Швейцарский стартап Moonlight AI привлек €2,8 млн ($3,3 млн) в раунде начального финансирования. Эти средства пойдут на усовершенствование программного обеспечения, преобразующего рутинные медицинские изображения в геномные данные — критически важное направление для точной диагностики рака.
Технологические прорывы в онкологии
Moonlight AI, основанный в 2022 году, разрабатывает инновационные решения для диагностики на основе искусственного интеллекта. Компания стремится обеспечить доступ к геномным данным, что поспособствует более быстрой и точной диагностике рака в условиях высоких затрат и длительных сроков современных методов анализа ДНК.
По словам создателей, их программа применяет компьютерное зрение для распознавания геномных маркёров на рутинных кровеносных и цитологических изображениях. Это значительно сокращает время получения результатов и упрощает рабочие процессы лабораторий. "Наши технологии помогают лабораториям получать полезные результаты, используя привычные слайды без дополнительных затрат на дорогостоящее оборудование или ручные процессы", — отметил CEO Moonlight AI Кристиан Руис.
План развития и сотрудничество с клиниками
Собранные средства планируется направить на расширение библиотеки данных, связывающей изображения цитопатологии с высококачественными геномными данными. По словам технического директора компании Николь Х. Романо, сотрудничество с международными клиниками позволяет создать набор данных, который способствует разработке надёжных моделей диагностики.
Кроме того, Moonlight AI намерена расширить команду и развивать решения для миелодиспластического синдрома, рака легких и хронического лимфоцитарного лейкоза, ускоряя процессы коммерциализации и получения разрешений от регуляторов.
Значение для медицинского рынка
Для лабораторий и онкологических клиник эта разработка открывает новые горизонты. Применение рутинных активов для генерации геномной информации снизит зависимость от дорогостоящего оборудования и ускорит диагностику. Если вы работаете в здравоохранении, рассмотрите внедрение подобных технологий для повышения эффективности и улучшения результатов для пациентов.
