XCures, AI로 지저분한 의료 기록 정리를 위해 4,600만 달러 규모의 시리즈 B 출시

AI를 사용하여 환자 데이터와 의료 기록을 간소화하는 스타트업 XCures가 4,600만 달러 규모의 시리즈 B 자금 조달 라운드를 마감했다고 Crunchbase News에 단독으로 전했습니다.

Innovius Capital은 iGrow, Spring Mountain Capital 및 기존 후원자의 참여를 포함하여 자금 조달을 주도했습니다. 이번 인상으로 회사의 총 자금은 2018년 창립 이후 7,600만 달러 이상으로 늘어났으며, 후순위 가치는 1억 2,700만 달러로 평가됩니다. 이는 이전 자금 조달 라운드(2023년 12월에 마감된 2,500만 달러 규모의 시리즈 A)보다 두 배 이상 높은 금액입니다.

xCures CEO Mika Newton은 Crunchbase News와의 단독 인터뷰에서 “헬스케어는 해당 정보를 사용할 수 있게 만드는 신뢰할 수 있는 방법 없이 엄청난 양의 환자 데이터를 생성하는 데 수십 년을 보냈습니다.”라고 말했습니다. “우리는 그것을 바꾸고 있습니다.”

AI에 관심이 있는 헬스케어 및 생명공학 기업에 대한 벤처 투자는 최근 몇 년간 상승세를 타고 있습니다. Crunchbase 데이터에 따르면 6월 22일 현재 투자자들은 AI 기반 의료 기술 분야 기업을 위한 초기 단계부터 성장 단계까지의 자금 조달에 약 85억 달러를 투자했습니다. 2025년에는 모든 단계에 걸쳐 해당 부문에 대한 자금 지원이 총 158억 달러에 달했습니다. 올해의 총액은 이미 2024년 전체 카테고리에서 모금된 86억 달러와 거의 맞먹습니다.

문제 해결을 위한 방향 전환

Marty Tenenbaum이 Cancer Commons에서 분사하여 2018년에 설립한 xCures는 처음에는 진행성 암 환자에게 의사 결정 지원 도구를 제공하기 위해 출시되었습니다. 창립 당시 회사는 표준 치료 옵션이 소진된 3기 또는 4기 난치성 암 진단 환자에게 초점을 맞췄습니다.

초기 모델을 구축하기 위해 소비자에게 직접 판매되는 환경에서 전국의 수천 명의 환자와 협력하는 동안 회사는 시스템적인 병목 현상에 직면했습니다.

“그 과정에서 우리가 배운 것은 의사결정이 어렵다는 것이었습니다.” 뉴턴이 말했습니다. “이것은 복잡하지만 실행 가능한 일입니다. 하지만 더 어려운 일은 애초에 환자에게 조언을 제공하기 위해 필요한 환자에 대한 데이터와 정보를 손에 넣는 것이었습니다.”

당시 환자 기록은 FedEx 상자와 팩스 기계를 통해 회사에 도착했습니다. 이러한 물류상의 장애물로 인해 xCures는 국가 의료 상호 운용성 네트워크에 직접 연결하는 데 필요한 기본 인프라를 구축하기 위해 전환했습니다. 오늘날 xCures는 고객을 대신하여 이러한 전자 교환에 연결하여 Newton이 업계의 “더러운 데이터”라고 설명한 것을 구조화하는 데 주요 초점을 맞췄습니다.

“의료 기록의 데이터는 믿을 수 없을 정도로 더러워서 중복됩니다. 사물의 사진, 사물의 스캔이 있습니다. 모두 사람이 입력하기 때문에 오류가 발생합니다.”라고 Newton은 설명했습니다. “서술적인 정보가 많이 있으며 우리는 이를 모두 기본적으로 조직이 다음 결정을 내리는 데 필요한 임상 지능 또는 임상 명확성으로 전환합니다.”

‘임상 명확성 엔진’ 만들기

환자 정보는 수천 개의 실험실, 병원, 영상 센터 및 전자 의료 기록에 분산되어 있으며 임상 워크플로우에서 사용하기 어려운 구조화되지 않은 문서로 도착하는 경우가 많습니다. Newton에 따르면 이것이 xCure가 차별화된 경험을 제공할 수 있는 곳입니다.

“그들은 실제로 운송 사업에 종사하고 있습니다. 데이터를 A 지점에서 B 지점으로 이동합니다.”라고 그는 말했습니다. “우리는 우리 제품을 실행자의 임상 명확성 엔진으로 생각합니다. 우리는 전송된 데이터를 단순히 한 공간에서 다른 공간으로 이동하는 것이 아니라 실제로 즉각적으로 유용한 것으로 만드는 사업을 하고 있습니다.”

xCures Clinical Clarity Engine은 증거 등급 데이터를 바탕으로 자동화된 환자 기록에서 의사결정 준비 체크리스트를 생성하는 기능을 통합하여 이 문제를 해결한다고 말했습니다. Newton은 이 엔진이 시장의 다른 엔진보다 3~5년 앞서 있다고 추정합니다. 현재까지 xCures는 전국 550,000개 이상의 의료 기관에서 가져온 3억 개 이상의 의료 기록을 처리하여 회사별로 미국 전역 수백만 명의 환자에 대한 임상 결정을 지원했습니다.

일반 모델을 통해 대용량의 구조화되지 않은 파일을 실행하는 것과 관련된 극심한 처리 비용을 발생시키지 않고 이 볼륨을 관리하기 위해 xCures는 자체적으로 구축한 기계 학습 모델과 기존 공급업체의 상용 개척 모델을 결합하는 다양한 AI를 활용합니다. 회사는 독점 거버넌스 프레임워크를 통해 이러한 도구를 관리합니다.

Newton은 “우리는 이를 AI 적용 프로세스와 AI에 요청하는 작업이 적절하고 잘 관리되는지 확인하고 참여 규칙이 실제로 명확하게 정의되었는지 확인하는 방법을 위한 도구로 보고 있습니다.”라고 말했습니다.

높은 성장과 기업 채택

이러한 기술적 접근 방식은 인상적인 견인력을 발휘했습니다. Newton에 따르면 xCures는 약정 한도가 있는 사용량 기반 SaaS 모델로 운영되며 2025년 연간 반복 수익이 약 300만 달러에서 1,000만 달러로 증가했으며 2026년에는 2,000만 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다.

xCures는 작년에 현금 흐름 손익분기점을 달성했지만 회사는 2027년 비즈니스 파이프라인을 위한 팀을 구성하기 위해 의도적으로 자본 소각 단계에 진입했다고 덧붙였습니다.

스타트업의 기업 고객 기반은 Exact Sciences, Caris Life Sciences 및 Novocure와 같은 실험실 진단 회사를 포함하여 25개 고객으로 구성되어 있습니다. 대규모 병원 네트워크에서는 이 도구를 사용하여 수술실 예약을 위한 환자 이력을 “즉시” 생성하고 동반질환을 검사하며 수술 전 수술 시간을 예측합니다. 또한 이 엔진은 강력한 전자 건강 기록 아키텍처가 부족한 원격 의료 제공자뿐만 아니라 인구 위험 계층화, 사전 승인, 의료 필요성 문서 및 행정 이의 제기를 자동화하려는 Medicare Advantage 플랜에서도 사용됩니다.

의료 분야에서 가장 비용이 많이 드는 지루한 작업 해결

궁극적으로 Newton은 미국 의료 시스템에 내재된 엄청난 행정적 부담을 줄이는 것이 중요하다고 믿습니다.

“xCures와 같은 회사는 실제로 관리 부담을 줄이고 의료와 관련된 모든 사람을 위해 의료 가치를 실현하는 가장 빠른 길을 제시합니다.”라고 Newton은 말했습니다. “AI를 사용하여 의사가 해야 할 일을 하는 것이 아니라 관련된 모든 사람을 위해 모든 것을 더 좋고, 더 쉽고, 더 빠르고, 더 저렴하고 더 좋게 만들기 위해 AI를 사용할 수 있다는 생각입니다. 해야 할 힘든 일이 너무 많아서 비용이 많이 들기 때문에 이것이 아마도 가장 즉각적인 기회일 것입니다.”

Innovius의 파트너인 Stu Posluns는 이메일을 통해 자신의 회사가 “수천 개의 호환되지 않는 소스에서 지저분한 데이터를 찾고, 추출하고, 표준화하는” 능력에 깊은 인상을 받았기 때문에 xCures를 지원했다고 썼습니다. 투자자는 실제 임상 맥락을 적용하여 중요한 것을 정확히 드러냄으로써 Mika Newton과 그의 팀이 “전체 의료 산업을 강화할 기본 AI 데이터 계층을 구축”하는 데 성공했다고 언급했습니다.

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일러스트: 돔 구즈만