XCures, một công ty khởi nghiệp sử dụng AI để tối ưu hóa dữ liệu bệnh nhân và hồ sơ y tế, đã hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 46 triệu USD, theo thông tin độc quyền từ Crunchbase News.
Innovius Capital dẫn dắt vòng gọi vốn này, với sự tham gia của iGrow, Spring Mountain Capital cùng các nhà đầu tư hiện hữu. Vòng gọi vốn mới nâng tổng số vốn huy động của công ty lên hơn 76 triệu USD kể từ khi thành lập năm 2018 và định giá công ty ở mức 127 triệu USD sau tiền. Con số này cao hơn gấp đôi so với định giá trong vòng gọi vốn trước đó—vòng Series A trị giá 25 triệu USD đã kết thúc vào tháng 12 năm 2023.
Mika Newton, CEO của xCures. (Ảnh do công ty cung cấp)
“Ngành chăm sóc sức khỏe đã dành hàng chục năm tạo ra lượng lớn dữ liệu bệnh nhân mà chưa có cách nào đáng tin cậy để biến những thông tin đó trở nên hữu ích,” CEO của xCures Mika Newton chia sẻ trong cuộc phỏng vấn độc quyền với Crunchbase News. “Chúng tôi đang thay đổi điều đó.”
Vốn đầu tư mạo hiểm vào các công ty chăm sóc sức khỏe và công nghệ sinh học có định hướng AI đang trên đà tăng trưởng trong những năm gần đây. Tính đến ngày 22 tháng 6, các nhà đầu tư đã rót khoảng 8,5 tỷ USD vào các vòng gọi vốn từ giai đoạn hạt giống đến tăng trưởng cho các công ty thuộc lĩnh vực công nghệ y tế hỗ trợ bởi AI, theo dữ liệu của Crunchbase. Năm 2025, vốn đầu tư vào lĩnh vực này qua tất cả các giai đoạn đạt tổng cộng 15,8 tỷ USD. Tổng vốn năm nay đã gần bằng mức 8,6 tỷ USD huy động được trong toàn bộ năm 2024.
Chuyển hướng để giải quyết vấn đề
Được thành lập năm 2018 như một spinout từ Cancer Commons bởi Marty Tenenbaum, xCures ban đầu ra mắt nhằm cung cấp các công cụ hỗ trợ quyết định cho bệnh nhân ung thư giai đoạn cuối. Khi mới thành lập, công ty tập trung vào những bệnh nhân mắc ung thư giai đoạn 3 hoặc giai đoạn 4 kháng trị, nơi các phương pháp điều trị tiêu chuẩn đã hết hiệu quả.
Trong quá trình làm việc với hàng nghìn bệnh nhân trên khắp đất nước theo hình thức trực tiếp tới người tiêu dùng để xây dựng mô hình ban đầu, công ty đã gặp phải một nút thắt mang tính hệ thống.
“Những gì chúng tôi học được trong quá trình này là việc ra quyết định rất khó khăn,” Newton nói. “Những điều này rất phức tạp nhưng vẫn khả thi. Nhưng điều khó khăn hơn nữa chính là việc tiếp cận dữ liệu và thông tin về bệnh nhân mà chúng tôi cần để đưa ra lời khuyên ngay từ đầu.”
Tại thời điểm đó, hồ sơ bệnh nhân đến công ty qua các hộp FedEx và qua máy fax. Chính rào cản hậu cần này đã thúc đẩy xCures chuyển hướng sang xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để kết nối trực tiếp với các mạng lưới tương tác y tế quốc gia. Ngày nay, xCures kết nối với các giao dịch điện tử này thay mặt khách hàng, chuyển trọng tâm chính sang xử lý cái mà Newton mô tả là "dữ liệu bẩn" của ngành.
“Dữ liệu trong các hồ sơ y tế này cực kỳ bẩn, vì vậy nó bị trùng lặp. Có hình ảnh về các thứ, bản quét về các thứ. Có những lỗi phát sinh do mọi thứ đều do con người nhập vào,” Newton giải thích. “Có rất nhiều thông tin mang tính tường thuật, và chúng tôi biến tất cả thành thứ thực chất là trí tuệ lâm sàng hay sự rõ ràng lâm sàng mà một tổ chức cần để đưa ra các quyết định tiếp theo.”
Tạo ra 'động cơ rõ ràng lâm sàng'
Thông tin bệnh nhân vẫn phân tán khắp hàng nghìn phòng thí nghiệm, bệnh viện, trung tâm chẩn đoán hình ảnh và hồ sơ y tế điện tử, thường đến dưới dạng tài liệu không cấu trúc, khó sử dụng trong quy trình lâm sàng. Đây chính là lúc xCure có thể mang đến trải nghiệm khác biệt, theo Newton.
“Họ [các đối thủ] thực sự hoạt động trong lĩnh vực vận chuyển… di chuyển dữ liệu từ điểm A đến điểm B,” ông nhận xét. “Chúng tôi coi sản phẩm của mình như động cơ rõ ràng lâm sàng của người thực hiện. Chúng tôi hoạt động trong việc lấy dữ liệu đã vận chuyển và biến nó thành thứ thực sự hữu ích ngay lập tức, thay vì chỉ đơn thuần di chuyển nó từ nơi này sang nơi khác.”
Động cơ Rõ ràng Lâm sàng của xCures, theo ông, giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp các khả năng tạo danh sách kiểm tra sẵn sàng cho quyết định từ lịch sử bệnh nhân tự động, được hỗ trợ bởi dữ liệu chuẩn chứng cứ. Newton ước tính rằng động cơ này đi trước bất kỳ ai khác trên thị trường từ ba đến năm năm. Cho đến nay, xCures đã xử lý hơn 300 triệu hồ sơ y tế từ hơn 550.000 cơ sở y tế trên toàn quốc, hỗ trợ các quyết định lâm sàng cho hàng triệu bệnh nhân trên khắp nước Mỹ, theo công ty.
Để quản lý khối lượng này mà không phải chịu chi phí xử lý cực lớn liên quan đến việc chạy các tệp không cấu trúc khổng lồ qua các mô hình thông thường, xCures sử dụng nhiều loại AI, kết hợp các mô hình học máy tự xây dựng của riêng mình với các mô hình tiên tiến thương mại từ các nhà cung cấp hiện có. Công ty quản lý các công cụ này thông qua một khuôn khổ quản trị độc quyền.
“Chúng tôi thực sự coi đây là dây đai an toàn cho… quy trình áp dụng AI, và cách chúng tôi đảm bảo rằng các nhiệm vụ mà chúng tôi yêu cầu AI thực hiện là phù hợp và được quản lý tốt, đồng thời các quy tắc giao tiếp được xác định rõ ràng,” Newton nói.
Tăng trưởng mạnh mẽ và áp dụng trong doanh nghiệp
Cách tiếp cận công nghệ này đã tạo ra sức hút ấn tượng. Hoạt động theo mô hình SaaS dựa trên mức sử dụng với giới hạn cam kết, xCures đã tăng từ khoảng 3 triệu USD lên 10 triệu USD doanh thu tái tục hàng năm vào năm 2025, theo Newton, và đang trên đà vượt mốc 20 triệu USD vào năm 2026.
Mặc dù xCures đạt hòa vốn dòng tiền vào năm ngoái, công ty đã chủ ý bước vào giai đoạn tiêu tốn vốn để xây dựng đội ngũ cho lộ trình kinh doanh năm 2027, ông cho biết thêm.
Nền tảng khách hàng doanh nghiệp của công ty khởi nghiệp này gồm 25 khách hàng, bao gồm các công ty chẩn đoán tại phòng thí nghiệm như Exact Sciences, Caris Life Sciences và Novocure. Các mạng lưới bệnh viện lớn sử dụng công cụ này để “ngay lập tức” tạo lịch sử bệnh nhân phục vụ cho việc sắp xếp phòng mổ, sàng lọc các bệnh kèm theo và ước tính thời gian phẫu thuật trước khi tiến hành phẫu thuật. Động cơ này cũng được các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa thiếu kiến trúc Hồ sơ Y tế Điện tử mạnh mẽ sử dụng, cũng như các chương trình Medicare Advantage muốn tự động hóa phân tầng rủi ro dân số, phê duyệt trước, lập hồ sơ nhu cầu y tế và kháng cáo hành chính.
Giải quyết công việc vất vả nhất trong chăm sóc sức khỏe
Cuối cùng, Newton tin rằng việc giảm bớt gánh nặng hành chính khổng lồ tồn tại trong hệ thống chăm sóc sức khỏe Mỹ là điều vô cùng quan trọng.
“Các công ty như xCures thực sự giảm bớt gánh nặng hành chính và đại diện cho con đường nhanh nhất để hiện thực hóa giá trị trong chăm sóc sức khỏe cho tất cả những ai tham gia vào đó,” Newton nói. “Ý tưởng rằng chúng ta có thể dùng AI không phải để làm những việc bác sĩ nên làm, mà chỉ để làm mọi thứ tốt hơn, dễ dàng hơn, nhanh hơn, rẻ hơn và tốt hơn cho tất cả mọi người tham gia... có rất nhiều công việc vất vả mà bạn nên làm nhưng lại rất tốn kém, và đó có lẽ là cơ hội gần nhất.”
Stu Posluns, đối tác tại Innovius, viết qua email rằng công ty ông đã ủng hộ xCures vì ấn tượng với khả năng “tìm kiếm, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu lộn xộn từ hàng nghìn nguồn không tương thích.” Bằng cách áp dụng ngữ cảnh lâm sàng thực sự để làm nổi bật đúng những gì quan trọng, nhà đầu tư nhận định rằng Mika Newton và nhóm của ông đang thành công trong việc “xây dựng lớp dữ liệu AI nền tảng sẽ thúc đẩy toàn bộ ngành chăm sóc sức khỏe.”
Câu hỏi liên quan trên Crunchbase:
Bài đọc liên quan:
Hình minh họa: Dom Guzman
