Dataset opportunity
Cardiofocus — Opportunité de Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Cardiofocus, utilisable pour la Maintenance Prédictive et la Détection d'Anomalies.
Score
64.7
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
51%
Action
Accord de Partage de Données
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market
Marché mondial des dispositifs médicaux IoT = 188,09 milliards de dollars en 2026, projeté à 767,52 milliards de dollars d'ici 2034, avec un TCAC de 19,22% (2026-2034).
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs
Modality
Séries Temporelles
Sector
santé
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyenne
Accessibility
Restreinte
Legal
Propriété mixte — Sensible au RGPD (examen des DDP)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA Industrielle et d'optimisation de la maintenance
Cardiofocus possède un Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs unique (modalité Séries Temporelles) dérivé de dispositifs médicaux, enrichi par des données IoT, des téléchargements d'appareils et des dossiers médicaux associés. Ce flux de données complet fournit des informations continues et granulaires sur les performances des équipements et les réponses physiologiques des patients, le rendant exceptionnellement bien adapté aux applications de Maintenance Prédictive. En analysant ces modèles de Séries Temporelles, les dysfonctionnements potentiels des appareils ou les dégradations de performance peuvent être anticipés, assurant une intervention proactive.
Le marché de la Maintenance Prédictive dans le secteur de la santé connaît une croissance significative, tirée par le besoin critique d'efficacité opérationnelle et de sécurité accrue des patients. Le marché mondial de l'IoT dans la santé devrait atteindre 767,52 milliards de dollars d'ici 2034, démontrant un TCAC robuste de 19,22%. Malgré les complexités inhérentes à la gestion des données patients sensibles au RGPD/HIPAA, la propriété partagée et la stricte conformité réglementaire, la valeur commerciale élevée substantielle dérivée de la prévention des temps d'arrêt coûteux des équipements médicaux et de l'amélioration des résultats des soins rend ces données très attractives pour les acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Sensible au RGPD/HIPAA en raison des données médicales des patients. ; La propriété des données d'essais cliniques peut être partagée avec les hôpitaux/investigateurs. ; Soumis à une stricte conformité réglementaire dans les secteurs des dispositifs médicaux et des données de santé. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cardiofocus possède un Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs unique dérivé de ses systèmes avancés d'ablation cardiaque, comme en témoignent ses connaissances en formes d'onde et algorithmes propriétaires en électrophysiologie. Ce jeu de données, généré à partir d'appareils utilisés dans plus de 6 000 traitements de patients, offre des informations critiques sur les performances des appareils et leurs caractéristiques opérationnelles. Pour les fournisseurs d'IA Industrielle et d'optimisation de la maintenance, ces données représentent une opportunité rare de développer des solutions de maintenance prédictive de pointe au sein du marché en pleine expansion des Dispositifs Médicaux IoT, qui devrait atteindre 767,52 milliards de dollars d'ici 2034. L'accès à ces données est désormais crucial pour optimiser la fiabilité et la longévité des équipements médicaux de grande valeur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
données 'iot_data' dominantes, secteur de la santé, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
données de domaine propriétaires (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 correspondances de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adapté à la Maintenance Prédictive
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
La demande est élevée étant donné le TCAC projeté du marché de la maintenance prédictive de 32,32% de 2026 à 2035, la santé étant identifiée comme son segment d'utilisation finale à la croissance la plus rapide.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility48
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength65
3 types de preuves, 4 correspondances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
propriété=mixte, licence=sensible_au_rgpd
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 signaux d'appétit pour les données (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=élevé, 5 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit92
✓ bonne cible — Cardiofocus est un fabricant privé de dispositifs médicaux qui génère des données précieuses de télémétrie de capteurs en tant que sous-produit de son activité principale, ce qui en fait une bonne cible. Problèmes : Le nombre d'employés varie selon les sources (allant de 69 à 614), bien que les chiffres les plus récents suggèrent environ 69 à 105 employés, indiquant une entreprise de taille moyenne ; des financements importants levés (261M $ - 324M $) suggèrent une entreprise bien établie, potentiellement plus grande qu'une PME typique, mais elle reste privée
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Cette preuve cruciale confirme la propriété par Cardiofocus de connaissances en formes d'onde et algorithmes propriétaires en électrophysiologie, indiquant directement la disponibilité de la télémétrie de séries temporelles de leurs dispositifs avancés d'ablation cardiaque.
Downloads / exports
Cette preuve comprend la documentation des appareils telle que les Instructions d'Utilisation (IFU) pour les systèmes Centauri de Cardiofocus, fournissant un contexte opérationnel essentiel et des spécifications pour comprendre la fonctionnalité et les exigences de maintenance des appareils.
Medical records / imaging
Cette preuve souligne l'application étendue dans le monde réel du système Centauri PFA de Cardiofocus, ayant traité plus de 6 000 patients dans l'UE, soulignant l'échelle et la pertinence clinique des données d'interaction des appareils générées.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Recent historical data + rolling real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance use-case, with restrictions on redistribution and direct patient identification.
Personal data
Contains PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its unique time-series telemetry from medical devices, crucial for predictive maintenance in the rapidly growing healthcare IoT market. The moderate rarity and real-time freshness, combined with a substantial treatment volume, support a mid-tier valuation.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Cardiofocus Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the healthcare domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global IoT Medical Devices market = $188.09 billion in 2026, projected to reach $767.52 billion by 2034, with a CAGR of 19.22% (2026-2034).. Investment score 64.7/100 (confidence 0.51). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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