Hogyan lett egy érintőképernyő-fejlesztési megbízásból egészségtechnológiai startup? Grad-Gyenge Lászlóval, a Creo Medical alapítójával a fejlesztés folyamatáról és a mesterséges intelligencia fejlődéséről is beszélgettünk.
Hogyan született az „okosinkubátor” ötlete?
A Creo Medical szoftveres hátterét a Creo Group biztosítja, amely számos területtel foglalkozik, többek között szoftver- és applikációfejlesztéssel. Egy győri kiállításon ismertem meg az inkubátorokat gyártó hazai cég, a Medicor vezérigazgatóját. Az inkubátorukhoz az akkori beszállítójuk nem tudott érintőképernyőt szállítani, és felajánlottuk, hogy megoldjuk ezt a problémájukat. A grafikai szempontból korai fázisban lévő, a képernyő mellett gombokat is használó kezelőfelületet fizikailag és szoftveresen is átterveztük. Ez az ipari formatervezési feladat pilot project volt. Medtech alkalmazásról lévén szó, a legfontosabb cél az volt, hogy a szoftver stabil legyen, de szerettünk volna olyan megjelenést biztosítani, ami hasonlít az okostelefonok világához. Az inkubátor hardverén nem volt megfelelő grafikus keretrendszer, így ezt teljesen nekünk kellett kifejleszteni, leprogramozni.
A user experience fejlesztése után mi volt a következő lépés? A mesterséges intelligencia beépítése?
Ahhoz, hogy valaki mesterséges intelligenciát (MI) tudjon készíteni, nagyon sok adatra van szükség, ami ebben a szektorban általában még nem elérhető. Az inkubátorban bevizsgált szenzorok vannak, amelyek pontos adatokat szolgáltatnak, de ahhoz, hogy az MI működni tudjon, végig kell vinni a digitális transzformációs folyamatot, ehhez a keletkező adatokat egy adatbázisban össze kell gyűjteni. Azzal, hogy betettünk egy Linux alapú számítógépet az inkubátorba, lehetővé tettük, hogy az adatok – amelyeket elsősorban a saját működéséhez használ a berendezés – kikerülhessenek a rendszerből az általunk fejlesztett adatközpontba.
Elindult már az adatgyűjtés?
A medtech más szektorokkal összehasonlítva nem igazán gyors fejlődésű iparág. Egyelőre van egy adatközpontunk és egy szoftverünk, ami képes kiküldeni az adatokat, és az ügyfél is látja, hogy érdemes adatokat gyűjteni, mivel látja azt, hogy az MI segítségével piaci versenyelőnyre tehet szert. Abban a szerencsés helyzetben vagyunk, hogy az adatgyűjtésre képes inkubátorokból már eladtak egy jelentősebb mennyiséget. A nehézséget viszont az jelenti, hogy ezek nem a magyar piacon, hanem távoli országokban működnek, ahol még azt is meg kell oldani, hogy rá legyenek kötve az internetre.
Ha megoldódik az adatgyűjtés, mi lesz a megoldás gyakorlati előnye?
Informatikát és mesterséges intelligenciát tanítok az ELTE Informatikai Karán és a Kürt Akadémián. Az MI a deep learning (DL) megjelenésével óriási fejlődésen ment keresztül. Az iparág elvetette azt a paradigmát, hogy egyrétegű neuronhálókkal dolgozzon, illetve megjelentek azok a hardverek, amelyekkel megoldható a jóval nagyobb komplexitású neuronhálók kezelése, tanítása. Ezzel párhuzamosan nagyon sok adat keletkezik a világban, ami a DL alkalmazásának előfeltétele.
A saját projektünket tekintve, az adatgyűjtés elkezdésével 1-2 éven belül lesz annyi adatunk, amivel nekiláthatunk MI-t kutatni. Azt, hogy pontosan mire lesz használható az MI, akkor fogjuk látni, amikor a meglévő adatokat megvizsgáljuk. Valószínűleg az előrejelzések terén fog tudni hozzáadni a mostani technológiához, azaz a szenzoradatok folyamatos figyelésével a szoftver előre tudja majd mutatni, hogy probléma várható. A másik alkalmazási terület a normális működéstől eltérő adatok felismerése. Ezek az egyszerűbb feladatok. Amihez tényleg sok adatra van szükség, az inkább a perszonalizáció. Itt olyasmire lehet gondolni, mint például a webáruházakban alkalmazott ajánlórendszerek, amikor a vásárlási szokásaimat másokéval összevetve tesz javaslatokat, hogy mi érdekelhet még. A medtech szektorban ennek az a megfelelője, hogy ha például nálam és másoknál is működött egy bizonyos hatóanyag a fejfájásomra, akkor egy új típusú problémára is tud olyan terápiát ajánlani, amelyek a hozzám valamilyen szempontból hasonló embereknél már beváltak.
A technológia lehetőségeket és lépéseket látjuk. Üzleti oldalról hol áll most a projekt?
Jelenleg két cégben vagyok érdekelt, a szoftverfejlesztést végző Creo Groupban és a mesterséges intelligenciát kutató Black Sheep Intelligence-ben. Az utóbbiban folyó projektjeink elsősorban kognitív jellegűek: szemantikus reprezentáció, perszonalizáció, képfelismerés, beszédfelismerés, jelfeldolgozás. Ebbe a cégbe kezdtem el összegyűjteni a kompetenciákat és a feladatokat. Számításaim szerint MI szempontból a Creo Medical projekt nagyjából egy-két év múlva érik be, és körülbelül addigra épül fel az a csapat, amelyik rendelkezik a megfelelő MI kompetenciákkal.
Üzleti szempontból a Creo Medicalban megtermelt nyereséget jelenleg fejlesztésre fordítjuk, a projekt most ebben az életciklusban van. A rövid távú feladatunk az értékesítést jobban támogató, új honlap elkészítése, és ha az felállt, akkor elkezdjük a digitális értékesítést, a hideghívásokat és a kapcsolatfelvételt. Rövidtávon Európára fogunk fókuszálni egy három fázisú értékesítési terv keretében.
A rendszer addig önfinanszírozó formában működik, kockázati tőke nélkül?
Nem feltétlenül keresünk kockázati tőkét, mert úgy gondolom szerencsésebb, ha egy vállalkozás organikusan nő és szimmetrikusan építi fel a termelési és az értékesítési oldalt, mert ha valamelyik túlsúlyba kerül, az könnyen bajokat okozhat.
Addig is aktívan megmutatjátok magatokat a világnak különböző rendezvényeken. Ezzel mi a célotok?
A BVK sokat segített abban, hogy megemeljük a láthatóságunkat, illetve, hogy piaci visszajelzéseket kapjunk. A startup iskolákban általában egyébként azt tanítják, hogy a lehető legkorábban kell piacra lépni, be kell szerezni a piaci visszajelzéseket, és ahhoz igazítani a termékfejlesztést. Ezzel sok felesleges munkát és kiadást lehet később megspórolni, mivel korábban derül ki az, hogy mire van és mire nincs szüksége a piacnak. Ezért gondolom azt, hogy nagyon hasznos a BVK programja.
Másrészt pedig, ha a BVK egyfajta támogatásként odaadta volna nekünk a dublini út költségét, hiába a startup iskola, nagyon valószínű, hogy nem a kiutazásra költjük és meggyőződésem, hogy sok más startup is ezt csinálná. Emellett a diplomáciai szint bevonása miatt a BVK be tudott vinni olyan helyekre, ahova magunktól nem jutottunk volna be. Ez nagyon fontos a kapcsolatépítés szempontjából.
Kaptatok Dublinban közvetlen visszajelzéseket is?
Egy érdekes feedback alapján nem biztos, hogy nekünk az orvosieszköz-gyártókat kellene megcéloznunk, inkább kórházaknak kellene felajánlani az adatközpontunkat. Ebben az esetben nagyobb mennyiségű és különböző műszerekből származó adatokhoz jutunk hozzá, ami kifejezetten hasznos az MI számára. Illetve azt gondolom, hogy a nem túl távoli jövőben lesz a kórházakban egy adatelemző központ, amely megalapozható a megoldásunkkal. Ebben az esetben a közszféra a célközönség, amely egy más típusú értékesítési stratégiát jelent, amit már be is építettünk az új honlapunk tartalmi részébe.
Egyébként volt még egy érdekes hozadéka dublini látogatásnak, ha nem is közvetlenül üzleti jellegű. Odajött a standunkhoz egy holland zeneszerző, aki régebben szívhangokat emulált, és azokat játszotta le babáknak, figyelve a reakcióikat. Elgondolkodtam azon, hogy tegyünk majd hangszórót is az inkubátorba, és így akár az anya szívhangját is le tudjuk majd játszani nekik, illetve a szülők is beszélhetnek hozzájuk, ezzel ideálisabb környezetet teremtve számukra, az eredményt pedig a szenzorok segítségével validálhatnánk. Erről jelenleg is tárgyalunk.