La longévité comme idée de produit
J'étais enthousiasmé par l'extension de la vie en 2012. Comme toute personne de plus de 30 à 35 ans, j'ai vécu la peur de la mort. Jusque-là, vous ne réalisez pas pleinement que vous êtes mortel. Et puis vous commencez à remarquer des exemples de l'extérieur: Paul Allen (le partenaire de Bill Gates) est décédé à 65 ans, Steve Jobs à 56 ans, la mère de Bill Gates à 64 ans, en fait, la liste est longue.
J'ai commencé à plonger dans le sujet et j'ai découvert que, selon les scientifiques, l'âge maximum d'une personne dans son corps est de 120 ans. J'ai commencé à essayer de nouvelles technologies sur moi-même. Ayant essayé la technologie associée à l'éclaircissement du sang avec un laser, je ne suis pas tombé malade du tout pendant plusieurs années. Et s'il tombait malade, alors à 18-20 heures.
Et j'ai réalisé que je ne voulais pas que mon fils meure à 80-90 ans. C'était l'une des motivations du projet Longevity InTime. Comme le dit l'un de nos experts, Vadim Gladyshev, directeur de la Harvard Medical School, il y a deux motivations pour que les scientifiques se joignent au projet. Le premier est la recherche fondamentale qui peut être utilisée pour les tests de laboratoire, puis passer aux essais cliniques chez l'homme, et le second est la motivation personnelle. Je pense que ces deux motivations peuvent être citées non seulement en relation avec les scientifiques.
J'ai réuni une équipe de scientifiques qui à plusieurs reprises ont orienté le projet dans la bonne direction. L'académicien Andrey Lisitsa et le scientifique respecté en longévité Alexey Moskalev ont été parmi les premiers à se joindre. Il a formulé pour nous les principaux biomarqueurs qui influencent l'espérance de vie. Dans la foulée, nous avons été rejoints par le professeur de l'hôpital universitaire de médecine de Tokyo Hayk Arakelyan, l'expert de premier plan dans le domaine de l'intelligence artificielle Roman Dushkin, le chef du laboratoire FMBA Mikhail Klyuchnikov, le professeur Alexey Molodchenkov et le physicien américain, spécialiste dans le domaine de l'apprentissage automatique. Alexander Skarlat.
Le résultat est un produit qui étudiera de manière exhaustive les 20 principales maladies mortelles pour 400 biomarqueurs et fournira des recommandations personnalisées basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique.
Il existe des milliards de scénarios pour le développement de maladies, pour chaque scénario il y a une demande de recherche de données confirmées par des essais cliniques. Aucune ressource humaine ne peut formuler une demande en temps réel et recevoir des réponses pertinentes, c'est-à-dire rechercher des informations dans des sources non structurées et les baliser selon les critères requis. Chaque jour, cent mille articles sur différents sujets sont téléchargés dans des bases de données médicales comme Pubmed et Mimic, et ce sont de nouvelles demandes. Par conséquent, nous utilisons des réseaux de neurones qui apprennent en effectuant des tâches aussi complexes.
Disons que nous voulons calculer pour une personne spécifique avec un tas de paramètres physiques individuels, quel effet le niveau de glucose ou de cholestérol a sur l'obésité et la probabilité de crise cardiaque, d'accident vasculaire cérébral, de diabète et de certains types d'oncologie. Pour ce faire, nous mesurons à distance les taux de glucose et de cholestérol du client. Ce sont des paramètres personnalisés qui sont influencés par de nombreux facteurs. Bien qu'il n'y ait pas de recommandations basées sur le suivi personnel, vous devez travailler avec ce que vous avez. Commencez par des recherches générales et construisez-y une trajectoire future. S'il y a une telle étude, l'intelligence artificielle trouvera cette information, la comparera à vos paramètres et dira que, très probablement, vous avez telle ou telle trajectoire de vie.
Pour effectuer des relevés de biomarqueurs, nous développons un conteneur portable pour la collecte à distance de cinq biomatériaux. Dans celui-ci, ils seront envoyés pour des recherches supplémentaires au spectromètre de masse du laboratoire. En comparaison, Atomo Diagnostic, financé par le gouvernement australien, fabrique désormais un conteneur de prélèvement sanguin. Nous prendrons cinq types de biomatériaux.
Dans notre feuille de route, nous avons fixé un an pour suivre 20 maladies majeures qui peuvent raccourcir la vie de 20 à 30 ans. Il nous faudra probablement un peu plus de temps pour faire autant de calculs et les vérifier auprès des scientifiques.
Les trackers de fitness comme moyen d'entrer sur le marché de masse
Le coût principal d'un tel produit est élevé, nous supposons donc que son public cible est constitué de personnes à revenu élevé. Par conséquent, nous avons décidé de créer une «solution de contournement» - des applications mobiles accessibles à tous.
En avril, nous avons lancé les applications d'obésité précoce AntiObesity et BMIObesity sur l'App Store et Google Play. Lors de la synchronisation avec les bracelets de fitness, l'application reçoit des données à analyser (fréquence cardiaque, tension artérielle, etc.) et des algorithmes d'IA forment une prévision de la probabilité de maladies ainsi que des recommandations personnelles pour prévenir ou minimiser les conséquences de leur développement. Il s'agit d'une version bêta pour le moment, mais nous nous préparons à publier une version mise à jour début août.
Nous avons décidé de tester s'il était possible de monétiser l'application via des achats intégrés. Jusqu'à présent, l'hypothèse est la suivante: un rapport généré sur les risques de maladies mortelles et des recommandations pour réduire ces risques coûtera 99 cents. Gratuit les deux premières semaines ou si les risques et les recommandations ne changent pas. Ce rapport sera l'équivalent d'une visite chez un médecin ou d'un avis complémentaire, étant donné qu'en moyenne, 25 à 30% de tous les décès dans le monde sont dus à des erreurs médicales. En Russie, un rendez-vous chez le médecin coûte entre 1000 et 1500 roubles, mais nous vendrons des résultats et des recommandations compréhensibles 15 fois moins chers. Nous vérifierons la réaction du marché.
De plus, en relation avec la situation avec le coronavirus, nous avons lancé un test du produit principal - l'application AntiCoronaVirus. Cette application est plus pour le bien public, nous n'avons pas essayé de gagner de l'argent dessus et ne l'avons en aucun cas promue. Nous voulons d'abord l'améliorer.
Développement sans investissement ni investissement
J'ai dormi pendant le temps où l'argent était distribué à toutes les startups d'affilée. Et compte tenu de la situation avec le coronavirus, de nombreux investisseurs «sont passés en hibernation» et attendent que les marchés se normalisent.
Nous avons eu une excellente idée, des travaux préparatoires, mais il n'y avait pas d'argent. Je voulais constituer une bonne équipe le plus rapidement possible. Par conséquent, nous avons commencé à estimer le coût du travail par heure pour chaque membre de l'équipe (ou partenaire). Une fois par mois, nous signons un acte selon lequel nous convertissons la quantité de travail effectuée en part de l'entreprise. Maintenant, j'ai donné à mes partenaires environ 0,2% des actions de l'entreprise. Pour ces deux dixièmes de pour cent, les spécialistes ont fabriqué un produit qui coûterait des dizaines de millions de roubles. Et je ne les ai pas dépensés, mais j'ai déjà testé la commande et les hypothèses. Lorsqu'un investisseur entre dans le projet, il achètera un cas déjà testé.
La motivation de mon associé-employé est la suivante: aujourd'hui, à partir de la valeur actuelle de l'entreprise, il a vendu une heure de son travail sous condition pour 50 $, et si l'entreprise coûte 10 fois plus, alors le coût de son travail sera proportionnellement augmenter. Et si nous payions en argent, quel que soit le coût de l'entreprise, le coût d'une heure serait le même. Peut-être y aurait-il eu un bonus, mais de toute façon, le partenaire n'aurait pas reçu 10 fois plus pour son travail. Bien sûr, le partenaire d'un tel système de motivation a un risque que l'entreprise n'augmente pas de prix, mais il y a aussi un risque dans une entreprise qui paie des salaires. Lorsqu'un employé travaille pour un salaire, il est moins motivé à faire valoir la valeur de l'entreprise 10 fois plus. En bref, le principal facteur de motivation pour toutes les parties à la transaction est l'augmentation rapide de la capitalisation de l'entreprise.
Le manque d'argent fait des merveilles. Jusqu'à présent, nous n'avons pas trouvé de gros investisseurs, mais nous avons réussi autre chose. Google nous a alloué 100 000 $ de prêts pour la capacité du serveur, ce sera suffisant pour quelques années. Dépôt d'une demande de brevet aux États-Unis pour 70 $ - le coût de la taxe. La demande a été préparée par l'algorithme d'intelligence artificielle de la société AI Legal du Kazakhstan, examinée par un avocat en brevets d'Inde. Les domaines ont été achetés pour 0,88 $ chacun. La société a été enregistrée pour 300 $ - directement par nous-mêmes.
Cela fonctionne maintenant, mais nous aimerions accélérer. Par exemple, trouvez des partenaires qui aideront à créer une entreprise d'une valeur de 100 milliards de dollars d'ici 2 à 3 ans. Le montant est plus un indicateur de l'utilité de la société qu'une fin en soi.
Équipe internationale
J'ai constitué une équipe de 11 pays: la Russie, le Kazakhstan, l'Azerbaïdjan, la Biélorussie, l'Ukraine, l'Inde, le Nigeria, l'Indonésie et les États-Unis. Il y a des consultants des États-Unis, de la Finlande et du Royaume-Uni. J'ai trouvé des mecs russophones grâce à Habr Career.
Nous n'avions pas pour tâche de constituer une équipe multinationale. Tout s'est passé tout seul. Lorsque nous avons négocié avec certains fonds d'investissement au Royaume-Uni et aux États-Unis, ils ont dit qu'ils ne coopéraient pas avec des entreprises dans lesquelles travaillent la plupart des immigrants des pays russophones. Et les Russes y travaillent également. Dans l'ensemble, ils ne seront pas en mesure de vérifier l'emplacement physique réel de l'employé. Néanmoins, nous écrivons honnêtement que 30% de notre équipe travaille en Russie, 70% en dehors de la Russie.
Nous avons maintenant 50 contrats avec des spécialistes, dont 30 personnes travaillent en permanence, 20 pour diverses raisons ont suspendu le projet jusqu'à présent. Mais nous nous sommes bien séparés de tout le monde, je prévois de renvoyer certains employés lorsque l'opportunité financière se présentera.
Toute l'équipe travaille à temps partiel. Cela n'affecte pas la qualité du travail, mais les délais doivent parfois être décalés. Nous sommes en contact tout le temps, une fois par semaine, nous avons une conférence téléphonique générale. Nous discutons de toutes les tâches actuelles dans Slack, utilisons le tracker de tâches Trello et Jira, stockons la base de connaissances dans Gitlab.
Auparavant, dans les chats, nous essayions de communiquer en anglais. Mais pourquoi, si tout le monde comprend le russe? Avec l'arrivée d'employés d'autres pays, nous sommes passés à l'anglais dans les chats où se trouvent des collègues étrangers. Mais là où il n'y en a pas, nous parlons toujours russe. Nous testons différentes options d'interaction.
Jusqu'à présent, nous ne recevons ni bénéfices ni injections d'investisseurs. Il n'y a que des passionnés dans notre équipe, et nous recherchons toute aide qui pourrait aider au développement du projet.