— Рынок biotech и medtech сегодня часто называют одним из самых перспективных направлений технологических инвестиций. В чём, на ваш взгляд, ключевая особенность этих отраслей по сравнению с классическим IT?
— Главное отличие заключается в том, что в biotech и medtech продукт никогда не существует сам по себе. В отличие от SaaS или consumer IT, здесь невозможно отделить технологию от контекста её применения. Любое решение — будь то медицинское устройство, алгоритм или платформа — встраивается в сложную экосистему, включающую клинические процессы, регуляторные требования, существующую IT-инфраструктуру и человеческий фактор.
С инвестиционной точки зрения это означает, что оценка таких проектов должна начинаться не с функциональности продукта, а с анализа того, как он будет жить в реальной системе здравоохранения. Если экспертное медицинское сообщество не примет твой продукт или решение, то никакой цифровой компонент не поможет. Именно здесь возникает большинство ошибок — как у стартапов, так и у инвесторов.
— Вы часто говорите о том, что проблема масштабирования в medtech и biotech лежит не в науке, а в архитектуре. Что вы имеете в виду?
— Наука и клиническая новизна — это необходимое, но далеко не достаточное условие. В реальных проектах основным ограничением становится архитектура решения: как данные собираются, обрабатываются, хранятся, передаются между системами и интерпретируются пользователями.Упадёт или вырастет? Что ожидают от российского ИТ-рынка игроки в 2026 году 
Очень часто мы видим продукты, которые отлично работают в лабораторных условиях или в одном пилотном центре, но начинают «ломаться» при попытке масштабирования. Причина почти всегда одна и та же — архитектура изначально не была рассчитана на интеграцию с MIS, PACS, EHR, страховыми системами и разными стандартами данных.
Поэтому для меня medtech — это, в первую очередь, инженерная дисциплина, а уже потом медицинская.
— Искусственный интеллект сегодня считается ключевым драйвером digital health. Насколько это оправдано?
— AI стал удобным маркером «инновационности», но в реальности его роль часто переоценена. Алгоритм сам по себе не создаёт ценности. Ценность появляется тогда, когда AI корректно встроен в клинический процесс и снижает нагрузку на врача или стоимость услуг, а не добавляет её.
На практике наиболее жизнеспособными оказываются гибридные решения, где автоматизация работает совместно с врачом. Такие системы требуют гораздо более сложной архитектуры: контроля качества данных, прозрачных механизмов принятия решений, возможности аудита и обратной связи.
С инвестиционной точки зрения это менее эффектно, чем «чистый AI», но именно такие продукты масштабируются и проходят регуляторные барьеры.
— Какие ключевые ошибки вы чаще всего видите у стартапов в biotech и medtech?
— Самая распространённая ошибка — фокус на одном элементе системы в ущерб целостности. Команда может годами совершенствовать устройство или алгоритм, но не думать о том, как продукт будет внедряться, обслуживаться и масштабироваться.
Вторая ошибка — недооценка регуляторного пути. Регуляторика — это не формальность, а часть продукта. Если она не заложена в дизайн решения с самого начала, проект сталкивается с дорогостоящими переделками.
И третья ошибка — преждевременное масштабирование. В medtech нельзя «расти любой ценой». Любой сбой на этапе внедрения подрывает доверие клинического сообщества, которое потом крайне сложно восстановить.
— Вы работали с проектами на разных стадиях — от ранних до зрелых. Как меняется ваша роль как инвестора в таких кейсах?
— На ранних стадиях ключевая задача инвестора — помочь команде увидеть продукт не как изолированную разработку, а как элемент будущей системы. Это работа с архитектурой, приоритизацией функций, выбором рынков и сценариев внедрения.
На более поздних стадиях фокус смещается в сторону масштабирования: стандартизации процессов, выхода в новые регионы, подготовки к регуляторным проверкам и стратегическим сделкам. Здесь инвестор уже действует как связующее звено между технологией, бизнесом и внешними стейкхолдерами.
— Приходилось ли вам менять стратегию проектов уже после инвестирования?
— Да, и это достаточно частая ситуация. В реальности почти ни один проект не развивается строго по первоначальному плану.
Наиболее типичный сценарий — когда продукт оказывается клинически валидным, но коммерчески или операционно нежизнеспособным в текущем виде. В таких случаях требуется стратегический поворот: изменение модели монетизации, переработка продуктовой архитектуры, иногда — отказ от части функциональности.
Важно, чтобы такие решения принимались рано и на основе данных, а не из соображений «мы уже слишком много вложили».
— Как вы оцениваете риск в таких сложных технологических инвестициях?
— Для меня риск — это не вероятность неудачи, а степень неопределённости, которую проект способен выдержать. Если команда понимает свои ограничения, умеет работать с регуляторикой, данными и клиническими партнёрами, риск становится управляемым.
Наоборот, проекты с чрезмерно оптимистичными ожиданиями и отсутствием системного мышления выглядят гораздо более рискованными, даже если за ними стоит сильная наука.
— Какие инвестиционные решения вы считаете наиболее сложными с профессиональной точки зрения?
— Самые сложные решения — это не те, где нужно выбрать между «хорошо» и «плохо», а те, где есть несколько технически сильных вариантов с разными стратегическими последствиями.
Например, инвестировать в продукт с быстрым выходом на рынок, но ограниченным потенциалом масштабирования, или в более сложную архитектуру, требующую времени и ресурсов, но способную стать платформой. В таких случаях важно мыслить не раундами финансирования, а десятилетними горизонтами.
— Как, на ваш взгляд, будет развиваться рынок biotech и medtech в ближайшие годы?
— Рынок станет более зрелым и менее терпимым к поверхностным решениям. Проекты будут оцениваться не по громким заявлениям, а по способности интегрироваться, масштабироваться и демонстрировать измеримый эффект.
Мы увидим меньше «витринных» инноваций и больше инфраструктурных решений, которые незаметны для пользователя, но критичны для системы в целом. Именно такие проекты и будут формировать новую цифровую медицину.
