Как врач из Астаны создал AI-платформу, объединившую пациентов, врачей и клиники

Адильхан Ашимов, город — Астана, врач общей практики, врач неотложной помощи и СЕО ZhanCare.AI, Instagram

Как все началось

Идея ZhanCare появилась не на стартап-конкурсе и не во время поиска перспективной ниши. Она выросла из моей работы в больнице во время пандемии COVID-19. Тогда я видел, насколько ограниченными были возможности стационара: пациентов было много, мест не хватало. При этом люди, находившиеся в отделении, переживали не только за себя. Дома оставались заболевшие родители, дети, братья и сестры, которым тоже нужна была помощь.

Для меня это была конкретная проблема. Перед тобой пациент, которому оказывают помощь, но он постоянно думает о близких, оставшихся дома. Простого объяснения, что мест в больнице недостаточно, для такой семьи было мало.

Я собрал команду врачей и медицинских сестер. Врачи консультировали пациентов дистанционно через Zoom и WhatsApp, оценивали их состояние и давали назначения. Медсестры в свободное от основной работы время выезжали на дом в средствах индивидуальной защиты, брали анализы и выполняли назначения врачей.

По нашей оценке, за время пандемии помощь получили более 3000 человек. Это была еще не платформа ZhanCare, а организованная нами работа медицинских специалистов с использованием доступных инструментов связи.

После пандемии я задумался, почему такой маршрут должен существовать только в экстренных обстоятельствах и зависеть от ручной координации. Пациенту приходилось отдельно искать врача, договариваться о консультации, пересылать результаты обследований и выяснять, куда обращаться дальше. Так появилась идея объединить все эти действия в одном сервисе: онлайн-консультацию, запись на очный прием, диагностику, медицинские документы и взаимодействие с клиникой.

Мы начинали не с желания внедрить ИИ в медицину. Мы хотели сделать так, чтобы человеку было проще получить помощь. Технологии стали способом решить эту задачу.

Команда

Когда идея сформировалась, я пришел с ней к друзьям. Первым меня поддержал Адилан Ахрамович — сооснователь и технический директор ZhanCare.AI. У меня был клинический опыт и понимание проблем пациентов, у него — техническая экспертиза и готовность превратить идею в работающую систему.

Позже к нам присоединились Алишер Ибраев, Томирис Садыкова и Диар Жакижанов — врачи общей практики, которые продолжают обучение в резидентуре по травматологии и ортопедии, эндокринологии и кардиологии. Медицинская часть команды сформировалась вокруг Медицинского университета Астана.

Для нас было важно, чтобы продукт создавался при непосредственном участии врачей. Мы обсуждали реальные ситуации: как проходит прием, где теряется информация и на каком этапе пациенту становится непонятно, что делать дальше.

Позже мы познакомились с участниками университетской команды Enactus — Жандосом Батырхановым и Адильханом Мусулманбековым. Вместе подготовили проект к Enactus Kazakhstan National Expo 2025. Команда Медицинского университета Астана заняла первое место и получила право представить Казахстан на мировом чемпионате. Подготовка помогла нам шире посмотреть на продукт и продумать не только пользу для пациента, но и модель его дальнейшего развития. Позже Жандос и Адильхан сосредоточились на собственных направлениях и завершили участие в проекте. Их вклад в ранний этап ZhanCare остается важной частью нашей истории.

Следующее усиление команды произошло во время IRA Tashkent. Там мы познакомились с Ануаром Каппаром, который сначала работал с нами как трекер. У него более десяти лет опыта в IT, телекоме, MedTech, EdTech и Smart City. Со временем сотрудничество вышло за рамки акселератора, и Ануар присоединился к нам как сооснователь и стратегический директор.

Так в команде соединились три направления: клиническая практика, техническая разработка и продуктовая стратегия.

Целевая аудитория

У ZhanCare.AI три основные группы пользователей: пациенты, медицинские специалисты и медицинские организации. Мы стараемся решать их задачи вместе, потому что удобный сервис для пациента невозможен без инструментов для врача и администратора.

Пациенту платформа помогает пройти весь путь: описать жалобы, подобрать специалиста, записаться на онлайн- или очный прием либо диагностику, оплатить услугу и сохранить документы в личном кабинете. Важна и дистанционная связь с врачом, когда человеку сложно приехать лично или нужно обсудить дальнейшие действия после обследования.

Врачам мы предлагаем инструменты для сокращения ручной работы. Например, AI-ассистент транскрибирует консультацию и помогает подготовить структурированный черновик медицинской документации, который врач проверяет и утверждает. Для нас важно, чтобы технология помогала специалисту, а не принимала клинические решения вместо него.

Медицинская организация получает в одной платформе запись и расписание, CRM, телемедицину, онлайн-оплату, аналитику и AI-агентов для работы с обращениями. Мы развиваем решение не только для частных, но и для государственных медицинских организаций.

По последним внутренним данным команды, у платформы более 1200 пользователей, а три клиники уже оплатили работу с ZhanCare.AI. Мы отдельно учитываем пилотные подключения и коммерческих клиентов, поскольку интерес к продукту и готовность платить за него — разные этапы.

В интервью в марте 2026 года вице-министр науки и высшего образования Динара Щеглова также упоминала использование ZhanCare.AI в BN CLINICA и Dariger Plus, в том числе работу по коммерческим контрактам.

Программы инкубаций

Значимым опытом для команды стало участие в IRA Tashkent 2.0 — Investment Readiness Accelerator — программе подготовки технологических стартапов к привлечению инвестиций и масштабированию, которую развивают MOST C-Space Hub, MOST Business Intelligence и SQB Ventures.

Работа с трекерами помогла нам выйти за пределы медицинского взгляда на проект. Врачу понятно, почему сервис полезен пациенту, но для построения бизнеса важно определить покупателя, процесс принятия решения, стоимость внедрения и результаты, подтверждающие ценность продукта. Именно в этой программе мы познакомились с Ануаром Каппаром. Поэтому одним из главных результатов стало не только развитие бизнес-модели, но и появление нового сооснователя.

Еще одно направление — Astana Innovations Accelerator. В рамках программы мы прорабатываем применение ZhanCare в городской системе здравоохранения, в том числе цифровое сопровождение пациентов после вызова скорой помощи. Здесь необходимо согласовать медицинский маршрут, ответственность участников, передачу данных и критерии оценки пилота.

Развитие проекта поддержали несколько организаций. Мы получили гранты номиналом 2 миллиона тенге от Yandex Cloud и 2 миллиона тенге — от Pro-Data Tech. Получение гранта Yandex Cloud также отмечено в публикации Медицинского университета Астана.

В рамках Road to TechCrunch Startup Battlefield 2026 мы получили $10 000 в виде кредитов OpenAI API. Это не денежные инвестиции, а ресурс для использования AI-сервисов, предусмотренный для финалистов конкурса, не вошедших в тройку победителей.

Кроме того, мы подписали меморандумы с Медицинским университетом Астана и Казахским национальным медицинским университетом имени С. Д. Асфендиярова. Для нас это основа для дальнейшего сотрудничества с медицинским и образовательным сообществом.

Поддержка важна, но сама по себе не заменяет работающую бизнес-модель. Поэтому параллельно мы развиваем платное сотрудничество с клиниками и учимся превращать пилотные внедрения в долгосрочное использование платформы.

Трудности

Одна из главных сложностей — перевести реальную медицинскую работу в цифровой процесс, не сделав ее сложнее. На схеме все просто: пациент записался, врач провел консультацию, документ сохранился. В жизни запись могут перенести, специалист может быть занят, пациент не сразу понимает интерфейс, а врачу приходится уточнять информацию. Именно такие детали определяют, будет ли система удобна в ежедневной работе.

Еще одна задача — найти общий язык между медициной и разработкой. Медицинский специалист объясняет, что ему нужно, а техническая команда превращает это в понятную и надежную функцию. Здесь помогает наш опыт с обеих сторон — как врачей и создателей продукта.

Мы также учимся держать фокус. Когда видишь много проблем в здравоохранении, хочется решить их одновременно. Но большое количество функций не гарантирует удобства. Важнее, чтобы конкретный сценарий работал полностью: от обращения пациента до консультации и дальнейших рекомендаций.

Отдельная тема — доверие к ИИ. Наш подход — четко обозначать границы его роли. AI может помочь собрать информацию, подготовить текст и обратить внимание на изменения, но медицинское решение должно оставаться за специалистом.

Показательный опыт появился еще до стартапа. Во время пандемии мы уже могли связать пациента с врачом через привычные мессенджеры. Значит, проблема была не только в видеосвязи. Нужно было организовать весь процесс: передать информацию, согласовать помощь и сохранить связь с человеком после консультации. Именно эту задачу мы теперь решаем в продукте.

Начинающим основателям я бы посоветовал сначала разобраться, как люди решают проблему сегодня, а уже потом выбирать технологию. Важно разговаривать не только с руководителями, но и с теми, кто будет пользоваться системой ежедневно.

И еще важно не путать победу в конкурсе с готовностью рынка. Конкурсы дают внимание и полезные знакомства, но затем все равно нужно вернуться к пользователям и проверить, помогает ли им продукт настолько, чтобы они продолжали им пользоваться.

Достижения 

Первым большим внешним признанием стала победа команды Медицинского университета Астана с проектом ZhanCare на Enactus Kazakhstan National Expo 2025. Она дала нам возможность представить Казахстан на мировом этапе.

В сентябре 2025 года в Бангкоке наша команда вышла в полуфинал Enactus World Cup и вошла в топ-16 команд. Это был важный опыт: мы увидели, что проблема, над которой работаем, понятна не только в Казахстане.

Следующим достижением стала победа в номинации «Лучший ИИ-проект в здравоохранении» на AI-Sana Leaders. Награждение состоялось 30 октября 2025 года. Для нас особенно ценно признание именно в медицинском направлении, на пересечении профессиональной подготовки и технологической работы.

В 2026 году ZhanCare.AI вошел в число 22 финалистов регионального конкурса Road to TechCrunch Startup Battlefield. Среди других результатов команды — выход в финал alem.ai battle 2026, финал E*5 Global KAIST, а также первое место на форуме Министерства здравоохранения в конкурсе медицинских проектов.

При этом достижения для меня не ограничиваются конкурсами. Когда клиника начинает использовать платформу и готова за нее платить, это другой важный вид признания. Он означает, что ценность продукта увидели не только эксперты, но и его непосредственные пользователи.

Наша задача — превратить внимание к ZhanCare в устойчивую работу продукта. Награда помогает открыть дверь, но дальнейшее доверие нужно подтверждать каждым внедрением.

Планы

До конца 2026 года мы хотим сосредоточиться на трех направлениях: развитии продукта, расширении работы с клиниками и подготовке городского медицинского пилота.

В продукте приоритет — сделать основные сценарии удобными и связанными между собой. Пациенту должно быть понятно, как получить помощь, врачу — как провести прием и оформить документацию, руководителю — как увидеть, что происходит в организации. Мы продолжим развивать AI-агентов и AI-ассистента врача, но будем оценивать их не по количеству функций, а по практической пользе.

В работе с клиниками хотим увеличить число коммерческих внедрений и сделать подключение более предсказуемым: понятная настройка, обучение сотрудников, сопровождение и оценка результата. Также планируем развивать сотрудничество в Казахстане и Узбекистане и готовить проект к привлечению инвестиций.

Отдельный приоритет — ZhanCare 103, цифровое сопровождение после вызова скорой помощи. Мы прорабатываем сценарий для отобранных пациентов, которые после очного осмотра бригадой остаются дома и могут нуждаться в дальнейшем контакте с медицинским специалистом. Идея заключается в том, чтобы человек мог сообщать о самочувствии, а врачу были доступны данные предыдущего осмотра и последующая динамика. При необходимости пациент должен получать понятный дальнейший маршрут. Условия такого пилота, критерии включения и порядок реагирования необходимо согласовать с медицинской организацией.

Мы не рассматриваем этот сервис как замену скорой помощи или очному врачу. Хотим проверить, может ли он улучшить преемственность помощи после завершения вызова. И только после оценки безопасности, востребованности и результатов обсуждать масштабирование.

Для меня это продолжение той самой истории, с которой все началось во время пандемии. Тогда мы пытались помочь людям, которые оставались дома и не знали, к кому обратиться. Теперь хотим сделать такой контакт более организованным и доступным.

В долгосрочной перспективе мы хотим, чтобы ZhanCare помогал человеку не просто записаться на консультацию, а понимать свой следующий шаг в получении медицинской помощи.