выявлен кариес, можно через сайт записаться к стоматологу. Список клиник мы формировали на основе отзывов пациентов, данных об опыте, образовании и квалификации врачей, а также опросов сотрудников больниц, которые собирали сами вручную, в том числе обзванивали врачей и пациентов.

— А как обучали нейросеть? Насколько точно она работает, какой сейчас процент ошибок?

― Для обучения использовали более 60 тысяч пользовательских снимков. Мы собирали данные из открытых источников, например, с сайтов стоматологических клиник, через знакомых, а также с помощью самих специалистов, которые отправляли нам снимки пациентов, сделанные на телефон. Но стоит отметить, что все снимки были обезличены, а перед тем, как были сделаны фото, пользователи давали согласие на обработку персональных данных. Кроме того, все полученные данные были зашифрованы. 

На первом этапе снимки анализировали опытные стоматологи: они определяли проблемы зубов и десен, состояние гигиены полости рта, ее здоровье и целостность. После мы сопоставляли эти данные и отбирали для разметки фото только те, которые совпадали у всех специалистов. Это помогло добиться максимальной точности и объективности. И уже на этом материале обучали ИИ.

На данный момент диагностику в сервисе прошли более тысячи человек. Точность тестирования сейчас составляет 80%, однако мы продолжаем обучение нейросети и стремимся к показателю 95%. Также мы планируем провести клинические исследования нашей технологии с московским медицинским университетом и получить регистрационное удостоверение на технологии всего сервиса «УлыбнисьAI». Это позволит получить официальное подтверждение на основе исследовательских данных точности и эффективности нашей технологии, а в дальнейшем внедрить продукт в работу государственных структур.

По отзывам пользователей мы видим, что чаще всего им сложно сделать фото. По поводу подобранных паст и щеток в большинстве случаев нам пишут, что результат заметен после первых недель использования средств. Кроме того, больше 40% пользователей возвращаются для повторной диагностики.

— Сейчас сервис бесплатный. Как планируете монетизировать?

— Да, сервис бесплатный. Кроме того, мы стараемся подбирать оптимальные по стоимости товары для пользователя. В рекомендациях представлены как щетки и пасты за 180 рублей, так и за тысячу. Все продукты одинаковы по характеристикам. ИИ знает абсолютно каждый компонент в пасте и «каждую щетинку» в щетке. Он подбирает товары не по принципу того, что написано на упаковке, отзывов, популярности или цене, а по свойствам, которые выявила наша команда и специалисты при их тестировании.

Монетизация основана на модели B2BB2C. Мы зарабатываем с комиссии от производителей и клиник, продукты и услуги которых представлены на нашем сайте.

— Недавно вы получили инвестиции на 10 миллионов рублей от венчурного фонда «Восход». Как планируете использовать привлеченные средства?

— Большую часть инвестиций вложим в доработку технологии. Во-первых, будем «дообучать» нейросеть — планируем увеличить количество снимков до 100 тысяч. Также мы «переносим» на сайт функцию полной диагностики, которая до этого работала на платформе VK приложений, расширяем возможности рекомендательной системы и маркета.

Сейчас мы сотрудничаем с двумя брендами: российским дистрибьютором компании White Glo и маркой Longa Vita. Они предоставляют нам свои продукты для тестирования. Те, что проходят отбор, после оказываются в наших рекомендациях для пользователей и на «полках» маркета. Чтобы в нашем маркете было представлено больше позиций, мы ведем переговоры с другими брендами. Кроме того, на эти деньги будут проводиться клинические испытания. В августе на сайте появится и наша продукция. Мы презентуем dental-box для любителей кофе и чая и курильщиков, а также средства для отбеливания эмали.

— Вы познакомились с инвесторами в акселераторе SberStudent. Как попали на программу?

— Первый, стандартный, этап участия — подача заявки. Особых сложностей с заполнением формы не возникло. Участвовать можно было с любым проектом, даже на уровне идеи. У нас на тот момент была лишь основа для нейросети. Однако по итогам акселератора участники должны были представить MVP (минимально жизнеспособный продукт), то есть тестовую версию товара с минимальным набором функций для пользователя. После проходило обучение в формате вебинаров и уроков, где мы общались со специалистами. Нам рассказывали, как собрать команду, посчитать бюджет, выстроить маркетинговую стратегию.

Затем — этап подготовки к презентациям. Но стоит сказать, в ИТМО к этому готов каждый студент — в университете нас учат презентовать свои идеи с первых семестров. Плюс здесь развита стартап-культура. Есть много программ, где ты можешь попробовать силы в предпринимательстве и отточить тот же навык презентации. В университете образовалось и внушительное стартап-комьюнити, поэтому легко найти единомышленников и собрать команду.

Например, именно в ИТМО я познакомился с сооснователем проекта ― Андреем Перевощиковым, магистрантом Института прикладных и компьютерных наук ИТМО, он учится на программе «Программное обеспечение высоконагруженных систем», а также нашими программистами. Кстати, именно по этой причине я и поступал в магистратуру ИТМО ― здесь учат быть не только специалистом в своей сфере, но и развиваться в предпринимательстве. Для меня учеба не стала преградой для развития своего стартапа, а наоборот ― дала для этого больше возможностей.

После презентации проходили региональный и федеральный отборы проектов. В финал вышли восемь стартапов, которые участвовали в реалити-шоу и федеральном Демо-дне. На съемках шоу мы общались с ведущими экспертами в разных областях. Например, к финальным защитам нас готовил Дмитрий Губерниев, проработать финансовую часть помогал Пашу, а дизайн логотипов оценивал Артемий Лебедев. В суперфинале мы выступали перед инвесторами, от которых уже на этом этапе могли получить деньги, но главное — найти потенциальных коммерческих партнеров. По итогам акселератора мы получили два гранта: технический ― для разработки нейросети ― и прямой грант от Сбера на развитие проекта. И, собственно, на этой же программе познакомились с нашими инвесторами, которые после серии встреч приняли решение сотрудничать с нами.

― Учитывая ваш опыт, расскажите: на что прежде всего смотрят инвесторы? И как думаете, что вам помогло получить довольно неплохие инвестиции на старте?

― На ранней стадии проекта инвесторы прежде всего оценивают команду, насколько она полная, какой у каждого из членов команды бэкграунд, а также смотрят на идею проекта и стратегию ее развития. И, наверное, главное, что волнует инвесторов: на чем собираются зарабатывать основатели проекта, ведь стартап — это все-таки про деньги. Из самых часто задаваемых вопросов можно выделить следующие: расскажите о своей команде, какой опыт у каждого участника? На что вы планируете потратить инвестиции? Как будете развивать продукт?

Думаю, секрет успеха — попробовать всё и набить шишек. Мы прошли через 18 акселераторов, встретились с более чем 50 инвесторами. Идеальных презентаций проектов не существует. Идеальных «сценариев» общения с инвесторами тоже. Как и «волшебных» программ, которые с первого раза помогут привлечь миллионы. К сожалению, пока ты не презентуешь проект перед аудиторией сотни раз и не послушаешь замечания, пока не встретишься с сотней инвесторов и не примешь во внимание их слова, а после откорректируешь проект и снова не пойдешь к ним, ничего не получится.

Практически никто не говорит, что инвесторы готовы вместе с тобой поправить план развития стартапа, «залезть» в финансовую модель и сказать, что нужно пересчитать. Но именно это помогает. К одному инвестору можно и нужно приходить не раз. На первом этапе надо познакомиться, послушать замечания, затем проработать это, вернуться и показать, что стартап не умер, а продолжает развиваться в том виде, который инвестору показался «жизнеспособным». Отличный пример — наш опыт взаимодействия с нынешним инвестором. Мы встречались с ним на протяжении почти всего времени участия в акселераторе SberStudent, и после была еще серия встреч, когда мы каждый раз приходили с доработанной версией стартапа. Только после этого мы заключили соглашения о сотрудничестве.