Naslov in uvod
Zdravstvo nima težave z idejami, ampak z implementacijo: od znanstvenega članka do rešitve, ki jo zdravnik dejansko uporablja pri bolniku, je v praksi prepad. Prav ta prepad želi zapolniti Treehub, nov rezidenčni program za ustanovitelje, in z njim povezani AI Health Fund. Podpirata ju Esther in Anne Wojcicki, ob njiju pa stoji ekipa raziskovalcev z univerze Stanford. Ne gre za še en klasičen pospeševalnik s »pitch dnevom«, ampak za poskus, kako naj bi bil videti pospeševalnik, prilagojen medicini in umetni inteligenci.
V nadaljevanju analiziramo, kaj je pri tem res novega, komu koristi, kje so pasti in zakaj bi moralo to zanimati tudi slovensko in širše evropsko okolje.
Novica na kratko
Kot poroča TechCrunch, je investitorka in nekdanja produktna vodja pri Googlu Mary Minno zagnala Treehub, šestmesečni rezidenčni program za zelo zgodnje zdravstvene zagone, ki uporabljajo umetno inteligenco, ter z njim povezani sklad tveganega kapitala AI Health Fund.
Treehub sprejema ustanovitelje, pogosto iz akademskega okolja, še preden sploh ustanovijo podjetje. Prvih 12 tednov je namenjenih iskanju product–market fita, naslednjih 12 tednov pa usmeritvi podjetja – to lahko pomeni večjo investicijsko rundo, vstop v klasičen pospeševalnik ali prve pilote v bolnišnicah.
AI Health Fund je naložbena roka programa. Cilj je zbrati 10 milijonov dolarjev; sklad je po navedbah TechCruncha že dosegel prvi zaprtje pri 1,5 milijona, med drugim z milijonskim čekom vlagatelja Tima Draperja. Piše predsemenske čeke v višini 50.000–150.000 dolarjev in želi podpreti vsaj 60 podjetij, večinoma iz Treehuba, a ne izključno.
Esther Wojcicki je soustanovna svetovalka, ustanoviteljica 23andMe Anne Wojcicki pa operativna partnerica. Pridruženi so tudi profesorji biomedicinske podatkovne znanosti s Stanforda. Sklad je že investiral v 12 podjetij, med drugim v orodje za sledenje hormonom pri ženskah in nov projekt s področja avtizma pri otrocih.
Zakaj je to pomembno
Pri Treehubu ni ključna še ena oznaka »AI v zdravstvu«, temveč to, da model priznava posebnosti zdravstvenega sistema.
Prvič, neposredno cilja na akademske ustanovitelje. Univerzitetne klinike – tudi UKC Ljubljana ali inštituti, kot sta Onkološki inštitut ali Medicinska fakulteta – so polne raziskovalcev, ki zelo dobro poznajo realne klinične probleme in imajo dostop do kakovostnih podatkov. A večina idej nikoli ne postane podjetje, ker raziskovalci ne znajo oblikovati zgodbe za vlagatelje, ne razumejo cenovnih modelov in se ustrašijo tveganja. Treehubov koncept, da jim dodeli izkušene operativce in deluje »skoraj kot soustanovitelj«, udari prav v to točko.
Drugič, program se odpove klasičnemu tritedenskemu sprintu in veliki zaključni predstavitvi. V svetu potrošniških aplikacij ali SaaS-a to še nekako deluje; v medicini pa že sama nabava ali etična soglasja trajajo dlje od večine pospeševalniških programov. Šestmesečna rezidenca in odsotnost sinhroniziranega »demo daya« sta tiha priznanja realnosti: regulativa, klinične študije in integracija v bolnišnične informacijske sisteme pač ne sledijo tempu Y Combinatorja.
Tretjič, velikost sklada in čeki kažejo na zelo specifično vlogo. Z 10 milijoni dolarjev in več kot 60 načrtovanimi naložbami AI Health Fund ne cilja na ogromne lastniške deleže prihodnjih samorogov, temveč na sistematično zmanjševanje začetnega tveganja: ustanovitev družbe, pravna struktura, regulativna pot, jasen problem in zgodba. Če mu uspe, lahko Treehub postane filtrirnik, iz katerega bodo nato črpali večji tematski in generalistični skladi.
Zmagovalci takšnega modela so:
- akademski spin‑outi, ki bi sicer obstali med raziskovalnimi razpisi in tržnim kapitalom;
- bolnišnice in pacienti, ki bi lahko dobili več orodij, res zasnovanih okoli kliničnega dela;
- večji skladi, ki dobijo bolje pripravljene, »odregulirane« kandidate za večje runde.
Potencialni poraženci so generični pospeševalniki, ki v zdravstvu poskušajo prodajati enak format kot v e‑trgovini, ter ustanovitelji, ki si predstavljajo, da lahko zdravstvo »blitzscale-ajo« brez spoštovanja njegovih omejitev.
Širša slika
Treehub se umešča v vsaj tri večje trende.
1. Vertikalni, strokovni pospeševalniki izrivajo generične programe.
Leta so zdravstveni zagoni pristajali v splošnih programih, kot sta YC ali Techstars, kjer so dobili dober trening za investicijske predstavitve, a omejeno sektorsko znanje. V zadnjem desetletju se pojavlja več vertikalnih programov: Rock Health, StartUp Health, bio‑iniciative velikih skladov ter korporativni inkubatorji z zavarovalnicami in farmacijo. Treehub to logiko radikalizira: v jedro postavlja akademsko znanost in se pozicionira kot plast med laboratorijem in trgom.
2. AI v zdravstvu prehaja iz faze navdušenja v fazo integracije.
Prejšnji val je prinesel impresivne primere iz radiologije ali triažnih chatbotov, a malo sistemskih implementacij. Težava niso bili algoritmi, temveč potek dela, odgovornost in plačnik. Program, ki se že na začetku ukvarja z bolnišničnimi sistemi, regulativo in poslovnimi modeli, priznava, da je jedro izziva danes integracija, ne več sama strojna učenja.
3. Po ohladitvi trga se pre‑seed profesionalizira.
Po letu 2021 je pozna faza kapitala bistveno bolj zahtevna. Posledično se zgodnja faza oblikuje v smeri manjših, specializiranih skladov, ki poleg denarja ponujajo storitve in mreže. AI Health Fund je učbeniški primer tega pristopa.
Zgodovinsko gledano so poskusi povezovanja univerz in startupov pogosto trčili ob nasprotje interesov: publikacije proti produktom, habilitacije proti tveganju. Če Treehubu uspe pokazati ponovljiv model, po katerem klinični raziskovalci postanejo prepričljivi podjetniki, ne da bi žrtvovali znanstveno integriteto, bo to pomemben signal tudi za evropske univerze.
V primerjavi z velikimi igralci, kot sta General Catalyst ali farmacevtski inkubatorji, je Treehub kaplja v morje kapitala. A vloga »prevajalca« med algoritmi in klinično prakso je lahko nesorazmerno velika.
Evropski in slovenski kot
Iz evropske perspektive Treehub zadene v bolečo točko. EU ima vrhunsko javno zdravstvo in izjemno močne raziskovalne inštitucije, a veliko težje izpelje zgodbe tipa 23andMe ali Flatiron. Razkorak med laboratorijem in trgom je pri nas pogosto še večji kot v ZDA.
GDPR, prihajajoči Akt o umetni inteligenci in uredbe o medicinskih pripomočkih postavljajo visoke, mnogokrat upravičene zahteve glede dokazovanja varnosti in učinkovitosti. To ščiti paciente, hkrati pa zvišuje ovire za zelo zgodnje ekipe. Prav zato bi bil evropski »Treehub« – sklad z majhnimi čeki in močno operativno podporo – še pomembnejši kot v ZDA.
Nekaj elementov že obstaja: EIT Health, nemški program DiGA za digitalne zdravstvene aplikacije, dvorani v Berlinu, Barceloni in Københavnu, kjer so bolnišnice povezane s startupi. V Sloveniji vidimo posamezne primere, kot so medtech podjetja iz Ljubljane (npr. MESI, Geneplanet) ter povezave z UKC in fakultetami, a malo je strukturiranih programov, ki bi raziskovalcem dejansko pomagali postati ustanovitelji.
Manjkajo predvsem trije Treehubovi elementi: res zgodnja faza (še pred podjetjem), sistematična podpora pri regulativi in klinični validaciji ter pomoč pri oblikovanju zgodbe za globalne vlagatelje. Če slovenski in regionalni akterji – javni in zasebni – tega ne razvijejo, bodo najbolj ambiciozne ekipe svoje projekte še naprej selile v tujino.
Pogled naprej
Uspeh Treehuba bo mogoče ocenjevati po nekaj jasnih kriterijih.
Prvič, po rezultatih portfelja: koliko podjetij bo v 2–3 letih prišlo do resnih serij A, regulatornih odobritev ali vpeljave v večje zdravstvene sisteme. Lep »pitch deck« še ne pomeni rešitve, ki jo internist dejansko odpre med klicno službo.
Drugič, po globini partnerstev z izvajalci. Dostop do podatkov, kliničnih mentorjev in bolnišničnih informacijskih sistemov je zlato. Če bo Treehub znal vzpostaviti formalne povezave z večjimi bolnišnicami in zavarovalnicami, bo njegovih 50.000 ali 100.000 dolarjev za ustanovitelje vrednih bistveno več od nominalnega zneska.
Tretjič, po sposobnosti navigacije regulative. Tudi v ZDA se nad AI v zdravstvu zgrinjajo strožja pravila in nadzor. Program, ki ustanovitelje od začetka uči razmišljati v kategorijah dokazov, sledljivosti in odgovornosti, ima dolgotrajno prednost.
Za slovenske bralce je ključno vprašanje: ali bomo čakali, da se podobni modeli razvijejo izključno v ZDA, ali pa bomo del koncepta prilagodili lastnemu, regulativno strožjemu, a raziskovalno bogatemu prostoru? Univerze, klinični centri in domači skladi tveganega kapitala imajo tu redko priložnost, da skupaj oblikujejo program po meri zdravstva – ne po meri splošnega startup klišeja.
Bistvo
Treehub in AI Health Fund sta finančno majhna, konceptualno pa ambiciozna: predpostavljata, da inovacije v zdravstvu potrebujejo drugačen pospeševalniški DNK, zasnovan okoli klinikov, daljših časovnic in regulativnega realizma. Ta teza je prepričljiva. Odprto ostaja le vprašanje, ali bodo podobni modeli nastali tudi v Evropi – in ali bo slovenski zdravstveni in startup ekosistem med tistimi, ki jih soustvarjajo, ali med tistimi, ki jih bodo zgolj uvažali z zamikom.
