XCures, une startup qui utilise l'IA pour rationaliser les données des patients et les dossiers médicaux, a clôturé un tour de financement de série B de 46 millions de dollars, annonce exclusivement Crunchbase News.
Innovius Capital a mené ce financement, auquel ont participé iGrow, Spring Mountain Capital ainsi que des investisseurs existants. Cette levée porte le financement total de la société à plus de 76 millions de dollars depuis sa création en 2018 et valorise la société à 127 millions de dollars post-financement. Cela représente plus du double de la valorisation obtenue lors du précédent tour de financement — une série A de 25 millions de dollars clôturée en décembre 2023.
Mika Newton, PDG de xCures. (Photo fournie)
“Le secteur de la santé a passé des décennies à générer d’énormes quantités de données sur les patients sans disposer d’un moyen fiable de rendre cette information utilisable,” a déclaré Mika Newton, PDG de xCures, dans une interview exclusive accordée à Crunchbase News. “Nous changeons cela.”
Les investissements en capital-risque dans les entreprises de santé et de biotechnologie ayant une orientation IA connaissent une tendance haussière ces dernières années. Selon les données de Crunchbase, au 22 juin, les investisseurs avaient injecté environ 8,5 milliards de dollars dans des financements de l'étape seed à celle de croissance pour des entreprises opérant dans les technologies de santé alimentées par l'IA. En 2025, le financement du secteur à toutes les étapes s'est élevé à 15,8 milliards de dollars. Le montant total de cette année est déjà presque égal aux 8,6 milliards de dollars levés dans cette catégorie sur toute l'année 2024.
Se réorienter pour résoudre un problème
Fondée en 2018 comme spin-out de Cancer Commons par Marty Tenenbaum, xCures s’est initialement lancée pour fournir des outils d’aide à la décision aux patients atteints de cancer avancé. À ses débuts, l’entreprise se concentrait sur les patients atteints d’un cancer résistant de stade 3 ou 4, où les options de traitement standard étaient épuisées.
En travaillant avec des milliers de patients à travers le pays dans un cadre direct aux consommateurs afin de construire son modèle initial, l’entreprise a rencontré un goulot d’étranglement systémique.
“Ce que nous avons appris durant ce processus, c’est que la prise de décision était difficile,” a déclaré Newton. “Ce sont des choses compliquées, mais faisables. Mais ce qui était encore plus difficile, c’était d’avoir accès aux données et aux informations sur le patient dont nous avions besoin pour leur donner des conseils dès le départ.”
À l’époque, les dossiers des patients arrivaient à l’entreprise dans des boîtes FedEx et par télécopie. Ce frein logistique a poussé xCures à se réorienter vers la construction de l’infrastructure nécessaire pour se connecter directement aux réseaux nationaux d’interopérabilité en santé. Aujourd’hui, xCures se connecte à ces échanges électroniques pour le compte de ses clients, se concentrant principalement sur la structuration de ce que Newton décrit comme les « données sales » du secteur.
“Les données contenues dans ces dossiers médicaux sont incroyablement sales, donc redondantes. Il y a des images de choses, des scans de choses. Il y a des erreurs causées par l’entrée humaine,” explique Newton. “Il y a beaucoup d’informations narratives, et nous transformons tout cela en quelque chose qui constitue essentiellement une intelligence clinique ou une clarté clinique dont une organisation a besoin pour prendre ses prochaines décisions.”
Créer un « moteur de clarté clinique »
Les informations sur les patients restent dispersées dans des milliers de laboratoires, d’hôpitaux, de centres d’imagerie et de dossiers médicaux électroniques, souvent sous forme de documents non structurés difficiles à utiliser dans les flux cliniques. C’est là que xCure peut offrir une expérience différenciée, selon Newton.
“Ils [les concurrents] sont vraiment dans le transport… déplacer des données du point A au point B,” note-t-il. “Nous considérons notre produit comme le moteur de clarté clinique de l’exécutant. Nous sommes dans le business de prendre ces données transportées et de les transformer en quelque chose qui soit immédiatement utile, plutôt que simplement les déplacer d’un espace à un autre.”
Le moteur de clarté clinique de xCures, dit-il, résout ce problème en intégrant des capacités pour générer des listes de contrôle prêtes à l’emploi à partir d’historiques de patients automatisés, soutenus par des données de niveau probatoire. Newton estime que ce moteur est trois à cinq ans en avance sur tous les autres acteurs du marché. À ce jour, xCures a traité plus de 300 millions de dossiers médicaux provenant de plus de 550 000 établissements de santé à travers le pays, soutenant ainsi les décisions cliniques de millions de patients aux États-Unis, selon la société.
Pour gérer ce volume sans engendrer les coûts de traitement extrêmes associés à l’exécution de fichiers massifs et non structurés via des modèles génériques, xCures utilise une variété d’IA, combinant ses propres modèles d’apprentissage automatique maison avec des modèles commerciaux de pointe issus de fournisseurs existants. L’entreprise gère ces outils grâce à un cadre de gouvernance propriétaire.
“Nous le voyons vraiment comme le harnais pour … le processus d’application de l’IA, et comment nous nous assurons que les tâches que nous demandons à l’IA de réaliser sont appropriées et bien encadrées, et que les règles d’engagement sont clairement définies,” dit Newton.
Croissance élevée et adoption par les entreprises
Cette approche technologique a permis d’obtenir une traction impressionnante. Fonctionnant selon un modèle SaaS basé sur l’utilisation avec des plafonds fixés, xCures est passée d’environ 3 millions à 10 millions de dollars de revenus récurrents annualisés en 2025, selon Newton, et elle devrait franchir les 20 millions de dollars en 2026.
Bien que xCures ait atteint l’équilibre de trésorerie l’an dernier, l’entreprise est entrée intentionnellement dans une phase de forte consommation de capitaux afin de renforcer son équipe pour son pipeline commercial de 2027, ajoute-t-il.
La base de clients entreprises de la startup compte 25 clients, notamment des sociétés de diagnostics en laboratoire telles que Exact Sciences, Caris Life Sciences et Novocure. De grands réseaux hospitaliers utilisent cet outil pour générer « instantanément » les historiques des patients afin de planifier les salles d’opération, dépister les comorbidités et estimer les temps opératoires avant les interventions chirurgicales. Le moteur est également utilisé par les prestataires de télémédecine qui n’ont pas d’architecture robuste de Dossier Médical Électronique, ainsi que par les régimes Medicare Advantage cherchant à automatiser la stratification du risque populationnel, les autorisations préalables, la documentation de nécessité médicale et les recours administratifs.
Résoudre les tâches administratives les plus coûteuses du système de santé
À terme, Newton estime qu’il est crucial de réduire la charge administrative énorme intégrée au système de santé américain.
“Des entreprises comme xCures réduisent véritablement la charge administrative et représentent le chemin le plus rapide pour réaliser de la valeur dans le secteur de la santé pour tous ceux qui y sont impliqués,” dit Newton. “Cette idée selon laquelle nous pouvons utiliser l’IA non pas pour faire ce que les médecins devraient faire, mais juste pour améliorer, simplifier, accélérer, réduire les coûts et rendre tout meilleur pour tous les acteurs… il y a beaucoup de tâches ingrates qui coûtent cher, et c’est probablement l’opportunité la plus immédiate.”
Stu Posluns, partenaire chez Innovius, a écrit par e-mail que sa société avait soutenu xCures parce qu’elle était impressionnée par sa capacité à « localiser, extraire et normaliser des données désordonnées issues de milliers de sources incompatibles ». En appliquant un contexte clinique réel pour mettre en évidence précisément ce qui compte, l’investisseur souligne que Mika Newton et son équipe réussissent à « construire la couche fondamentale de données IA qui alimentera l’ensemble du secteur de la santé. »
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Illustration : Dom Guzman
