XCures, стартап, що використовує штучний інтелект для оптимізації даних пацієнтів та медичних записів, закрив раунд фінансування серії B на суму 46 мільйонів доларів, повідомляє Crunchbase News ексклюзивно.
Innovius Capital очолив це фінансування, у якому взяли участь iGrow, Spring Mountain Capital та існуючі інвестори. Збір довів загальне фінансування компанії до понад 76 мільйонів доларів з моменту її заснування у 2018 році й оцінює її вартість після фінансування у 127 мільйонів доларів. Це більше ніж удвічі вище оцінки попереднього раунду фінансування — серії A на 25 мільйонів доларів, який завершився у грудні 2023 року.
Міка Ньютон, генеральний директор xCures. (Фото надано)
“У сфері охорони здоров’я десятиліттями генерувалися величезні обсяги даних про пацієнтів без надійного способу зробити цю інформацію корисною,” — сказала генеральний директор xCures Міка Ньютон в ексклюзивному інтерв’ю з Crunchbase News. “Ми змінюємо це.”
Венчурні інвестиції в компанії охорони здоров’я та біотехнологій, що мають напрямок штучного інтелекту, останніми роками перебувають на підвищенні. Станом на 22 червня інвестори інвестували приблизно 8,5 мільярда доларів у початкові та розвиваючі раунди фінансування компаній у категоріях технологій охорони здоров’я, що базуються на штучному інтелекті, згідно з даними Crunchbase. У 2025 році фінансування цього сектору на всіх етапах сумарно склало 15,8 мільярда доларів. Цьогорічна сума вже майже дорівнює 8,6 мільярда доларів, зібраним у цій категорії за весь 2024 рік.
Перехід до вирішення проблеми
Заснована у 2018 році як випускник Cancer Commons Марті Тененбаумом, xCures спочатку запустилася, щоб забезпечити інструменти підтримки прийняття рішень для пацієнтів з передовим раком. На момент заснування компанія зосередилася на пацієнтах з третьою або четвертою стадією рецидивного раку, де стандартні методи лікування були вичерпані.
Працюючи з тисячами пацієнтів по всій країні в прямому споживчому середовищі для побудови свого початкового моделю, компанія зіткнулася з системним вузьким місцем.
“Ми зрозуміли в процесі, що прийняття рішень було важким,” — сказала Ньютон. “Це складні речі, але виконувані. Але ще важче було отримати доступ до даних і інформації про пацієнта, які нам потрібні, щоб надати їм пораду в першу чергу.”
“Дані в цих медичних записах надзвичайно брудні, тому вони дублюються. Є фотографії речей, сканування речей. Є помилки, що виникають через людський внесок,” — пояснила Ньютон. “Є багато описової інформації, і ми перетворюємо все це на щось, що є клінічним інтелектом або клінічною ясністю, необхідною організації для прийняття наступних рішень.”
Створення «клінічного двигуна ясності»
Інформація про пацієнтів залишається розкиданою по тисячах лабораторій, лікарень, центрів візуалізації та електронних медичних записів, часто надходячи як неструктуровані документи, які важко використовувати в клінічних робочих процесах. Саме тут xCure може забезпечити відмінний досвід, за словами Ньютон.
“Їх [конкуренти] справді займаються транспортним бізнесом… переміщенням даних з пункту А до пункту Б,” — зазначив він. “Ми розглядаємо наш продукт як клінічний двигун ясності для виконавців. Ми займаємося тим, щоб взяти ці переміщені дані і перетворити їх на щось, що одразу стане корисним, замість просто переміщення з одного простору в інший.”
Клінічний двигун ясності xCures, за його словами, вирішує це, інтегруючи можливості для створення готових до прийняття рішень чек-листів з автоматизованих історій пацієнтів, підкріплених даними з доказової бази. Ньютон оцінює, що цей двигун на три-п'ять років попереду інших на ринку. На сьогодні xCures обробила більше 300 мільйонів медичних записів з понад 550 000 медичних установ по всій країні, підтримуючи клінічні рішення для мільйонів пацієнтів у США, за даними компанії.
Щоб управляти таким обсягом без виникнення високих витрат на обробку масивних неструктурованих файлів через загальні моделі, xCures використовує різні методи штучного інтелекту, поєднуючи власні машинні моделі з комерційними передовими моделями від існуючих постачальників. Компанія керує цими інструментами через власну рамку управління.
“Ми дійсно розглядаємо це як ремінь для… процесу застосування штучного інтелекту, і як ми переконуємося, що завдання, які ми просимо штучний інтелект виконувати, є доречними та добре регульованими, і правила взаємодії чітко визначені,” — сказала Ньютон.
Високий ріст і адаптація на рівні підприємств
Цей технологічний підхід спричинив вражаючу популярність. Працюючи за моделью SaaS з платою за використання, xCures зросла з приблизно 3 мільйонів до 10 мільйонів доларів річного повторюваного доходу у 2025 році, за словами Ньютон, і йде на шляху до перевищення 20 мільйонів доларів у 2026 році.
База корпоративних клієнтів стартапу складається з 25 клієнтів, включаючи лабораторні діагностичні компанії, такі як Exact Sciences, Caris Life Sciences та Novocure. Великі лікарняні мережі використовують цей інструмент, щоб «миттєво» генерувати історії пацієнтів для планування операційних залів, проводити скринінг супутніх захворювань та оцінювати час операцій перед хірургічними втручаннями. Двигун також використовується провайдерами телемедицини, які не мають надійної архітектури Електронних медичних записів, а також планами Medicare Advantage, що прагнуть автоматизувати стратифікацію ризику населення, попередні авторизації, документацію про медичну необхідність та адміністративні апеляції.
Вирішення найбільш дорогих рутинних завдань у сфері охорони здоров’я
“Компанії, такі як xCures, справді зменшують адміністративне навантаження і представляють найшвидший шлях до реалізації вартості в охороні здоров’я для всіх, хто в ній задіяний,” — сказала Ньютон. “Ця ідея, що ми можемо використовувати штучний інтелект не для того, щоб робити те, що мають робити лікарі, а просто зробити все краще, легше, швидше, дешевше і краще для всіх учасників... є багато такого, як рутинна робота, яку слід виконувати, що дуже дорого коштує, і саме це, ймовірно, найбільш невідкладна можливість.”
Стю Послунс, партнер Innovius, написав у електронному листі, що його компанія підтримала xCures, бо була вражена її здатністю «знаходити, виділяти та нормалізувати брудні дані з тисяч несумісних джерел». Застосовуючи реальний клінічний контекст, щоб показати саме те, що важливо, інвестор зазначив, що Міка Ньютон та його команда успішно «будують базовий шар даних штучного інтелекту, який буде підтримувати всю галузь охорони здоров’я.»
Пов’язаний запит у Crunchbase:
Пов’язане читання:
Дом Гузман
