de.wedoany.com-Bericht: Das britische KI-Unternehmen Lucida Medical mit Sitz in Cambridge gab kürzlich bekannt, eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von 14 Millionen US-Dollar abgeschlossen zu haben. Die Mittel sollen für die regulatorische Zulassung und die Plattformerweiterung seiner KI-Diagnosetechnologie für Prostatakrebs auf dem US-Markt verwendet werden.
Das von Lucida Medical entwickelte Diagnosewerkzeug wurde bereits vom britischen National Health Service (NHS) eingesetzt. Es zielt darauf ab, Kliniker durch Magnetresonanztomographie (MRT) dabei zu unterstützen, Prostatakrebsläsionen präziser und schneller zu lokalisieren. Das Unternehmen gibt an, dass diese Technologie dazu beitragen kann, die Diskrepanz zwischen steigenden Krebsraten und unzureichenden radiologischen Kapazitäten zu bewältigen.
„Die Menge an Krebsbildgebung wächst rasant, aber die Berichtskapazitäten halten nicht Schritt“, sagte Dr. Antony Rix, Mitbegründer und CEO von Lucida, in einer Erklärung vom 30. März. „Unser Ziel ist es, Klinikern zu ermöglichen, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig unnötige Eingriffe für Patienten zu reduzieren.“
Lucida Medical wurde 2020 gegründet. Sein Kernprodukt, die Software „Prostate Intelligence“ (kurz Pi), erhielt 2021 die regulatorische Zulassung. Im vergangenen Jahr investierte der NHS etwa 3 Millionen US-Dollar und plant, dieses KI-Diagnosesystem in bis zu 15 Krankenhäusern einzusetzen. Damit soll das Ziel erreicht werden, innerhalb von 28 Tagen nach Überweisung aus der Primärversorgung eine Diagnose zu stellen – eine Herausforderung angesichts personeller Grenzen und der Komplexität der MRT-Auswertung.
Das Unternehmen plant, die neuen Mittel für die Beantragung einer Zulassung durch die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) zu nutzen und die Plattform zu erweitern, um weitere klinische Probleme anzugehen. Diese Finanzierung wird die Anwendung der KI-Diagnosetechnologie im globalen Gesundheitswesen beschleunigen, insbesondere im Bereich der Prostatakrebserkennung, und so die diagnostische Effizienz und Genauigkeit steigern.
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