Startseite > Medizintechnik > E-Health > Deepc: Münchner KI-Mediziner mit 30 Millionen-Dollar-Finanzierung

KI-Plattform für die Radiologie

Deepc: Münchner KI-Mediziner mit 30 Millionen-Dollar-Finanzierung

5. August 2024, 10:16 Uhr | Ute Häußler

Zwei der vier Gründer von DeepC: Dr. Franz Pfister und Julia Moosbauer.

Das Münchner KI-Startup Deepc hat seine erweiterte Series-A-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen und damit seine Gesamtfinanzierung auf 30 Millionen US-Dollar erhöht. Die Gelder sollen die weltweite Einführung der KI-Plattform für die Radiologie beschleunigen.

▶ Diesen Artikel anhören

Über die KI-Plattform deepcOS bekommen Radiologen unkompliziert Zugriff auf eine Vielzahl international führender und geprüfter KI-Anwendungen. Mit einer einmaligen Installation können derzeit über 60 kuratierte KI-Anwendungen DSGVO-konform in die bestehende IT-Infrastruktur der Klinik integrierbar. Alle KI-Apps sind regulatorisch geprüfte und zugelassene Medizinprodukte.

Kapitalerhöhung für Medizin-KI

Die jüngste Finanzierungsrunde des Münchner Jungunternehmens wurde von Sofinnova Partners und Bertelsmann Investments angeführt. Zu den weiteren Investoren zählen unter anderem der EIC Fund und Winning Mindset Ventures. Die Kapitalerhöhung erfolgt mehr als ein Jahr nach dem Abschluss der Series-A-Runde als weiterer Wachstumspush für Deepc.

Lesern Sie passend dazu:
Künstliche Intelligenz in der Diagnostik: LMU Klinikum setzt auf KI-Plattform von deepc

Die KI-Plattform deepcOS übergibt medizinische Bildgebungsdaten sicher und effizient an verschiedene KI-Lösungen, einige der Vorteile für Kliniken sind:

Automatisierte Weiterleitung von Scans: deepcOS sorgt dafür, dass medizinische Scans automatisch an die passende KI-Lösung gesendet werden.
Integration mit bestehenden Schnittstellen: Die Ergebnisse der KI-Analysen können nahtlos in die vorhandenen Benutzeroberflächen integriert werden.
Sicherheit und Datenschutz: Persönliche Gesundheitsinformationen bleiben sicher und unter der Kontrolle der Kliniken. An der LMU erfolgt die Pseudonymisierung der Befunddaten bespielsweise vor Ort (on-premise), die Prozessierung der Daten auf sicheren Cloud-Servern, die Re-Identifikation wieder on-premise.
Vergleich der KI-Leistungen: Kliniken können über die Deepc-Plattform verschiedener KI-Produkte für denselben Anwendungsfall vergleichen.
Skalierbarkeit: Die Plattform von Deepc soll Kliniken einen kosteneffektiven, skalierbaren und damit breiten KI-Einsatz erlauben.

Hauptziel: Internationalisierung

Mit der neuen Finanzierung plant deepc, seine Marktpräsenz international auszubauen und die Entwicklung weiterer KI-Anwendungen voranzutreiben. Das Unternehmen strebt an, die Radiologie durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz effizienter und präziser zu gestalten. Dies soll nicht nur die Arbeitsabläufe in der Radiologie verbessern, sondern auch die diagnostische Genauigkeit erhöhen und letztendlich die Patientenversorgung optimieren.

Als Plattform-Anbieter arbeitet Deepc eng mit führenden Anbietern von KI-Produkten und medizinischen Einrichtungen zusammen, um sicherzustellen, dass der Einsatz den höchsten Standards und den klinischen Bedürfnissen entspricht. Durch Partnerschaften und kontinuierliche Forschung will das Unternehmen die Integration von KI in die medizinische Bildgebung weiter vorantreiben. (uh)