Dataset opportunity
Moonsurgical — Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Moonsurgical, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
66.1
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
46%
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 de la maintenance prédictive = 14,93 milliards USD en 2025, TCAC de 32,32 % (2026-2035)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-02
Petal Surgical adds more funding for incisionless surgical robot
therobotreport.com ↗ - 📰press2026-05-29
J&J recalls Impella heart pumps after patient dies
medtechdive.com ↗ - 📰press2026-05-28
Ōura to add blood pressure feature following FDA policy change
medtechdive.com ↗
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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
- 📦Data product
Plateforme d'analyse cloud Maestro Insights
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de capteurs
Modality
Séries temporelles
Sector
santé
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des informations personnelles identifiables)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Moonsurgical détient un riche Ensemble de données de télémétrie de capteurs (modalité Séries temporelles) dérivé de données IoT et de dossiers médicaux dans des environnements de santé. Cette combinaison unique offre des informations granulaires et continues sur les performances des dispositifs médicaux et les paramètres physiologiques des patients, ce qui la rend exceptionnellement précieuse pour les applications de Maintenance Prédictive. En analysant ces modèles temporels, les pannes potentielles d'équipement peuvent être anticipées et les calendriers de maintenance optimisés, assurant la continuité opérationnelle et la sécurité des patients.
Le marché de ces données connaît une demande significative, le marché mondial de la Maintenance Prédictive étant évalué à 14,93 milliards USD en 2025 et projeté à atteindre 245,73 milliards USD d'ici 2035, affichant un TCAC de 32,32%. Le segment de la santé est noté comme le plus dynamique au sein de ce marché. Malgré les complexités inhérentes à l'accès aux données sensibles au RGPD, à la négociation d'accords spécifiques avec les prestataires de soins de santé dans les établissements hospitaliers, et à la gestion des préoccupations relatives à la confidentialité des patients par le biais d'exigences d'anonymisation, la valeur commerciale substantielle de la réduction des temps d'arrêt et de l'amélioration des résultats pour les patients rend ces données très recherchées. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Données sensibles au RGPD en raison du contexte de la santé ; Les données générées en milieu hospitalier nécessitent des accords spécifiques avec les prestataires de soins de santé ; Potentiel de préoccupations concernant la confidentialité des patients et exigences d'anonymisation · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette opportunité offre un accès à des données de télémétrie de capteurs propriétaires provenant des plateformes chirurgicales avancées de Moonsurgical, répondant directement au besoin critique de maintenance prédictive dans des environnements de santé à enjeux élevés. Avec des preuves de capture de données intra-opératoires, de métriques d'environnement de bloc opératoire et de cinématique, cet ensemble de données est idéalement positionné pour renforcer les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance. Il offre une fenêtre rare sur l'efficacité opérationnelle et les performances des équipements au sein d'un Marché Mondial de la Maintenance Prédictive en pleine expansion, projeté à atteindre 14,93 milliards USD d'ici 2025.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
données IoT 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 Rarity70
données de domaine propriétaires
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
Le marché mondial de l'IA dans le secteur de la santé, qui repose fortement sur les données de télémétrie des capteurs pour des applications telles que la maintenance prédictive, devrait croître à un TCAC de 43,96% de 2026 à 2034.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
Informations personnelles identifiables/réglementées
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength56
2 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 License62
propriété=détenue, 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 Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=élevé, 3 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 Audit67
⚠ examen — Moonsurgical n'est pas une bonne cible car son activité principale consiste à vendre des robots chirurgicaux qui fournissent des analyses et des informations basées sur l'IA aux prestataires de soins de santé, ce qui signifie qu'ils vendent déjà l'intelligence dérivée de leurs données en tant que produit. Problèmes : Le système Maestro de Moonsurgical comprend des 'analyses intra-opératoires et des informations numériques sur le bloc opératoire' et 'Maestro Insights', une plateforme d'analyse basée sur le cloud qui consolide ; L'entreprise déclare explicitement qu'elle 'permet aux prestataires de soins de santé
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 confirme la collecte par Moonsurgical de télémétrie de capteurs en séries temporelles provenant de procédures chirurgicales en direct, englobant les données intra-opératoires, les métriques d'environnement de bloc opératoire et la cinématique, ce qui est très précieux pour les fournisseurs cherchant à développer des solutions de maintenance prédictive et d'efficacité opérationnelle.
Medical records / imaging
Ce type de données indique l'accès de Moonsurgical aux dossiers médicaux basés sur l'image et aux métriques procédurales provenant de plus de 2 300 traitements de patients, offrant un contexte crucial pour comprendre les résultats chirurgicaux et la large application de leur plateforme à travers diverses indications cliniques.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance use cases, with restrictions on redistribution and secondary sales.
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 proprietary, high-granularity sensor telemetry from surgical devices and patient data, crucial for predictive maintenance in the rapidly growing healthcare sector. The strong market demand for predictive maintenance, with a projected CAGR of 32.32%, underpins its significant valuation.
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Moonsurgical Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the healthcare domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = USD 14.93 Billion in 2025, CAGR 32.32% (2026-2035). Investment score 66.1/100 (confidence 0.46). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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