elia финал (1)

1.

InnoHub
AI-платформа для повышения
эффективности терапии
2025

2.

99% выгорают
Проблема
02
53%
37%
Бюрократия и переработки
Потеря фокуса на приёме
времени врачи занимаются
заполнением бумаг
времени врач ведёт записи
в медицинской карточке
*
03
Анализ потерь бизнеса и государства из-за выгорания сотрудников
04
от
2,5
млн.₽
Риски убытков при
потере 1 врача
05
98.000
врачей
Не хватает по стране
*Данные из исследования Сибирского государственного медицинского университета и опросов в сообществе Справочник врача: Источник1* , Источник2*
06
20%
увольняются
Молодые специалисты уходят
в первый год работы
2

3.

AI-платформа для повышения эффектности терапии


Заносит информацию в МИС
ЕМИАС
1С:медицина
ARCHI MED
MEDODS
3

4.

Диджитал-портрет: дополнительная фича для врача
Ценностные
предложения
01
02
03
Врач больше не ведет
записи
Врач понимает
контекст до
Врач повышает
эффективность приема
4

5.

Figital сценарий & Технологиия
Завершение записи врачём
Вход пациента
и старт записи
Сохранение данных в МИС
Генерация отчёта
и формирование анамнеза
Machine Learning
Deepgram
Обновление
цифрового портрета
Архитектура
GigaChat MAX
Backend
PostgreSQL
REST API
SQLite
Python (FastAPI)
Frontend
JavaScript
Infrastructure
Docker
Nginx
Kubernetes cluster
5

6.

Метрики в ходе тестирования
Тестовая воронка по холодной рассылке
70
19%
Рассылка
холодным лидам
13
Ответ на
коммерческое
предложение
13%
Встреча с ЛПР
Географическое распределение базы
Москва (8 ответов)
58%
Города миллион+ (4 ответа)
22%
Ленинградская область (1 ответ)
12%
Города пол миллиона+ (0 ответов)
8%
9
3%
2
Бесплатный
аудит компании
1,5%
1
Договоренность
о внедрении
Распределение базы по специализации клиники
33
Стоматологические клиники (3 ответа)
33
Узкоспециализированные клиники (2 ответа)
33
е с
Точность транскрибации тестовых моделей
%
Многопрофильные клиники (8 ответов)
%
%
аризация тестовых моделей
М д ум
93
52
9 ,
1
9 ,4
85
85
87
6

7.

Инсайты на основе метрик
Стратегические инсайты
25%
от доказанной стоимости
Метрика Eopp,
по которой
рассчитывается
доказанная
стоимость
Фокус на
многопрофильных
клиниках Москвы
Коммерческие инсайты
Развитие
собственной
партнерской сети
Использование
AI-агентов
как метод
привлечения
Географическое
масштабирование
через партнеров
Продуктовые инсайты
DeepGram
в качестве
транскрибатора
GigaChat Max
как LLM
Фокус в генерации
анамнеза на
медицинских
терминах
7

8.

Тренды рынка
Все субъекты РФ должны применять как
минимум 12 МИ с ИИ к 2030 году
Государство активно инвестирует в инициативы
с применением ИИ в здравоохранении*
3262,4 млн.₽
12
9
69%
10
1012,3
1340,2 млн.₽
29%
Частные
986,5
7
783
776,3
5
3
Государственные
4
520
594,6
4 712,6
млн.₽
40
Применение медицинских изделий с ИИ активно продвигается в рамках
стратегии цифровой трансформации*
Больше половины руководителей готовы внедрять ИИ
53%
Готовы
110 млн.₽
2%
Фонды
Отрасль здравоохранения активно оцифровывается
1 750
36%
Скорее готовы
53% руководителей в
сфере здравоохранения
уже готовы внедрять ИИ,
36% - скорее готовы*
6%
1 100
350
4,2
23
76
Не знают
5%
Скорее не готовы
*Опираясь на исследование "Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении России": Источник
1750 млн документов было зарегистрировано в официальном реестре
электронных медицинских документах**
8

9.

Рынок
Тип клиники
% платного рынка
Многопрофильные
клиники
% клиник с ИИ
41%
Узкопрофильные
клиники
Частные
многопрофильные клиники
25%
33%
Стоматология
*
B2B
С 3+терапевтами в штате
ЛПР открыт к ИИ
55%
26%
87
317*
Медицинских учреждений
по всей России
20%
75,6%
Общий объем рынка целевой аудитории
х6
734
млрд $
PAM
130,8 58,2
1,7
млрд ₽
млрд ₽
млрд ₽
TAM
SAM
SOM
медицинский учреждений
в России - частные
возрастает медицинский
рынок ИИ в России к 2030 году
412
инициатив МИ c ИИ внедрено
по всей России за 5 лет
B2B
99 млрд ₽
40,8 млрд ₽
900 млн ₽
B2G
25 млрд ₽
17,4 млрд ₽
796 млн ₽
Москва
лидер по внедрению ИИ в здравоохранении
По данным национальной программы "Экономика данных": Источник1*
По данным исследования ВЦИОМ: Источник2*
*Опираясь на исследование "Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении России": Источник
Расчеты TAM, SAM, SOM рынка: Источник
9

10.

Конкурентный анализ: мы первое МИ, которое фокусируется
на бюрократии терапевтов
Ввод
Компания
Тип решения
голосом
(диалог)
Портрет
циента
до приёма
па
Автозаполнение
ЭМК
Работа
без
помо
щи
с
Фоку
на
терапевтов
Экономия
Распределение MedTech сервисов
времени
77%
рук
Анализ радиологически изображений
5%
Phygital
4%
(Колонка)
Анализ прочих изображений
3
39
10%
Анализ ЭМК
Voice2Med
ПО
(Софт)
15%
(диктовка)
МИ с ИИ
2%
Анализ ЭКГ
(частично)
3%
Анализ видеопотока
3%
Анализ фармакологической терапии
Аналитика
(SaaS)
Аналитика продуктов ЭМК
Аналитика
WEBIOMED.DHRA
(SaaS)
WEBIOMED.DHRA
Наше
решение
СППВР (AI)
5%
Время
WEBIOMED
Диагностический
институт
Фармаколог
MedicBK
Galenos_AI
Sechenov
AI_nephro
Остеартроз
ТОП-3
COVID-19
Galenos
СППВР (AI)
Терапевты
10

11.

Бизнес-модель
On-premise.
Гибкое ценообразование
1.235.000*
₽/год лицензия
Сокращаем время приема на 10 минут
95% времени врач фокусируется на пациенте
4,94 млн ₽ — новая выручка для клиники Medel
5 терапевтов
На основе приказа Министерства Здравоохранения: Источник*
Расчет по методологии для ООО “Многопрофильная клиника МЕДЕЛ” Источник
Методология аудита
гипотезы для проблемного
01 NDA и юридические соглашения
04 Cтроит
интервью
хронометраж работы
Проводится интервью
02 Записывается
терапевта в течении 3 дней
05 со стейкхолдерами
Бизнес-аналитик фиксирует
03 процесс as-is
06 Расчет экономической выгоды
Eopp= (Высвобожденные часы×Средний чек приема)×Fill Rate
Партнерства с системными интеграторами
Целевая аудитория:
Workflow:
01 Лидогенерация
02 Аудит с помощью наших бизнес-аналитиков
03 Расчет цены и КП
04 Развертывание решения
05 Плата интегратору 25% от сделки
11

12.

Экономика
Финансовая модель
ROI
298%
233%
CAGR
Суммарная прибыль
179,3
млн.₽
Структура издержек
35,7%
12,6%
ФОТ
7,4%
PBP
25 мес
42%
WACC
Суммарная выручка
1 188,2
Себестоимость
Маркетинг
НИОКР
млн.₽
44,3%
Динамика выручки и прибыли
602,7
457,59
Выручка
166,2
106,95
Прибыль
65,9
21
-21,9
-30,82
12

13.

1
млн.₽
от Яндекс Клауда
2
аудита эффективности
проведено
Резиденты АЛРИИ
9
Ведем переговоры
с Московским Инвестиционным
клубом
коммерческих переговоров
с частными клиниками
19%
Достижения
Проверили live
тестирование в
Атриуме ВШЭ
1
пилотирование
заключено
конверсия в ответ
обработали базу из
70
лидов

14.

Roadmap
01
1 квартал
Цель - провести
пилотирования первых
продуктов
02
2 квартал
Цель - выйти на рынок
и сделать первую
продажу
03
3 квартал
Цель - привлечь
Pre-Seed раунд
04
4 квартал
Цель - выпустить Elia
Assistant на рынок
05
2027 год
Цель - заиметь имя
на рынке B2B &
завершить
разработку Elia Hub
-Запуск 2 пилотирований
с многопрофильными
клиниками
-Заключение партнерств
с интеграторами
медицинского оборудования
по всей России
14

15.

Мы - команда стартаперов, которые
по-настоящему горят своей идеей
«InnoHub»
Арзамасцев Тимофей
BizDev
@arzamastsev11
Коржебина Анастасия
Product & backend
@milkkorzhik
Величко Мария
UX/UI designer
@Mmshji
Забота о тех, кто заботится о нас
Боков Михаил
Finance analysts
@Mikhail0812
15

16.

Высокая
Матрица рисков
5
1
Риски
Митигация
01
Отсутствие доверия к AI
со стороны пациента и врача
Обезличивание данных в моменте лучших моделей
по качеству
Незаметный и непремичательный дизайн оборудования
Пробный пилот на месяц для клиники по цене
себестоимости
Отсутствие мониторинга
ценности нашего продукта
для клиники
За каждой клиникой прикрепляется персональный
бизнес-аналитик
Отчеты по ROI от бизнес-аналитика по кварталам
Реализация персональной методологии
использования продукта для каждой клиники
Отсутствие
высококвалифицированных
специалистов в отрасли
Использование AI-агентов для оптимизации процессов
Поиск перспективных кадров в лучших вузах страны
Раскрытие кадрового потенциала сотрудников
через доп обучение
Вероятность
02
6
03
2
Низкая
3
4
Малый
Размер ущерба
Большой
04 Риски утечки данных
One-premise решение
Использование только Российских поставщиков
Двойное шифрование по стандарту рынка
05
Отсутствие инфраструктуры
у клиники для внедрения
Предоставление своих серверов
Полный аутсорс всех технических аспектов нам
Предоставление более простого тарифа
Зависимость от поставщиков
технического оборудования
Развитие партнерской сети по БРИКС
Дообучение своих моделей в долгосрочной
перспективе
Использование только самых лучших решений в AI
06
16

17.

Использование ИИ
Мы с командой использовали искусственный интеллект для анализа рынка и поиска необходимых ресурсов
Perplexity
Cursor
Сколько всего медучреждений
в РФ и сколько средних и
крупных частных клиник с
from gigachat import GigaChat
общими услугами?
10:03 AM
def process_transcript(text):
TAM: все медучреждения РФ
client =
— ≈21 146 (гос. и частные).


GigaChat(credentials="YOUR_TOKEN")
SAM: частные
response = client.chat("Создай
многопрофильные клиники
среднего и крупного сегмента
— ≈300–500 (из них ТОП-200
медицинскую историю: " + text)
return response.content
— крупнейшие).
10:03 AM
result = process_transcript(transcript)
Write a message...
17

18.

Договоренности
18

19.

Юридическая жизнеспособность
18