D轮融资4500万美元的Evidation Health,如何构建数字医疗虚拟研究平台?【海外案例】

作者:杨婷 2020-07-23 08:00

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近日,动脉网(公众号:vcbeat)获悉,健康数据分析平台Evidation Health已完成由B Capital Group领投的4500万美元D轮融资。该公司将利用这笔资金继续开发其虚拟研究平台,构建新的数字医疗工具。

 

2012年,GE Ventures和Stanford Health Care(斯坦福大学医学中心)合作创建了Evidation Health,这是一家专注于评估数字健康技术功效的公司。该公司创建了一个大数据平台,通过可穿戴设备收集和分析用户的行为数据和医疗保健信息,从而创建更准确的健康知识,帮助初创企业更好的了解哪种数字健康技术会对健康结果产生积极影响。

 

Stanford Health Care(斯坦福大学医学中心)为全美乃至全球的病患提供各类一般和复杂疾病的诊治,以及紧急护理;特色专科包括肝脏移植、癌症诊断治疗、心血管内科及外科手术,以及在世界上远负盛名的神经临床专科。致力于为患者提供最佳的诊断和治疗,并提供卓越的服务和协调能力。

 

GE Ventures是GE(通用电气)旗下的风险投资机构,专注于软件、医疗保健、先进制造和能源领域投资,帮助初创公司完成其战略目标。GE是世界上最大的提供技术和服务业务的跨国公司,总部位于美国波士顿。公司致力于不断创新、发明和再创造,将创意转化为领先的产品和服务。它的业务推动着全球经济发展和人们生活条件的改善。

 

作为一个健康数据分析平台,Evidation Health是如何构建虚拟研究平台的?它在科研方面有哪些突破性进展?它能够为数字医疗健康行业带来什么?动脉网将沿此逻辑,对Evidation Health的产品、公司团队等信息进行梳理,以为健康数据分析平台带来启发。


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多渠道收集信息,构建虚拟研究平台


从一开始,Evidation的商业模式就是先向参与者付费,让参与者共享自己的健康数据;然后随着时间的推移,以征得他们的知情同意,从而进行新的数据访问和使用。在获取了海量的健康行为数据后,Evidation对这些数据进行分析处理,整合出有关数字健康方面的知识,以供企业借鉴和研究。Evidation数据平台的雏形因此建立了起来。

 

Evidation大数据平台由数据收集、数据处理、数据分析三个模块构成,它们是如何共同构造虚拟研究平台呢?我们整理了以下内容:

 

1.数据收集:
Evidation的数据平台每年可收录超过1万亿数据点。这些数据将通过一个虚拟研究设计和执行引擎进行整合,将现实生活数据与传统临床数据整合在一起。该引擎符合联邦隐私和研究法规,以及良好的临床实践。

 

Evidation技术所依据的学科和严格的筛选条件,使其能够收集相关的现实数据点,并将其转化为对医药企业有意义的信息。Evidation的技术为患者、生物医药企业了解现实生活中的健康状况并做出反应提供新的途径。

 

2.数据处理:

这些原始数据在进入数据池前需要进行规范化和匿名化处理,该处理将原始数据按照与条件相关的特征进行分析,排除掉不规范或有问题的数据。

 

3.数据分析:

用户可以从数据池中创建自己的数据切片,选择队列、变量和特性等工具直接分析,用于构建数字生物标记。

 

在现在,数字生物标记已成为现实,并广泛用于数字健康领域,例如糖尿病管理、房颤筛查、皮肤病早期预防等。利用生物标记物,临床医生在实践中能够提高诊断或疾病治疗的质量,减轻疾病对社会和经济的影响。

 

Evidation在一份声明中表示,“Evidation大数据平台通过把健康结果数据与预测分析的新方法相结合,以识别和部署最有效的患者管理策略和干预措施,为数字健康产品和平台提供真实有效的临床数据”。换句话说,Evidation希望帮助区分哪些数字健康技术真正有效,哪些没有效果,哪些只是炒作。

 

Evidation是如何在众多大数据平台中脱颖而出的呢?我们梳理了以下举措:

 

1. 建立基本信任:Evidation在整个研究期间与用户保持高度联系。通过优化自助服务模式的参与者体验、维护用户数据隐私和安全,提供以传统临床研究无法实现的方式,来测量日常功能的技术,从而赢得参与者的信任。


2. 专注于数据的完整性和质量:Evidation的技术系统可以在一个兼容的环境中,收集精准的原始数据,并减少报告错误,确保患者报告数据、远程数据收集和数字测量的完整性和质量。


3. 自动筛查用户数据:Evidation通过设计一系列问题,以确保收集的数据在提交前经过验证核实,以便在数据后端自动进行质量检查。

 

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以大数据为支撑,Evidation的发展历程

 

Evidation Health成立至今,共完成了6轮融资,总融资额高达1.16亿美元,前不久刚完成了D轮融资。无论是从产品研发,还是从商业模式上来看,Evidation Health已发展到十分成熟的阶段。


image.png Evidation融资历史


Evidation成立后不久,就与Activity Exchange合并。Activity Exchange是一个聚合了大量健身应用设备数据的平台;该公司旨在帮助保险公司、制药公司更好地与用户建立联系。Stanford Health Care正在创建新的交付模式,利用其先进的资源,为患者提供全面护理。

 

2015年1月,Evidation在GE Ventures牵头、Asset Management Ventures和Rock Health的参与下筹集了620万美元的资金。截至2015年3月,Evidation已与Humana、Biogen Idec(百健艾迪)、哈佛商学院和宾夕法尼亚大学沃顿商学院进行了企业和学术合作。

 

2016年10月,Evidation Health宣布完成1500万美元B轮融资,该轮融资由B Capital Group领投。该公司表示,在需求不断上升的情况下,这笔新资金将有助于扩大其业务规模,并有助于改进用于行为数据分析的机器学习引擎。资金还将支持Evidation的数字生物标志物开发项目,并扩大该公司的用户覆盖范围。


2018年8月,Evidation在C轮风险投资中筹集了3000万美元。该公司宣布,它推出了一个新的数据平台,使其客户能够分析和处理具有临床意义的大规模传感器和行为数据。除了支持新的数据平台外,这笔资金还将用于建立合作伙伴关系,扩展Evidation的现实世界数据源,并开展新研究,以更好地理解和衡量日常行为与健康之间的相互作用。

 

2020年7月1日,Evidation完成了4500万美元的D轮融资,该公司将利用这笔资金继续开发其平台,并利用从中获得的见解来构建新的数字医疗工具。公司将利用这笔资金增长其研究解决方案业务,并提供项目,使会员能够获得临床可操作性的健康知识。


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科研新进展


Evidation Health在数字生物标记和诊断以及患者疾病进展的量化等方面实现了重大突破。

 

2018年2月13日,Evidation Health宣布启动一项名为“Discover”的10,000人慢性疼痛研究。该研究旨在通过活动追踪器、健康应用程序和其他更传统的数据点来量化慢性疼痛,并开发出衡量慢性疼痛严重程度和生活质量的数字生物标记。

 

可穿戴设备以及传感器的普及,使得对患者及其日常活动的持续监测成为可能。可穿戴设备所监测到的生理和行为数据,可以为临床研究提供重要支撑。

 

2019年,Evidation开展了一项有关认知障碍的研究。Evidation Health平台在征求参与者的同意之后,通过让参与者使用可穿戴设备和数字应用程序,(包括iPhone手机、Apple Watch、带有智能键盘的iPad以及带有应用程序的Beddit睡眠监测设备)收集了113名年龄在60岁至75岁之间的参与者的数据(31名认知障碍患者和82名无认知障碍患者)。从一对一问题调查、睡眠质量、运动习惯、阅读速度、打字速度等多维度进行考察。研究结果发现,智能设备和数字应用程序中收集的数据,可能有助于加快阿尔茨海默症早期诊断。

 

此外,Evidation在疫情防控监测上也取得了重大进展。

 

2020年3月,Evidation Health启动了一项研究,以考察疫情对美国民众日常行为的影响。Evidation选取了160,000名美国民众作为研究对象,记录了68000个健身追踪器的数据。(例如Apple Watch、Fitbits和Garmin智能手表)研究发现,在疫情期间,美国人的活动减少了,睡眠时间增加了,人们也越来越感到焦虑,并愿意通过电话或互联网与医生交谈。

 

2020年6月,Evidation与BARDA(美国生物医学高级研究和开发局)合作开发了一种预警系统,以监测个人是否存在呼吸道感染。Evidation对流感的现有研究,利用了人为产生的健康数据和基于人群的模型,目的是实现对个人和人群的呼吸道感染的实时监测。该预警系统作为BARDA的COVID-19快速部署功能计划的一部分,BARDA资助了72万美元,以证实和试验COVID-19的近期创新解决方案。

 

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专攻数据研究和平台开发的领导团队


Christine Lemke


Evidation Health和它的创始人Christine有着不解之缘。Christine患有罕见的遗传病,这种疾病会导致关节炎和脊椎炎,经常让她感到背部酸痛。在美国,近1亿人正遭受着慢性疼痛的困扰。数十年来,如何有效衡量疼痛是一项持续的挑战。大部分的疼痛是依靠医生喝患者的主观测量,但由于每个人所能承受的疼痛指数不同,显然这是有局限性的。这一现象引发了Christine的思考,她希望能够使用最新技术更好地量化慢性疼痛,而这一技术需要建立在大量的临床数据之上。以此为愿景,2012年,Christine Lemke与Alessio Signorini、Luca Foschini和Mikki Nasch共同创立了Evidation Health。

 

这四位创始人,都在数据研究和平台开发领域有着很深的造诣。

 

Christine是Evidation Health的联合创始人兼总裁,拥有华盛顿大学的文学学士学位和巴黎HEC的工商管理硕士学位,曾在Sense Network(机器学习平台开发商)担任首席运营官。此前,Christine是Sense Networks的联合创始人兼首席运营官。Sense Networks是第一个用于手机活动数据的机器学习平台开发商。Christine在管理上深厚的学术背景以及对医疗公司多年的管理经验,使Evidation 能够更好地实现企业良性运转。

 

Alessio Signorini是Evidation Health公司的联合创始人和首席技术官,在机器学习和计算流行病学领域有着广泛研究,在计算机科学、计算流行病学、社交网络等领域发表过重要文章。

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(联合创始人和首席技术官Alessio Signorin     联合创始人兼总裁Christine Lemke)

 

Mikki Nasch是Evidation Health的联合创始人兼业务开发副总裁,在Evidation,Mikki负责收入和战略业务发展。


Luca Foschini是Evidation Health的联合创始人兼首席数据科学家,负责数据分析和研发。在Evidation,他推动了平台数据的研究与合作,并在机器学习、行为经济学和医学信息学等领域发表了许多文章。

 

image.png(联合创始人兼首席数据科学家Luca Foschini   联合创始人兼业务开发副总裁 Mikki Nasch)

 

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与各大企业和学术机构广泛开展合作,扩展用户群体


Evidation Health与各大学术机构、医疗企业、可穿戴设备提供商广泛开展合作,在数字生物标记物、认知障碍、心房纤颤等领域有着重大进展。动脉网按照时间顺序梳理了Evidation 近几年的部分合作动向。

 

2018年12月,该公司扩大了与 Eli Lilly的合作,在各大制药公司治疗领域开发数字生物标记物。例如,在现实生活中记录患者使用的连续葡萄糖监测器和胰岛素泵数据,以帮助Eli Lilly公司建立其连接的糖尿病产品生态系统。Evidation还与赛诺菲(Sanofi)合作,收集患者的行为数据,以提高药物依从性。

 

2019年8月,Evidation Health、Eli Lilly和苹果公司共同进行的一项研究的早期结果显示,通过结合使用苹果可穿戴设备、移动设备、数字应用程序和睡眠传感器,人们能够检测出认知能力下降和轻度阿尔茨海默氏症(Alzheimer 's disease)。

 

智能设备和数字应用可以改善健康结果,但目前还不知道如何利用这些资源来识别和加速诊断。这项试验的结果为将来的研究奠定了基础,将来的研究可能有助于更早地识别出患有神经衰退性疾病的人。

 

今年2月,苹果公司和强生公司宣布推出了Heartline研究,通过Apple Watch来调查心房纤颤的早期检测。Evidation为其提供技术支持和研究操作,使Heartline参与者能够提前发现心房纤颤,从而降低中风风险(心房纤颤是导致中风的主要原因)。

 

该公司在声明中表示:“十大生物制药公司中有八家是其合作伙伴。”Evidation可以为他们提供传感器数据、患者报告的结果和家庭诊断信息。

 

Evidation还与工业界、学术界、政府和民间社会开展了广泛合作,包括西奈山伊坎医学院、BARDA(美国生物医学高级研究和开发局)以及比尔和梅林达•盖茨基金会。

 

合作伙伴可以从Evidation的行为分析平台受益。该公司的研究合作伙伴可以根据自己的需要查询匿名数据,并使用该平台联系、并登记诊所外的参与者。

 

Evidation最近宣布,计划继续与过去的客户和学术伙伴开展合作,其中包括Humana、Biogen(渤健)、Sanofi(赛诺菲)、哈佛商学院和沃顿商学院;未来将与其他医疗系统一起研究数字健康干预。

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