据 Crunchbase News 独家报道，XCures 是一家利用人工智能简化患者数据和医疗记录的初创公司，已完成 4600 万美元的 B 轮融资。

Innovius Capital 领投本轮融资，iGrow、Spring Mountain Capital 和现有支持者也参与其中。此次融资使该公司自 2018 年成立以来的总融资额超过 7600 万美元，融资后估值为 1.27 亿美元。这是其上一轮融资（2023 年 12 月结束的 2500 万美元 A 轮融资）估值的两倍多。

xCures 首席执行官米卡·牛顿 (Mika Newton) 在接受 Crunchbase News 独家采访时表示：“医疗保健行业花费了数十年的时间生成了大量患者数据，却没有可靠的方法来使这些信息可用。” “我们正在改变这一点。”

近年来，对人工智能医疗保健和生物技术公司的风险投资一直呈上升趋势。根据 Crunchbase 的数据，截至 6 月 22 日，投资者已向人工智能驱动的健康技术类别公司的种子期至成长期融资投入了约 85 亿美元。 2025 年，该行业各个阶段的资金总额达 158 亿美元。今年的总额已接近 2024 年全年该类别筹集的 86 亿美元。

转而解决问题

xCures 于 2018 年由 Marty Tenenbaum 从 Cancer Commons 衍生出来，最初旨在为晚期癌症患者提供决策支持工具。在成立之初，该公司专注于诊断为 3 期或 4 期顽固性癌症的患者，这些患者的标准护理选择已用尽。

在直接面向消费者的环境中与全国数千名患者合作建立其初始模型时，该公司遇到了系统性瓶颈。

“我们在这个过程中了解到，决策是艰难的，”牛顿说。 “这些事情很复杂，但也是可行的。但更困难的是获得我们所需的患者数据和信息，以便首先向他们提供建议。”

当时，患者记录通过联邦快递箱和传真机送达公司。这一后勤障碍促使 xCures 转而构建直接连接到国家医疗保健互操作性网络所需的底层基础设施。如今，xCures 代表其客户参与这些电子交易，将其主要重点转向构建牛顿所说的行业“脏数据”。

“这些医疗记录中的数据极其肮脏，因此是重复的。有事物的图片、事物的扫描。由于都是人为输入，所以会产生错误，”牛顿解释道。 “有很多叙述性信息，我们将其全部转化为基本上是临床情报或组织做出下一步决策所需的临床清晰度的东西。”

创建“临床清晰度引擎”

患者信息仍然分散在数千个实验室、医院、成像中心和电子病历中，通常以难以在临床工作流程中使用的非结构化文档形式到达。 Newton 表示，这就是 xCure 可以提供差异化​​体验的地方。

“他们（竞争对手）确实从事运输业务……将数据从 A 点转移到 B 点，”他指出。 “我们将我们的产品视为执行者的临床清晰度引擎。我们的业务是将传输的数据转化为实际上立即有用的东西，而不是仅仅将其从一个空间移动到另一个空间。”

他说，xCures 临床清晰度引擎通过集成功能来解决这个问题，从自动化患者病史生成可供决策的清单，并以证据级数据为支持。牛顿估计该发动机比市场上其他任何发动机领先三到五年。据该公司称，迄今为止，xCures 已处理来自全国 550,000 多个医疗机构的 3 亿多条医疗记录，为全美数百万患者的临床决策提供支持。

为了管理这一数据量，而又不会产生通过通用模型运行大量非结构化文件所带来的极端处理成本，xCures 利用了各种人工智能，将其自己构建的机器学习模型与现有供应商的商业前沿模型相结合。该公司通过专有的治理框架来管理这些工具。

牛顿说：“我们确实将其视为……应用人工智能的过程，以及我们如何确保我们要求人工智能执行的任务是适当的、管理良好的，以及参与规则真正明确定义的。”

高增长和企业采用

这种技术方法引起了令人印象深刻的关注。 Newton 表示，xCures 采用基于使用量的 SaaS 模式并设定上限，到 2025 年，年化经常性收入将从大约 300 万美元增长到 1000 万美元，并有望在 2026 年突破 2000 万美元。

他补充说，虽然 xCures 去年实现了现金流收支平衡，但该公司已有意进入资本消耗阶段，为其 2027 年的业务管道打造团队。

该初创公司的企业客户群由 25 家客户组成，包括 Exact Sciences、Caris Life Sciences 和 Novocure 等实验室诊断公司。大型医院网络使用该工具“立即”生成患者病史，用于手术室安排、筛查合并症并在手术前估计手术时间。该引擎还被缺乏强大的电子健康记录架构的远程医疗提供商以及寻求自动化人口风险分层、事先授权、医疗必需品文档和行政上诉的 Medicare Advantage 计划所使用。

解决医疗保健中最昂贵的繁重工作

最终，牛顿认为，减少美国医疗保健系统中巨大的行政阻力至关重要。

Newton 表示：“像 xCures 这样的公司确实减轻了管理负担，并为每个参与其中的人提供了实现医疗保健价值的最快途径。” “这种想法是，我们可以使用人工智能，而不是做医生应该做的事情，而只是为了让所有参与者都变得更好、更容易、更快、更便宜、更好……有很多，比如，你应该做的繁重工作，这些工作非常昂贵，所以这可能是最直接的机会。”

Innovius 合伙人 Stu Posluns 通过电子邮件写道，他的公司支持 xCures，因为它对“在数千个不兼容来源中定位、提取和标准化混乱数据”的能力印象深刻。投资者指出，通过应用真实的临床背景来准确地揭示重要的事情，米卡·牛顿和他的团队正在成功“构建基础人工智能数据层，为整个医疗保健行业提供动力。”

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插图：多姆·古兹曼