Matt Cybulsky, lider praktyki w zakresie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, opieki opartej na wartości i innowacji produktowych w LBMC, od lat bada i analizuje rynek opieki zdrowotnej cyfrowej oraz doradza firmom w zakresie skalowania i rentowności w obliczu zmian w krajobrazie finansowania.
Cybulsky usiadł z Aktualności MobiHealth aby omówić strategie inwestycji w cyfrową opiekę zdrowotną i rolę sztucznej inteligencji w poprawie rentowności przedsiębiorstw i wyników leczenia pacjentów.
Aktualności MobiHealth: Jak, Pana zdaniem, zmienił się krajobraz inwestycji w opiekę zdrowotną cyfrową na przestrzeni ostatnich kilku lat?
Cybulski: Półtora roku temu przyglądałem się statystyki z CB Insightsi około 57 miliardów dolarów kapitału inwestycyjnego ulokowano w cyfrowej opiece zdrowotnej, a od tego czasu byliśmy świadkami znacznego spowolnienia transakcji i kapitału.
To było współmierne z presją makroekonomiczną, oczywiście COVID, zastrzykiem dolara, presją inflacyjną, a teraz rynek pracy zaczyna na to reagować. Podobnie jak rynek nieruchomości mieszkaniowych. Nie jest to aż tak istotne dla zdrowia cyfrowego, ale to są indeksy tego, czego moglibyśmy się spodziewać po transakcjach inwestycyjnych.
To jednak zaczyna się zmieniać. Byłem na konferencji JP Morgan w styczniu i na niektórych wydarzeniach, na których byłem, wiele rozmów kręciło się wokół: „Co słyszysz? Co widzisz? Ile transakcji? Kto zawiera transakcje? Co dzieje się makroekonomicznie, aby te rzeczy zaczęły się otwierać?”
Przejrzeliśmy więc tę niesamowitą skrzynię skarbów pełną zabawnych, inteligentnych pieniędzy, a teraz mamy trochę bardziej sprytne pieniądze.
Mimo to presja na dostarczanie opieki do drzwi jednostek nie zmienia się. Jest to niesamowite niedobór lekarzy i pielęgniarekco jest ogromnym problemem. Ludzie chcą rozmawiać o wypaleniu, ale dla mnie to tylko eufemizm bieżni dla prawdziwego problemu, którym jest dostarczanie tego, czego potrzebujemy, podczas gdy wiele osób jest chorych i ich choroby się nasilają. To nie zniknie, a dopóki jest ból, jest szansa na powrót.
Ciekawą rzeczą w opiece zdrowotnej jest to, że istnieje pewna sprzeczność zawsze dobrej woli, natura tego, czym jest medycyna i opieka zdrowotna, przeciwko planowi biznesowemu, który to umożliwia. Więc może jesteśmy w małym rozliczeniu. Zacząłem to mówić pod koniec zeszłego roku. Nadal myślę, że jesteśmy.
MHN: W jaki sposób w związku z tymi zmianami zmieniła się Pana strategia doradzania firmom, w jaki sposób pozyskiwać fundusze od inwestorów?
Cybulski: Nie sądzę, żeby to się zmieniło. Mam na myśli, że nastąpiło większe uświadomienie, prawda? Rozmawiamy z młodym mężczyzną lub kobietą o zostaniu profesjonalistą w sporcie, jeśli są w szkole średniej, masz nieco otwarty umysł, ale także kontrolę rzeczywistości. Jeśli są starterami na studiach, to inna rozmowa. Ale nadal szanse nie są duże. A nawet jeśli dostaniesz się do drużyny, czy będziesz grać, jeśli jesteś profesjonalistą? Tutaj jest tak samo. Jeśli chcesz być tym wielkim, złym jednorożcem, musisz mieć talent i musisz mieć solidny plan biznesowy.
Widzimy teraz niektóre firmy, które miały te niesamowite wyceny i jest pewne… rozliczenie, chyba byłoby to odpowiednie słowo. Są ludzie, którzy patrzą na siebie i mówią: „Nie przewidywaliśmy tego”.
Tak więc nic się nie zmieniło poza doradztwem, którego udzielam każdemu założycielowi, zarządowi lub zespołowi w startupie na wczesnym etapie lub na rynku średnim, firmie wspieranej kapitałem własnym, a mianowicie, że plan biznesowy musi być naprawdę solidny, biorąc pod uwagę badania, które przeprowadzamy na temat tego, co konsument może tolerować i za co rynek zapłaci. Czy to B2B? Czy to B2C? Jak silne są nasze przewidywania dotyczące rynku? Przyjrzyjmy się SAM [serviceable addressable market]TAM [total addressable market]ceny i wartość tego, co oferujemy.
MHN: Skupiasz się na AI w opiece zdrowotnej, opiece opartej na wartości i wdrażaniu oraz innowacji produktowej. Czy Twoje porady dla firm poszukujących inwestycji w tych obszarach różnią się od siebie?
Cybulski: Trochę tak, w zależności od tego, czy to strona płatnika, dostawcy, czy też firma zajmująca się zdrowiem cyfrowym. Zmodyfikuję swoją rekomendację i to, co im przedstawię, po prostu na podstawie ich modelu — na przykład tego, jak myślę, że zarabiają pieniądze i jak mówią mi, jak chcą wygrać z problemem, który próbują rozwiązać.
Nie zawsze jest to redukcyjne, jak pieniądze, pieniądze, pieniądze, ale zdecydowanie chodzi o to, jaki problem rozwiązujesz w opiece zdrowotnej, a potem czy możemy to zrobić, ponieważ jest zwrot? To dla mnie rozdzierające serce, ale jest to również konieczne, jeśli zamierzasz utrzymać drzwi otwarte.
Są trzy rzeczy, które zawsze mówię firmom, a które są moimi tezami: problem czarnej skrzynki w AI, problem „I co z tego?” w analizie danych i AI oraz odróżnianie kwiatów od chwastów.
Problem czarnej skrzynki to: Jak opisać, co AI robi pod maską? Tak naprawdę mamy tu do czynienia z mitem wyjaśniającej głębi. Mogę powiedzieć, że AI wymyśla rozwiązania i tworzy modele prognozowane, ale jeśli mnie zapytasz, jak to robi, to ja odpowiem: „Cóż, to są te bardzo specyficzne narzędzia, procesory graficzne i algorytmy”. No więc, jak to się robi? I wkrótce nie będę już mógł powiedzieć, jak to się robi. Ale jednocześnie muszę to przedstawić grupie dyrektorów lub firmie i powiedzieć: „Użyj tego. Obiecuję, że to działa”. To jest problem czarnej skrzynki i jest trudny.
Innym, o którym mówię, jest problem „No i co z tego?”. Więc co mógłbym prognozować na podstawie tych danych? Więc co mógłbym retrospektywnie dać ci przewidywania i spostrzeżenia, których ludzie nie potrafią? Co z tym zrobić?
I na koniec, w kwestii, w której dużo doradzam, i szczerze mówiąc, widziałem tego sporo, czy pracujesz nad propozycją produktu kwiatowego czy produktu z chwastami? A czasami różnica między kwiatem a chwastem to budżet marketingowy. A chwastów jest wiele.
MHN: Tak wiele firm zachwala wykorzystanie AI w swoich ofertach, reklamując swoje platformy jako „obsługujące AI”. Czy doszło do punktu, w którym podkreślanie implementacji AI jako argumentu sprzedaży nie wzmacnia już wartości firmy dla inwestorów?
Cybulski: Myślę, że jest zmęczenie, ale nadal istnieje silne pragnienie, aby zobaczyć, jak zamierzasz wykorzystać AI. Mam na myśli, że ten rynek jest o wiele za ogromny. To ogromny rynek; ignorowanie go jest lekkomyślne.
Inwestorzy powinni być więc bardzo ciekawi, w jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję do zwiększenia wartości inwestycji lub zwiększenia akceptacji konsumentów, częstotliwości użytkowania itd. Myślę, że tak właśnie jest.
Mam na myśli, że ludzie nie są w stanie przetworzyć ogromu dostępnych danych. Jest tak wiele opowiadanych historii, które AI może odkryć, a my nie możemy. To jest przesłanie. Niekorzystanie z AI oznacza, że tracisz produkty, które możesz sprzedać tak szybko, jak to możliwe, o których nie wiedziałeś, że możesz, lub przyspieszasz produkcję siły roboczej. Ta podstawowa integralność od przychodów do wydatków, AI może ją nagiąć.
Ponadto analiza sentymentu rynków pod kątem inwestycji jest prawdziwa, a wycena często dotyczy przyszłych spekulacji wartości produktu. Nie zawsze chodzi o otrzymanie pliku K-1 i przyjrzenie się EBITDA, przepływom pieniężnym i wydatkom. Chodzi również o polubienie firmy. Inwestowanie to wszystko percepcja. Nigdy nie lekceważ siły współczynnika percepcji dla wartości produktu lub rynku.