🦄 Стартап о менопаузе стал «единорогом» за $1 млрд — или как ИИ изменил всё

Помните, мы обсуждали, как технологии могут решить проблему нехватки данных о женском здоровье? История Midi Health — один из блестящих примеров.

💥 Женская клиника телемедицины Midi Health, которая специализируется на оказании помощи при менопаузе, только что преодолела отметку в $1 млрд. Основательница Джоанна Штробер призналась: «Я думала, что строю компанию по лечению менопаузы, а оказалось, что я строю ИИ-компанию».

Как это произшло?

Специалистам клиники пришлось обучать свою нейросеть. Google-чатботы не подошли, потому что в интернете полно устаревших данных о женском здоровье в период менопаузы. Пришлось использовать собственные данные и современные качественные исследования.

Главным источником для обучения и совершенствования ее AI-платформы послужила собственная обширная клиническая база данных, собранная за время работы с более чем 230 000 пациенток.

➡️ Результат: 20 000 женщин в неделю получают помощь. Обучение врачей и стандартизация ответов происходит в разы быстрее.

Инсайт про работу и кадры

Штробер внедряет «ИИ-обеденные перерывы» и «офисные часы» с инженерами. ИИ может легко оптимизировать ту работу, которая вручную может занять месяцы, и это в первую очередь может помочь расширить возможности сотрудников, а не просто сократить штат.

💥 Интересный факт:
Джоанна дружит с детства с Сьюзан Войчицки (бывший CEO YouTube, которая сдала гараж Лари Пейджу и Сергею Брину). Она видела, как строятся компании-гиганты — буквально у нее на глазах. Поэтому секрет успеха по версии Штробер: «Не нужно быть супергероем. Нужно просто быть смелым и решиться сделать первый шаг».

Источник

Мы разбирали вопросы использования ИИ в здоровье на лекции Оли Титовой в нашем сообществе BioSisters.
Лекцию можно приобрести отдельно, без вступления в сообщество — 999 /12 € /$14

Текст подготовила #АннаМаркова

@FemtechForce — медиа о технологиях для здоровья женщин

Дайджест фемтех-вакансий за неделю

💥 Коммуникационный дизайнер бренд-медиа — Ясно
Ясно — онллайн-сервис психотерапии.
Подробнее

💥 Коммерческий директор — OneCell.ai
Команда создает экосистему продуктов для более успешной диагностики и профилактики онкологических заболеваний.
Подробнее

💥 Проектный менеджер — Т-Банк
Т-Банк ищет в HR-департамент человека, который возьмет на себя ответственность по запуску и улучшению проектов, направленных на здоровье и благополучие сотрудников.
Подробнее

💥Senior Technical Product Manager — Flo Health
Известнейший на рынке единорог, трекер менструального цикла и овуляции.
Подробнее

#дайджествакансий
@FemtechForce — о технологиях для здоровья женщин

🏥 Микробиом и женское здоровье

Привет! Я Анна, врач-эндокринолог. Сегодня поговорим о партнерстве Pendulum Therapeutics с Mayo Clinic и о том, почему оно важно именно для женского здоровья.

Pendulum Therapeutics — биотех-компания из Сан-Франциско, основанная в 2012 году командой ученых из Гарварда, Стэнфорда, Беркли и Джонса Хопкинса. Компания использует ДНК-секвенирование и биовычислительные модели, чтобы заранее предсказать, какие микробные штаммы способны воздействовать на конкретную биологическую мишень. Именно эта методология стала основой для сотрудничества с Mayo Clinic еще в 2013 году.

💥 Теперь ведущий медицинский центр проведет строгие, высококачественные клинические исследования по применению микробиомных вмешательств именно в женском здоровье.

Исследования будут касаться трех ключевых направлений:

🔶 поддержки здоровья костей у женщин, получающих терапию по поводу рака молочной железы
🔶 роли микробиома в улучшении течения менопаузы
🔶 gut-skin axis (оси кишечник–кожа)

Предварительные данные показывают перспективные механизмы

При ER+ раке молочной железы (гормонозависимом подтипе опухоли) раковые клетки имеют рецепторы к эстрогенам, и эстроген стимулирует их рост. Основным лечением служат препараты, блокирующие действие эстрогенов, в первую очередь тамоксифен. Однако эти препараты существенно повышают риск остеопороза и переломов.

Предварительные исследования, в основном экспериментальные и на животных, показывают, что определенные бактерии кишечника и пробиотики, например Lactobacillus, могут потенциально усиливать эффективность тамоксифена, влияя на его метаболизм и снижая пролиферацию опухолевых клеток. Также они могут улучшать плотность кости или снижать потерю костной массы.

💥 Менопауза — одно из наиболее перспективных направлений в изучении эстроболома. Это часть микробиома, которая регулирует метаболизм эстрогенов. В период менопаузы происходит заметный сдвиг состава микробиоты, что сопровождается усилением системного воспаления, ростом инсулинорезистентности, ухудшением состояния кожи и костей, а также изменениями настроения и когнитивных функций.

Если микробиомная терапия сможет достоверно улучшать симптомы менопаузы или метаболические маркеры, это откроет новый нефармакологический инструмент для женщин, которые не хотят или не могут использовать менопаузальную гормональную терапию.

💥 Растущий интерес к этой теме подтверждается научными данными

В 2025 году вышел систематический обзор и метаанализ Andrews et al., Clinical Nutrition ESPEN, в который вошли 39 исследований с участием более 3187 женщин. Авторы пришли к выводу, что применение пробиотиков может умеренно улучшать вазомоторные симптомы (приливы), психологическое состояние, сухость влагалища и даже некоторые показатели костного метаболизма у женщин в менопаузе.

🔶 Однако отмечается высокий риск систематических ошибок во включенных исследованиях. Это означает, что результаты могли быть искажены из-за методологических недостатков, например небольшого количества участниц, отсутствия плацебо, неполной отчетности или проблем с ослеплением, когда участники или исследователи могли знать, кто получает пробиотик, а кто плацебо. Поэтому качество доказательств пока оценивается как среднее. Для надежных выводов требуются более строгие клинические испытания.

Важно понимать, что эти наблюдения получены преимущественно в экспериментальных моделях на животных и небольших исследованиях и пока не подтверждены крупными качественными исследованиями у женщин и не являются основанием для клинических рекомендаций.

Ценность новости заключается именно в том, что Mayo Clinic берется за проведение строгих интервенционных исследований высокого качества. Такие работы крайне необходимы, чтобы перейти от ассоциативных данных к надежным клиническим доказательствам. Если они подтвердят клинический эффект при хорошей безопасности, это может стать полезным дополнительным инструментом в ведении пациенток.

Будем ждать результатов!

➡️ Источники: 1, 2, 3, 4, 5, 6

@FemtechForce — о технологиях для здоровья женщин

Текст подготовила #АннаАббакумова

6 мая лекция гинеколога «Как работает твоё тело: всё, что важно знать о менструальном цикле»

Май в биохакерском сообществе для женщин Biosisters мы решили посвятить обсуждению менструального цикла как фундамента на котором строятся многие процессы в жизни женщины.

Начнем с основ и 6 мая поговорим о том, что такое цикл, как он работает, на что влияет и как связан с другими органами и системами организма, что является нормой, а когда пора обратиться к врачу

Лекцию проведет Ольга Борисова — ординатор по специальности «Акушерство и гинекология», врач женской консультации

О чем поговорим?

Мы привыкли воспринимать цикл как «эти дни, когда болит живот и всё бесит». Но что, если это — главный индикатор здоровья вашего тела? Как пульс или давление, только точнее. Ольга объяснит, почему гинеколог на приёме задаёт кучу вопросов про цикл, и что на самом деле значат ваши «нормальные» симптомы.

🔶 Цикл — это не только месячные. Но что происходит в организме от первого дня до последнего?
🔶 Что нормально, а что — «бегом к врачу»? Задержка, боль, мажущие выделения в середине цикла, ПМС — где грань между нормой и проблемой.
🔶 Как цикл управляет нашей жизнью
🔶 Какие практические вопросы задать врачу-гинекологу на приеме

Когда: 6 мая, 17:00 CET / 18:00 МСК

Лекция пройдет для сообщества Biosisters. Вы можете поучаствовать в ней, вступив в сообщество или купить доступ отдельно.

До конца сегодняшнего дня (5 мая) вы можете оформить бесплатную пробную неделю подписки на сообщество

➡️ Оформить бесплатную пробную неделю
➡️ Купить доступ только к лекции

💊 От синтетических диалогов к клиническим исходам: как смещается ценность в Mental Health AI

Привет! Я Алина, врач-психиатр. Сегодня расскажу про синтетические датасеты и про то, как сделать свои собственные данные наиболее ценными.

💥 Навал Равикант, инвестор и фаундер AngelList, сказал: «Чистый софт неинвестируем».

Логика простая: команда из двух человек с современными AI-инструментами воспроизводит 80% B2B SaaS-продукта за 90 дней. Преимуществом становится то, что нельзя скопировать: дистрибуция, сетевые эффекты, накопление собственных данных, регуляторная экспертиза.

🔥 Что это значит для digital mental health?

Психиатрические данные — одни из самых защищённых в медицине. Записи сессий и истории болезни легально получить для обучения модели крайне сложно. Логичный обходной путь — генерировать диалоги синтетически.

💥 По данным препринта систематического обзора, более трети mental health AI-систем уже работают на синтетических данных. Когда так делает треть рынка, это не дает преимущество, но может стать входным билетом.

Что генерируют сегодня

🔶 MDD-5k — 5000 диагностических диалогов на основе анонимизированных реальных случаев и логики DSM-5
🔶 KMI — два агента (терапевт и пациент) в петле мотивационного интервью, 1000 диалогов на корейском
🔶 PsySafe — намеренная инъекция токсичных паттернов в системные промпты агентов для red-teaming, чтобы найти границы системы до того, как их найдёт пользователь в кризисе.

Все три воспроизводимы. Код и датасеты выложены, методологии прошли peer review.

Что тогда становится конкурентным преимуществом?

🔶 Проблема начального дефицита данных закрывается быстро. Узкая вертикаль лучше широкого продукта: когда все пользователи приходят с похожими паттернами, 500–1000 пациентов с измеренным исходом уже дают модели то, чего синтетика не воспроизведёт. Не потому, что нельзя сгенерировать похожие диалоги — можно. А потому, что синтетика усредняет: воспроизводит то, что часто встречается в обучающих данных, и теряет редкие клинические паттерны, которые живут на краях распределения.

🔶 Связка диалога с исходом то, что не сгенерируешь. Синтетический диалог существует в вакууме. Реальный имеет корреляции: пациентка вернулась через неделю? PHQ-9 снизился? Случился кризис? Самое ценное — не сам диалог, а корреляция. Связка «такой паттерн разговора — такой исход».

🔶 Данные уникальные, а не просто ваши. Диалоги про общую тревогу будут похожи у всех. Диалоги с подростками с РПП на русском языке, верифицированные детским психиатром, с привязкой к динамике симптомов через 4 недели — это другое.

🔶 Барьер входа кроме данных — это инфраструктура их сбора. Регуляторное одобрение, контракты с клиниками, врачи-эксперты в команде. Каждый цикл «пациент — исход» — это недели или месяцы, информированное согласие, клинический протокол.

Это то, что конкуренту с Claude Code не воспроизвести.

@FemtechForce — о технологиях для здоровья женщин

Текст подготовила #АлинаАкбашева

📈 Почему ИИ сдаёт медицинские экзамены на отлично, но проваливается с реальными пациентами

Привет! Меня зовут Ольга Титова, я работаю AI Product Manager, выступаю за безопасный и этичный подход к ИИ, и каждую неделю делюсь с подписчиками Femtech Force новостями из мира ИИ и здоровья.

На прошлой неделе мы разобрали, что OpenAI предлагает врачам в ChatGPT for Clinicians: бесплатный GPT-5.4, шаблоны для рутины, автоматические баллы повышения квалификации (и трёхуровневую стратегию захвата health AI). Сегодня — обещанный разбор: почему модель, которая знает правильный ответ в 95% случаев, пока не помогает реальным людям.

🔥 Исследование с парадоксальным результатом

В феврале 2026 года исследователи из Оксфорда (Oxford Internet Institute и Nuffield Department of Primary Care) опубликовали в Nature Medicine крупнейшее на сегодня рандомизированное исследование того, как обычные люди взаимодействуют с медицинскими LLM. Дизайн простой: 1298 участников получили медицинские сценарии и должны были определить, что это за состояние и нужна ли скорая, визит к врачу или достаточно самолечения. Три группы пользовались LLM (GPT-4o, Llama 3, Command R+), четвёртая — контрольная — обращалась к привычным ресурсам: поиску в интернете и сайту NHS.

💥 Что же получилось?

LLM, работая без человека, правильно определяли состояния в 94.9% случаев. А участники, использовавшие эти же модели, — менее чем в 34.5%, то есть хуже, чем контрольная группа, которая обходилась без ИИ вообще. По выбору срочности ИИ тоже не помог: разницы с контрольной группой нет.

Выделили две причины сбоя. Во-первых, люди не давали модели достаточно информации, больше половины первичных сообщений оказались неполными. Во-вторых, даже когда модель предлагала правильный ответ среди нескольких вариантов, люди не могли его выбрать.

💥 Почему это поднимает вопросы и для HealthBench — бенчмарка от OpenAI

Исследователи также сопоставили результаты моделей на стандартном медицинском бенчмарке MedQA (вопросы из лицензионных экзаменов) с результатами взаимодействия с живыми людьми, и оказалось, что корреляции между ними практически нет. Модель, набравшая 80%+ на экзамене, могла показать менее 20% с реальным пользователем. Даже симуляции с ИИ-«пациентами» (популярный сегодня метод тестирования) не предсказывали поведение реальных людей.

OpenAI оценивает ChatGPT for Clinicians именно бенчмарком — собственным HealthBench Professional, где он набрал скор 59.0, обогнав реальных врачей. Но бенчмарк измеряет качество текста ответа модели, а не реальное взаимодействие в связке врач-ИИ-пациент.

💥 Что я думаю?

Для документации, обзора литературы и шаблонов писем ChatGPT for Clinicians действительно может экономить врачам часы и это уже отлично, учитывая масштаб бюрократического выгорания. Но между «помогает быстрее написать реферальное письмо» и «помогает принять клиническое решение» — огромная разница.

🔶 Первое — инструмент продуктивности.
🔶 Второе — медицинское изделие, которое должно проходить клиническую валидацию. OpenAI заявляет, что остаётся в зоне первого, но продукт устроен так, что пользователи неизбежно будут уходить во второе.

И главный вывод, который я для себя сделала: дело не только в том, насколько умна модель, а в том, хорошо ли умеем мы с ней разговаривать. Пока, кажется, ответ — «не очень».

@FemtechForce — о технологиях для здоровья женщин

Текст подготовила #ОльгаТитова