2024 könnte ein entscheidendes Jahr für KI-Unternehmen im Gesundheitswesen werden. Doch einige Investoren bleiben vorsichtig.

2024 könnte ein entscheidendes Jahr für KI-Unternehmen im Gesundheitswesen werden. Doch einige Investoren bleiben vorsichtig.

Der Bericht von Silicon Valley Bank, einer Abteilung der First Citizens Bank, zeigt, dass AI-Aktivitäten den Gesundheitsmarkt dominieren, mit einem von vier investierten Dollar in Unternehmen, die AI nutzen. In den letzten fünf Jahren ist die VC-Aktivität im Bereich AI im Gesundheitswesen aufgrund einer doppelt so schnellen Wachstumsrate wie in der Tech-Industrie insgesamt stark angestiegen.

Laut dem Bericht haben seed und series A Vor-Money-Bewertungen für Unternehmen im Gesundheitswesen, die AI nutzen, seit 2022 diejenigen übertroffen, die es nicht tun. Im Jahr 2023 wurden 7,2 Milliarden US-Dollar in AI-Gesundheitsunternehmen investiert, was 21% der gesamten VC-Investitionen im Gesundheitswesen ausmachte.

Der Bericht beleuchtet auch den aktuellen Zustand der Geldbeschaffung, Herausforderungen, Makrotrends und aufkommende Technologien im Gesundheitswesen. Laut Raysa Bousleiman von SVB wachsen AI-Investitionen im Gesundheitswesen doppelt so schnell wie in der Tech-Branche, und der Sektor wird voraussichtlich in diesem Jahr 11,1 Milliarden US-Dollar an VC-Kapital erhalten.

Der größte Teil der Investitionen im Bereich AI im Gesundheitswesen geht nicht in die Arzneimittelforschung oder Therapie, sondern in administrative Anwendungen. Startups, die sich auf administrative AI konzentrieren, machen 60% der gesamten Investitionen in AI im Gesundheitswesen aus, was hauptsächlich auf die geringeren rechtlichen Hürden in diesem Bereich zurückzuführen ist. Unternehmen wie Abridge und Rad AI haben beträchtliche Investitionen erhalten.

Investoren im Gesundheitswesen nehmen eine abwartende Haltung gegenüber generativer AI ein, da die hohen Bewertungen in der Vergangenheit zu Skepsis geführt haben. Viele Investoren bevorzugen weiterhin eine kritische Herangehensweise und suchen nach Investitionsmöglichkeiten in Technologien, die Dateninfrastruktur bereitstellen, anstatt direkt in gen AI-Anwendungen zu investieren.