Название проекта:

Интерактивный образовательный комплекс «Рентген-тренажёр» для подготовки врачей-рентгенологов по ранней диагностике рака лёгкого по данным КТ

Команда:

Студенческая проектная команда — основатели и создатели проекта. На текущем этапе команда состоит из продуктовых лидеров (не врачей), которые разработали концепцию, прототип и стратегию коммерциализации. Для реализации клинической и технической части планируется привлечь профильных специалистов на средства акселератора.

Проблема:

Ординаторы-рентгенологи за время обучения видят менее 100 КТ-снимков. Этого критически мало для формирования устойчивого навыка выявления ранних стадий рака легкого. Как следствие — высокий процент пропуска патологий на начальном этапе и недостаточная практическая подготовка выпускников.

Решение:

Веб-платформа (SaaS) с интерактивным тренажером на базе 500+ верифицированных КТ-кейсов с разметкой от опытных врачей. Ключевая особенность — интеграция open-source ИИ-модели, которая в режиме реального времени подсвечивает правильные зоны, оценивает вероятность злокачественности и объясняет клиническую логику.

Ценностное предложение:

• Для ординатора: Безопасная среда для тренировки 24/7, неограниченное количество кейсов, мгновенная обратная связь от ИИ.

• Для кафедры: Готовый цифровой инструмент с автоматической статистикой успеваемости и методическими материалами.

• Для здравоохранения: Снижение смертности от рака легкого за счет подготовки специалистов, способных выявлять патологию на ранней стадии.

Бизнес-модель:

1. Freemium: 20 базовых кейсов и 5 тренировок в месяц бесплатно.

2. B2B Подписка «Рентген-тренажёр Pro»: 15 000 ₽/мес или 150 000 ₽/год для кафедр и вузов.

3. White-label: Лицензирование технологического ядра для других платформ и вузов (от 300 000 ₽/год).

Финансовые показатели:

• Рынок (TAM): 5 млрд руб./год (ДПО врачей в РФ).

• Доступный рынок (SAM): 450 млн руб./год (цифровые образовательные продукты).

• Планируемая доля (SOM): 36–48 млн руб./год через 3–5 лет.

• Окупаемость: Выход в положительное сальдо операционной деятельности к 5–6 кварталу.

Текущий статус:

Разработана концепция и прототип веб-платформы, сформирована структура базы из 500+ КТ-снимков с планируемой верифицированной разметкой, протестирована интеграция open-source ИИ-модели для анализа изображений. Проведены переговоры с кафедрами лучевой диагностики для пилотного внедрения.

Команда

Лидер:

Гайдукевич Ангелина Викторовна

• Роль: Руководитель проекта, основатель.

• Функции: Стратегическое управление, коммуникация с кафедрами и партнерами, контроль сроков и бюджета, формирование дорожной карты, презентация продукта на рынке B2B, координация работы команды и наёмных специалистов.

• Компетенции: Управление проектами, знание рынка медицинского образования, продуктовый менеджмент.

Александров Кирилл

• Роль: Технический директор, основатель.

• Функции: Проектирование архитектуры платформы, интеграция open-source ИИ-модели, обеспечение работы с форматами DICOM/PNG/JPG, тестирование и развертывание облачной инфраструктуры.

• Компетенции: Full-stack разработка, работа с ML-библиотеками, компьютерное зрение.

Тулигенов Самат

• Роль: Продуктовый менеджер, основатель.

• Функции: Исследование рынка, формирование требований к клинической части, взаимодействие с профильными специалистами, разработка учебных сценариев, аналитика конкурентов.

• Компетенции: Продуктовая аналитика, маркетинг, управление требованиями.

Планируемые к найму специалисты (на средства акселератора):

Врач-рентгенолог (консультант)

• Зачем нужен: Формирование базы из 500+ КТ-снимков, разметка патологий, верификация узлов, клиническая валидация алгоритмов ИИ.

• Бюджет: 150 000 ₽ (сдельно, за весь проект).

Дизайнер / Методист

• Зачем нужен: Разработка UX/UI тренажера, создание методических материалов для преподавателей, визуализация учебных сценариев.

• Бюджет: 30 000 ₽ (сдельно).

Маркетолог

• Зачем нужен: Продвижение продукта, работа с вузами, проведение вебинаров, SMM, сбор обратной связи.

• Бюджет: 15 000 ₽ (сдельно).

Дополнительная информация:

Уникальность и импортозамещение:

Проект использует open-source ИИ-решения, что позволяет адаптировать продукт под российские образовательные стандарты и избежать зависимости от западных аналогов (таких как Qure.ai). В отличие от конкурентов (Botkin.AI, Celsius), ориентированных на клиники, наш продукт создан специально для образовательного процесса и позволяет безопасно тренироваться на кейсах с мгновенной обратной связью.

Масштабируемость:

Технология позволяет легко добавлять новые кейсы (не только рак легкого, но и другие патологии), а также использовать White-label для других вузов и платформ ДПО. В перспективе — интеграция с системами НМО для начисления баллов врачам.

Социальный и экономический эффект:

Повышение точности обнаружения патологий с 65% до ≥85% и сокращение времени анализа на 30%. В долгосрочной перспективе — снижение смертности от рака легкого через 5–10 лет за счет подготовки квалифицированных специалистов.

Почему мы:

Мы — студенческая команда, которая сама выявила проблему на стыке медицины и образования, создала концепцию и прототип, просчитала экономику и готова масштабировать проект. Участие в акселераторе позволит нам привлечь недостающих профильных специалистов (врача, дизайнера, маркетолога) и выйти на рынок B2B с готовым продуктом.

На страницу проекта