AngioSim

Проблема без права на ошибку

Хирург впервые накладывает сосудистый шов не на тренажёре, а на живом пациенте — потому что тренажёра, на котором можно было бы отработать движение заранее, в его вузе просто не было.

В Казахстане открываются новые катетеризационные лаборатории и кардиоцентры, но подготовка специалистов не поспевает за инфраструктурой: зарубежные симуляторы стоят десятки, а то и сотни тысяч долларов — для большинства медицинских вузов региона это недоступная сумма. Студент может отлично знать теорию и ни разу не отработать движение руками до того, как встанет к операционному столу. А там, где тренажёры всё же есть, качество наложенного шва чаще оценивается на глаз — субъективно.

Что придумали

AngioSim — тренажёр из трёх частей: силиконовый сосудистый модуль с программируемым пульсирующим потоком жидкости (по словам команды — два режима, 54 удара в минуту в покое и 86 в режиме «интенсивный адреналин» ), сеть датчиков давления, расхода и утечек, и цифровая платформа, которая хранит историю тренировок и видеоуроки.

Ключевое отличие не в самом сосуде, а в том, что тренажёр умеет оценивать шов, а не только фиксировать его наличие. ИИ разбирает каждый стежок: считает их количество, измеряет расстояние между ними, оценивает равномерность и выставляет балл — вместо взгляда преподавателя «на глаз».

Как это началось

«Всё началось после одного из разговоров о подготовке молодых хирургов. Мы обсуждали, как будущие специалисты осваивают сосудистый шов, и поняли парадокс: прежде чем работать с пациентом, хирург должен много раз повторить процедуру, но доступ к реалистичным тренажёрам есть далеко не у всех. Существующие зарубежные решения стоят дорого, а обычные учебные модели не воспроизводят кровоток и не дают объективной оценки результата... Тогда появился главный вопрос: можно ли создать доступный тренажёр, который не просто имитирует сосуд, а позволяет увидеть последствия выполненного шва и понять, где именно была допущена ошибка?»

Так родилась идея тренажёра с силиконовыми сосудами, пульсирующим потоком и цифровой системой оценки навыков.

Главный провал: «первый прототип не должен быть идеальным»

«Самым трудным было добиться, чтобы AngioSim стал не просто красивым макетом, а действительно полезным тренажёром. Нужно было одновременно настроить реалистичную пульсацию жидкости, подобрать форму и материал сосудов, подключить датчики и научить ИИ точно оценивать выполненный шов. Первые версии были слишком крупными, а для расчёта расстояния между стежками ИИ не хватало точной измерительной шкалы».

После тестирования модуль переработали: сделали компактнее и реалистичнее, добавили миллиметровую разметку для калибровки ИИ.

«Нельзя слишком долго совершенствовать проект только по собственному представлению. Нужно как можно раньше показывать прототип специалистам, спокойно принимать критику и быть готовыми переделывать даже то, во что уже вложено много времени».

Разбор изобретателя

Метод-этап	Ранняя валидация у практикующих специалистов вместо шлифовки в одиночку
Что сработало	Прототип показали профильным экспертам рано — получили конкретную техническую правку (нужна измерительная шкала для калибровки), а не общий отзыв «хорошая идея»
Что не сработало	Первая версия делалась «по собственному представлению»: оказалась слишком крупной и без калибровочной шкалы для ИИ
→ Инструмент Части 2	Как выйти на эксперта отрасли и получить конкретную, а не общую обратную связь

Где проект сейчас

Рабочий прототип — по словам команды, уже третья версия. Веб-платформа работает в пилотном режиме, ИИ-модуль определяет число стежков, расстояние между ними, равномерность шва и формирует итоговую оценку.

После конкурса команда, по её собственным данным, провела кастдев-интервью с ангиохирургами и трансплантологами в Туркестане, Астане и Кокшетау, а также протестировала тренажёр с основателем медицинского симуляционного центра EndoKZ Тимуром Нуржановичем и его заместителем. По словам команды, Тимур Нуржанович присоединился к проекту как сооснователь и медицинский эксперт — в собственном питче команда описывает это иначе: «получили их поддержку» и планы «в течение года формализировать сотрудничество». Статус партнёрства на момент печати нужно уточнить напрямую у команды.

Дальше — интеграция ИИ-модуля непосредственно в платформу, расширение датасета, лапароскопический бокс для имитации других видов операций, пилот в 1–2 медицинских вузах и подача патентной заявки (пока план, не подана). Долгосрочная цель — сертифицировать AngioSim как учебное изделие: сначала в Казахстане, затем в Центральной Азии.

Потенциал развития

Взгляд со стороны: чем этот проект может стать, если довести его до продукта. Это аналитическая гипотеза редакции, а не заявление команды.

Сам тренажёр как физический объект несложно скопировать — силиконовая трубка и насос есть у любой инженерной мастерской. Ценность AngioSim в другом: в размеченном датасете изображений хирургического шва (команда прошла путь от 20 фото до почти 840 через аугментацию ) и в самой методике объективной оценки, которая, по данным менторской сессии, привязана к признанной хирургической шкале OSATS/GRS. Устройство продаётся один раз, а датасет и алгоритм оценки — переиспользуемый актив, который растёт с каждой новой тренировкой.

Модель доступа здесь работает по той же логике, что и в реабилитации: платит не студент, а учреждение — медицинский вуз, симуляционный центр, профессиональная ассоциация. Команда уже столкнулась с обратной стороной этой модели: регуляторные требования профессиональных ассоциаций и осторожность экспертов, которые не всегда отвечают на запросы. Правильная конструкция, вероятно, — B2B-контур с вузами и симуляционными центрами вроде EndoKZ, с грантовым или B2G-плечом там, где вуз не может заплатить сам.

Четыре направления, куда это масштабируется

Направление	Что переиспользуется	Пример применения
Другие виды хирургического шва и операций	Модульная архитектура тренажёра (силикон + датчики + ИИ-оценка)	Лапароскопический бокс уже в планах команды — тот же принцип переносится на кожный шов, кишечный анастомоз, микрохирургию
Дистанционная сертификация резидентов	ИИ-оценка по методике OSATS/GRS вместо очного экзаменатора	Вуз без своего эксперта по сосудистой хирургии получает объективный балл без визита профессора
Обучающая база для хирургических ИИ-ассистентов	Размеченный датасет «движение иглы → качество шва»	Данные такого рода дороги и редки — та же логика нужна разработчикам ассистирующих хирургических систем
Региональная сеть симуляционных центров ЦА	Партнёрская модель с EndoKZ и профильными ассоциациями	Доступ к тренажёру там, где закупка западного оборудования сегодня технически или регуляторно невозможна

Что нужно доказать, чтобы это состоялось. Первое — точность ИИ-оценки против экспертной: пока есть отзывы специалистов, но не измеренная корреляция. Второе — регуляторное признание методики профессиональными хирургическими ассоциациями, без него сертификация невозможна. Третье — юнит-экономику серийного производства и цену, которую готовы платить вуз или центр.

Что советуют тем, кто начинает

«Не ждите идеальной идеи и идеальных условий — начните с проблемы, поговорите с теми, кто сталкивается с ней каждый день, и как можно раньше создайте первый прототип. Не бойтесь переделывать: именно ошибки, критика и тестирование превращают задумку в настоящее решение».

«Изобретать — это…»

«Изобретать — это замечать проблему, мимо которой проходят другие, и не останавливаться, пока идея не начнёт работать в реальности».

«Изобретать — это превращать сложную проблему в работающий и доступный инструмент, не боясь ошибаться и начинать заново». — из аудио-интервью команды