ZebraEye — стартап, который помогает диагностировать редкие заболевания глаз с помощью искусственного интеллекта

Яна Тен, 27 лет, город — Алматы, CEO и соосновательница ZebraEye, @yanaten.kr

О себе
Я попала в IT-сферу в 2019 году. Работала в компании DAR, занималась созданием стратегий для стартапов в разных регионах, формировала продуктовые требования.
После перешла в венчурный фонд, где познакомилась с будущим сооснователем, Досжаном Жусуповым, основателем стартапа Cerebra.
Вскоре я поняла, что меня тянет обратно в стартап-индустрию, поэтому приняла оффер от компании Metayasi в Абу-Даби и переехала в ОАЭ.

Вернувшись в Казахстан, я прошла обучение в YCombinator Startup School и стала работать над собственным стартапом на базе искусственного интеллекта. Мне помогали сооснователи — Арман Оспанов и Досжан Жусупов. В процессе работы у нас родилась гипотеза проекта ZebraEye.
Я углубилась в исследования и поняла, что мы движемся в правильном направлении. Сегодня многие ведут неправильный образ жизни, постоянно сидят в гаджетах и ноутбуках, поэтому первое, что травмируется в нашем организме — глаза.
Мы быстро собрали рабочую группу для создания MVP. Она состояла из двух ML-инженеров, одного Frontend- и Backend-разработчика.

Целевая аудитория
Главный фокус ZebraEye — диагностирование редких болезней глаз.
В мире больше 500 миллионов человек страдают редкими болезнями глаз. Более 40% из них получают ошибочный диагноз и неправильное лечение, что приводит к опасным последствиям для здоровья.

При этом 80% патологий — генетические. То есть людей, страдающих этими заболеваниями, не станет меньше, а только больше. Потому что демография растет, и болезнь передается детям.
Для решения этой проблемы мы разработали программное обеспечение, интерпретирующее снимки и помогающее врачам в диагностировании болезней. Помогаем людям с глазными заболеваниями вовремя определить точный диагноз и приступить к лечению.

Программы инкубации, акселерации
Мы прошли в пре-акселерацию Draper University. Тогда проекту было всего два месяца, а трекшна не было вовсе. Я не понимала масштаба конкуренции, пока не познакомилась с остальными 150 проектами, которые вместе со мной боролись за участие в акселераторе в Силиконовой Долине. Среди них — зрелые стартапы, с крупными клиентами, миллионными доходами и инвестициями от известных инвесторов.

Мы стали самыми «зелеными». Было страшно, но по итогу победили в номинации «Лучший питч», а ZebraEye был выбран первым из 150 других для рассмотрения на инвестиции. Нам выпал шанс улететь в Калифорнию на акселерацию, но мне не дали визу в США, и планы изменились.
В сентябре мы прошли в Silkway Accelerator. Считаю, то акселератор от Astana Hub и Google for startups — лучший в Центральной Азии. По завершению акселерации планируем коммерциализироваться и открыть pre-seed раунд.

Еще недавно узнали, что прошли в финал Центрально-Азиатского раунда конкурса She Loves Tech.
Также проходим отбор в Endless Frontier Lab от NYU, одну из самых престижных программ для DeepTech- и HealthTech- проектов. Для этого прошли три интервью: техническое, коммерческое и по медицинской части.

Трудности
У всех стартапов похожие проблемы: постоянная нехватка денег и трудности с поиском разработчиков. AI-стартапы дополнительно сталкиваются с трудностями при поиске данных для обучения технологий. А у женщин в стартапах вызовов еще больше.

Мой совет: не слушайте бредовые убеждения, которые внушают вам, что вы не способны на что-либо. Я знаю множество кейсов, когда люди, которые «все знают лучше», ошибались и кусали локти, потому что «стреляли» именно те проекты, на которые они не делали ставку. И это не исключение, а правило.
Продолжайте то, что делаете, потому что никто не знает ваш продукт и его возможности лучше, чем вы.

Достижения
За пять месяцев с момента основания стартапа мы успели обучить ZebraEye на 100 000 снимков ОКТ и эндотелиального микроскопа и увеличили точность диагноза до 98,8%.
Также нам удалось пройти в самые крутые программы Центральной Азии и вызвать интерес со стороны зарубежных инвесторов.

Планы
До конца 2023 года планируем закрыть pre-seed раунд и начать подготовительные работы к выходу на рынок США.
Будем расширять возможности продукта для диагностирования других болезней. Мы уже обучили модель на американских медицинских данных, и теперь сфокусируемся на получении новых снимков по другим патологиям.