Российский разработчик «умных» операционных привлек 325 млн рублей инвестиций

Российский разработчик программно-аппаратных комплексов для телемедицины ООО «Медицинские системы визуализации» привлек 325 млн руб. от венчурного фонда Национальной технологической инициативы (НТИ) под управлением инвестиционной компании Kama Flow в обмен на долю в уставном капитале. Размер доли не раскрывается, сообщили «МВ» в Kama Flow.

Инвестор рассчитывает, что к 2026 году компания займет более 50% российского рынка медицинских систем визуализации (Medical Visual Systems, MVS) и покажет пятикратный рост выручки. В сообщении отмечается, что отечественный рынок решений для интеграции оборудования в операционных залах (ORI) активно развивается и оценивается уже в 63 млрд руб. По некоторым оценкам, совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) российского рынка составил в 2017—2021 годы 62%, мирового — 11,2%.

Ключевая разработка ООО «Медицинские системы визуализации» — интегрированная операционная — экосистема телемедицинских продуктов для управления инженерными системами и медицинским оборудованием в операционных, реанимациях и палатах интенсивной терапии. Внедрение решений MVS позволяет увеличить эффективность рабочих процессов, связанных с хирургической деятельностью, повысить их комфорт и безопасность, а также пользоваться библиотекой обезличенных медицинских данных MEDIKT (мультимедийный хирургический атлас) для последующего обучения специалистов и обмена опытом на основе информации о показателях состояния пациентов, проведенных хирургических вмешательствах и манипуляциях, динамике и анализе течения заболевания.

Инвестиции будут направлены на разработку новых технологических модулей, масштабирование компании (в том числе за рубежом) и развитие производственных мощностей, маркетинг и продажи.

В 2020 году венчурный фонд НТИ инвестировал 180 млн руб. в платформу диагностики медицинских изображений «Цельс» компании «Медицинские скрининг-системы», сообщал «МВ». Инвестиции планировалось направить на развитие продаж, расширение функционала платформы и повышение точности заключений.