Langlebigkeit als Produktidee
Ich habe mich schon 2012 über die Verlängerung des Lebens gefreut. Wie jeder über 30-35 Jahre hatte ich Angst vor dem Tod. Bis dahin erkennen Sie nicht vollständig, dass Sie sterblich sind. Und dann merkt man Beispiele von außen: Paul Allen (Partner von Bill Gates) starb im Alter von 65 Jahren, Steve Jobs im Alter von 56 Jahren, Mutter von Bill Gates im Alter von 64 Jahren. Tatsächlich ist die Liste lang.
Ich begann mich mit dem Thema zu beschäftigen und fand heraus, dass laut Wissenschaftlern das maximale Alter eines Menschen in seinem Körper 120 Jahre beträgt. Ich fing an, neue Technologien an mir selbst auszuprobieren. Nachdem ich die Technologie zum Aufhellen von Blut mit einem Laser ausprobiert hatte, wurde ich mehrere Jahre lang überhaupt nicht krank. Und wenn er krank wurde, dann um 18-20 Uhr.
Und mir wurde klar, dass ich nicht wollte, dass mein Sohn im Alter von 80-90 Jahren stirbt. Dies war eine der Motivationen für das Longevity InTime-Projekt. Laut einem unserer Experten, Vadim Gladyshev, Direktor der Harvard Medical School, gibt es zwei Gründe für Wissenschaftler, sich dem Projekt anzuschließen. Die erste ist Grundlagenforschung, die für Labortests verwendet werden kann, um dann mit klinischen Studien am Menschen fortzufahren, und die zweite ist die persönliche Motivation. Ich denke, diese beiden Motivationen können nicht nur in Bezug auf Wissenschaftler angeführt werden.
Ich habe ein Team von Wissenschaftlern zusammengestellt, die das Projekt zu verschiedenen Zeiten in die richtige Richtung gelenkt haben. Der Akademiker Andrey Lisitsa und der angesehene Langlebigkeitswissenschaftler Alexey Moskalev gehörten zu den Ersten, die beitraten. Er formulierte für uns die wichtigsten Biomarker, die die Lebenserwartung beeinflussen. Zu uns gesellten sich Professor Hayk Arakelyan, Professor am medizinischen Universitätsklinikum Tokio, führender Experte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz Roman Dushkin, Leiter des FMBA-Labors Mikhail Klyuchnikov, Professor Alexey Molodchenkov und amerikanischer Physiker, Spezialist auf dem Gebiet des maschinellen Lernens Alexander Skarlat.
Das Ergebnis ist ein Produkt, das die 20 häufigsten tödlichen Krankheiten für 400 Biomarker umfassend untersucht und personalisierte Empfehlungen basierend auf Algorithmen für maschinelles Lernen liefert.
Es gibt Milliarden von Szenarien für die Entwicklung von Krankheiten. Für jedes Szenario wird nach Daten gesucht, die durch klinische Studien bestätigt wurden. Kein Personal kann eine Anfrage in Echtzeit formulieren und relevante Antworten erhalten, dh nach Informationen in unstrukturierten Quellen suchen und diese nach den erforderlichen Kriterien markieren. Jeden Tag werden hunderttausend Artikel zu verschiedenen Themen in medizinische Datenbanken wie Pubmed und Mimic hochgeladen, und dies sind neue Anfragen. Daher verwenden wir neuronale Netze, die bei der Ausführung derart komplexer Aufgaben lernen.
Angenommen, wir möchten für eine bestimmte Person mit einer Reihe individueller physikalischer Parameter berechnen, welchen Einfluss der Glukose- oder Cholesterinspiegel auf Fettleibigkeit und die Wahrscheinlichkeit von Herzinfarkt, Schlaganfall, Diabetes und einigen Arten der Onkologie hat. Dazu messen wir den Glukose- und Cholesterinspiegel des Kunden aus der Ferne. Dies sind personalisierte Parameter, die von vielen Faktoren beeinflusst werden. Es gibt zwar keine Empfehlungen, die auf persönlichem Tracking basieren, aber Sie müssen mit dem arbeiten, was Sie haben. Beginnen Sie mit der allgemeinen Forschung und bauen Sie darauf eine zukünftige Flugbahn auf. Wenn es eine solche Studie gibt, findet die künstliche Intelligenz diese Informationen, vergleicht sie mit Ihren Parametern und sagt, dass Sie höchstwahrscheinlich einen solchen und einen solchen Lebensweg haben.
Um Biomarker-Messungen durchzuführen, entwickeln wir einen tragbaren Behälter für die Fernabholung von fünf Biomaterialien. Darin werden sie zur weiteren Forschung an das Massenspektrometer des Labors geschickt. Im Vergleich dazu stellt die von der australischen Regierung finanzierte Atomo Diagnostic jetzt einen Blutentnahmebehälter her. Wir werden fünf Arten von Biomaterialien nehmen.
In unserer Roadmap haben wir ein Jahr festgelegt, um 20 Hauptkrankheiten zu erfassen, die das Leben um 20 bis 30 Jahre verkürzen können. Wahrscheinlich werden wir etwas mehr Zeit brauchen, um so viele Berechnungen durchzuführen und sie mit Wissenschaftlern zu überprüfen.
Fitness-Tracker als Einstieg in den Massenmarkt
Die Hauptkosten eines solchen Produkts sind hoch, daher gehen wir davon aus, dass die Zielgruppe Menschen mit hohem Einkommen sind. Aus diesem Grund haben wir uns entschlossen, eine „Problemumgehung“ zu schaffen - mobile Anwendungen, die sich jeder leisten kann.
Im April haben wir AntiObesity- und BMIObesity-Apps für frühes Übergewicht im App Store und bei Google Play eingeführt. Während der Synchronisation mit Fitness-Armbändern erhält die Anwendung Daten zur Analyse (Herzfrequenz, Blutdruck usw.), und AI-Algorithmen bilden eine Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Krankheiten zusammen mit persönlichen Empfehlungen, um die Folgen ihrer Entwicklung zu verhindern oder zu minimieren. Dies ist vorerst eine Beta-Version, aber wir bereiten die Veröffentlichung einer aktualisierten Version Anfang August vor.
Wir haben uns entschlossen zu testen, ob es möglich ist, die App durch In-App-Käufe zu monetarisieren. Bisher lautet die Hypothese: Ein Bericht über die Risiken tödlicher Krankheiten und Empfehlungen zur Reduzierung dieser Risiken werden 99 Cent kosten. Kostenlos für die ersten zwei Wochen oder wenn sich die Risiken und Empfehlungen nicht ändern. Dieser Bericht entspricht einem Arztbesuch oder einer zusätzlichen Stellungnahme, da durchschnittlich 25 bis 30% aller Todesfälle weltweit auf medizinische Fehler zurückzuführen sind. In Russland kostet ein Arzttermin zwischen 1000 und 1500 Rubel, aber wir werden verständliche Ergebnisse und Empfehlungen 15-mal billiger verkaufen. Wir werden die Marktreaktion überprüfen.
Im Zusammenhang mit der Situation mit dem Coronavirus haben wir außerdem einen Test des Hauptprodukts gestartet - der AntiCoronaVirus-Anwendung. Diese Anwendung ist mehr für das Gemeinwohl, wir haben nicht versucht, Geld damit zu verdienen und haben sie in keiner Weise beworben. Wir wollen es zuerst verbessern.
Entwicklung ohne Investition und Investition
Ich habe die Zeit durchgeschlafen, als allen Startups hintereinander Geld ausgehändigt wurde. Angesichts der Situation mit dem Coronavirus sind viele Anleger "in den Winterschlaf gegangen" und warten darauf, dass sich die Märkte normalisieren.
Wir hatten eine großartige Idee, einige Grundlagen, aber es gab kein Geld. Ich wollte so schnell wie möglich ein gutes Team zusammenstellen. Aus diesem Grund haben wir begonnen, die Arbeitskosten pro Stunde für jedes Teammitglied (oder jeden Partner) zu schätzen. Einmal im Monat unterzeichnen wir ein Gesetz, nach dem wir den Arbeitsaufwand in den Unternehmensanteil umwandeln. Jetzt habe ich meinen Partnern rund 0,2% der Aktien des Unternehmens ausgegeben. Für diese zwei Zehntel Prozent haben Spezialisten ein Produkt hergestellt, das zig Millionen Rubel kosten würde. Und ich habe sie nicht ausgegeben, aber ich habe den Befehl und die Hypothesen bereits getestet. Wenn ein Investor in das Projekt eintritt, kauft er einen bereits getesteten Fall.
Die Motivation meines Partner-Mitarbeiters ist folgende: Heute hat er nach dem aktuellen Wert des Unternehmens eine Stunde seiner Arbeit bedingt für 50 US-Dollar verkauft, und wenn das Unternehmen das Zehnfache kostet, werden die Kosten seiner Arbeit proportional sein erhöhen, ansteigen. Und wenn wir Geld bezahlen würden, wären die Kosten für eine Stunde gleich, egal wie viel das Unternehmen kostet. Vielleicht hätte es einen Bonus gegeben, aber auf jeden Fall hätte der Partner nicht zehnmal mehr für seine Arbeit erhalten. Natürlich besteht für den Partner eines solchen Motivationssystems das Risiko, dass der Preis des Unternehmens nicht steigt, aber es besteht auch das Risiko, dass ein Unternehmen Gehälter zahlt. Wenn ein Mitarbeiter für ein Gehalt arbeitet, ist er weniger motiviert, das Unternehmen zehnmal mehr wert zu machen. Kurz gesagt, der Hauptmotivator für alle an der Transaktion beteiligten Parteien ist die rasche Erhöhung der Kapitalisierung des Unternehmens.
Geldmangel wirkt Wunder. Bisher haben wir keine Großinvestoren gefunden, aber etwas anderes ist uns gelungen. Google hat uns Kredite in Höhe von 100.000 USD für die Serverkapazität zugewiesen. Dies wird für ein paar Jahre ausreichen. Einreichung einer Patentanmeldung in den USA für 70 US-Dollar - die Kosten der Gebühr. Die Anmeldung wurde mit dem Algorithmus für künstliche Intelligenz der AI Legal Company aus Kasachstan erstellt, der von einem Patentanwalt aus Indien geprüft wurde. Domains wurden für 0,88 USD pro Stück gekauft. Das Unternehmen wurde für 300 US-Dollar registriert - direkt von uns.
Es funktioniert jetzt, aber wir möchten beschleunigen. Finden Sie beispielsweise Partner, die Ihnen helfen, innerhalb von 2-3 Jahren ein Unternehmen im Wert von 100 Milliarden US-Dollar aufzubauen. Der Betrag ist eher ein Indikator für den Nutzen der Gesellschaft als ein Selbstzweck.
Internationales Team
Ich habe ein Team aus 11 Ländern zusammengestellt: Russland, Kasachstan, Aserbaidschan, Weißrussland, Ukraine, Indien, Nigeria, Indonesien und den USA. Es gibt Berater aus den USA, Finnland und Großbritannien. Ich habe dank Habr Career russischsprachige Leute gefunden.
Wir hatten keine Aufgabe, ein multinationales Team zusammenzustellen. Alles passierte von selbst. Als wir mit einigen Investmentfonds in Großbritannien und den USA verhandelten, sagten sie, dass sie nicht mit Unternehmen zusammenarbeiten, in denen die meisten Einwanderer aus russischsprachigen Ländern arbeiten. Und die Russen arbeiten auch dort. Im Großen und Ganzen können sie den tatsächlichen physischen Standort des Mitarbeiters nicht überprüfen. Trotzdem schreiben wir ehrlich, dass 30% unseres Teams aus Russland arbeiten, 70% außerhalb Russlands.
Jetzt haben wir 50 Verträge mit Spezialisten, von denen 30 ständig arbeiten, 20 haben das Projekt aus verschiedenen Gründen bisher unterbrochen. Aber wir haben uns gut von allen getrennt. Ich habe vor, einige Mitarbeiter zurückzugeben, wenn sich die finanzielle Chance ergibt.
Das gesamte Team arbeitet in Teilzeit. Dies hat keinen Einfluss auf die Qualität der Arbeit, aber manchmal müssen die Fristen verschoben werden. Wir sind die ganze Zeit in Kontakt, einmal pro Woche haben wir eine allgemeine Telefonkonferenz. Wir diskutieren alle aktuellen Aufgaben in Slack, verwenden den Trello- und Jira-Task-Tracker und speichern die Wissensdatenbank in Gitlab.
Zuvor haben wir in Chats versucht, uns auf Englisch zu verständigen. Aber warum, wenn jeder Russisch versteht? Mit der Ankunft von Mitarbeitern aus anderen Ländern haben wir in Chats mit ausländischen Kollegen auf Englisch umgestellt. Aber wo es keine gibt, sprechen wir immer noch Russisch. Wir testen verschiedene Optionen für die Interaktion.
Bisher erhalten wir keine Gewinne und Injektionen von Investoren. Es gibt nur Enthusiasten in unserem Team, und wir suchen nach Hilfe, die bei der Entwicklung des Projekts helfen könnte.