Beteiligung an Medical Evidence AI – Phase 2 (Europa-Rollout Onkologie / Immunonkologie)

Für die zweite Ausbauphase unserer Plattform Medical Evidence AI suchen wir strategische Investoren mit einem Kapitalbedarf von 500.000 €.

Kurzbeschreibung

Medical Evidence AI ist eine KI-gestützte Plattform zur strukturierten Analyse medizinischer Daten in der Onkologie und Immunonkologie. Ziel ist es, Behandlern und Patienten eine fundierte, datenbasierte Grundlage für Therapieentscheidungen bereitzustellen.

Im Gegensatz zu klassischen Start-ups verfügen wir bereits über eine operative Basis mit aktuell über 80 realen, anonymisierten Patientenfällen, die kontinuierlich wachsen und die Grundlage für eine skalierbare Datenstruktur bilden.

Warum jetzt?

Medical Evidence AI befindet sich an einem entscheidenden Punkt:

• bestehende Datenbasis mit realen Patientenfällen
• funktionierender operativer Ablauf (Diagnostik, Strukturierung, Auswertung)
• steigende Nachfrage von Patienten und Behandlern

Die zweite Phase dient nicht mehr der Entwicklung, sondern der gezielten Skalierung in den europäischen Markt.

Markt & Positionierung

Internationale Plattformen wie Open Evidence zeigen das enorme Marktpotenzial datenbasierter Entscheidungsunterstützung in der Medizin.

Während diese primär auf wissenschaftliche Studien zugreifen, baut Medical Evidence AI eine strukturierte Datenbasis aus realen Patientenfällen auf – kombiniert mit diagnostischen Parametern wie Immunstatus und Tumoraktivität.

Damit entsteht ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil durch schwer replizierbare Datenstrukturen.

Wir adressieren einen stark wachsenden Markt:

• globaler Onkologiemarkt: > 300 Milliarden USD
• steigende Bedeutung der Immunonkologie
• zunehmender Bedarf an personalisierter Medizin
• wachsender Einsatz von KI in Therapieentscheidungen

Produkt & Alleinstellungsmerkmale

Medical Evidence AI verbindet:

• Anamnese und Therapieverlauf
• Immunstatus (T-, B-, NK-Zellen, CD4/CD8-Verhältnis)
• optionale Tumorzählung (zirkulierende Tumorzellen)
• perspektivisch genetische und molekulare Daten

Diese strukturierte Kombination ermöglicht:

• bessere Einschätzung der immunologischen Ausgangssituation
• Ergänzung bestehender Therapieentscheidungen
• evidenzbasierte Diskussionsgrundlagen für Behandler

 - direkte Anwendbarkeit im klinischen und komplementären Alltag

Phase 2 – Zielsetzung

Mit dem Investment wird umgesetzt:

• europäischer Rollout der Plattform
• Ausbau der Datenbank (Patientenfälle)
• Integration weiterer diagnostischer Module (z. B. Genetik)
• technische Weiterentwicklung (Cloud, API, KI-Modelle)
• Aufbau von Kooperationen mit Behandlern, Laboren und Partnern

Monetarisierung & Geschäftsmodell

Medical Evidence AI verfolgt ein skalierbares, mehrstufiges Plattformmodell mit Fokus auf wiederkehrende Erlöse und wachsendem Datenwert.

1. Plattformmodell (B2B)
• Zugang für Behandler (Subscription-Modell)
• Nutzung strukturierter Auswertungen und Entscheidungsunterstützung
• Integration in bestehende Praxis- und Klinikabläufe

2. Diagnostik & datenbasierte Services
• strukturierte Erhebung und Auswertung patientenspezifischer Parameter
• Kombination aus Immunstatus, Tumoraktivität und weiteren diagnostischen Bausteinen
• kontinuierliche Erweiterung um zusätzliche Module (z. B. Genetik)

3. Datenbasierter Mehrwert
• Aufbau einer einzigartigen, strukturierten Patientendatenbank
• kontinuierliche Verbesserung der Auswertungsqualität durch wachsende Fallzahlen
• Entwicklung eines datengetriebenen Wettbewerbsvorteils („Data Moat“)

4. Strategische Kooperationen (Skalierungsphase)
• Zusammenarbeit mit Versicherungen (Therapieoptimierung, Kosteneffizienz)
• Partnerschaften mit Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen
• Nutzung anonymisierter Daten für Studien und Entwicklung

Zielstruktur:
Ein hybrides Geschäftsmodell aus Subscription, datengetriebenen Services und strategischen Partnerschaften mit hohem Skalierungspotenzial und steigenden Margen.

Mit wachsender Datenbasis verschiebt sich der Wert zunehmend von der Einzelleistung hin zur Plattform und den zugrunde liegenden Datenstrukturen.

Wachstumspotenzial

Durch die bestehende Patientenbasis und die direkte Anbindung an Behandler entsteht ein kontinuierlich wachsender Datenpool.

Dieser bildet:

• einen erheblichen strategischen Wert
• die Grundlage für Skalierung
• langfristige Partnerschaften im Gesundheitsmarkt

Mit jedem neu integrierten Patientenfall steigt der Datenwert der Plattform und damit der Unternehmenswert überproportional.

Beteiligungsmodell

Investoren beteiligen sich am Unternehmen mit:

• Anteil am Unternehmenswert (Equity-Modell)
• Beteiligung am möglichen Unternehmensverkauf (Exit)
• optional laufende Gewinnbeteiligung aus dem operativen Geschäft

Durch die frühe Phase bei gleichzeitig bestehendem operativen Betrieb ergibt sich ein attraktives Verhältnis zwischen Risiko und Wachstumspotenzial.

Investmentangebot

• Kapitalbedarf: 500.000 €
• Laufzeit: 5 Jahre
• Beteiligung inkl. Anteil am Exit

Perspektive

Medical Evidence AI positioniert sich im Schnittpunkt von:

• KI
• Datenmedizin
• Immunonkologie

Ziel ist der Aufbau einer europäischen Plattform für evidenzbasierte Therapieunterstützung mit erheblichem Skalierungspotenzial.

Vision

„Wir bauen nicht nur eine KI – wir bauen die Datengrundlage, auf der zukünftige Krebstherapien entschieden werden.“

Bei Interesse stellen wir gerne weiterführende Unterlagen sowie eine detaillierte Projektübersicht zur Verfügung.