Datasetkans
Neocis — Mogelijkheid voor medische beeldvormingsdataset
Middelgrote medische beeldvormingsdataset in bezit van Neocis, bruikbaar voor Diagnostische AI en Computer Vision.
Score
68.3
Score (0–100) combineert gewogen dimensies — zeldzaamheid van de dataset, trainingswaarde, kopersvraag, bewijskracht en recht op licentie. 70+ is deal-klaar. Zie de gescoorde dimensies hieronder voor de uitsplitsing.Betrouwbaarheid
56%
Actie
Overeenkomst voor gegevensdeling
De aanbevolen dealstructuur voor deze dataset: Acquisitie (volledige overname), Licentie (betaalde gebruiksrechten), Data Sharing Agreement (gecontroleerde toegang, geen eigendomsoverdracht), Partnerschap (co-ontwikkeling) of Annotatieprogramma (labeling). Gekozen op basis van data-eigendom, licentiecomplexiteit en toegankelijkheid.Markt
Wereldwijde AI in medische beeldvormingsmarkt = $5.86 miljard in 2024, CAGR 28.32% (bron: Collective Minds)
Recente gedateerde externe feiten die deze kans hebben getriggerd — controleerbare herkomst.
- 📰press2026-06-02
Petal Surgical adds more funding for incisionless surgical robot
therobotreport.com ↗
Lineage
Hoe deze lead is afgeleid
De signaal-eerste keten, van begin tot eind: recente externe signalen → gekwalificeerde niche → opgeloste datahouder → siteverificatie → gescoorde kans. Elke lead is verklaarbaar.
Profile
Datasetprofiel
Type
Medische Beeldvormingsdataset
Modaliteit
Afbeelding
Sector
gezondheidszorg
Volume
Matig
Actualiteit
Realtime
Zeldzaamheid
Hoog (eigendomsrechtelijk)
Toegankelijkheid
Beperkt
Juridisch
Gemengd eigendom — AVG-gevoelig (PII-beoordeling)
Koperspersona
Bedrijven in Medische AI en diagnostische beeldvorming
Neocis beschikt over een rijke Medische Beeldvormingsdataset (voornamelijk Beeldmodaliteit) aangevuld met beeldverzameling, iot_data, kennisbank en medische_dossiers. Deze multimodale medische dataset is uitzonderlijk waardevol voor Diagnostische AI-toepassingen, aangezien het een uitgebreide basis biedt voor het trainen van AI-modellen om complexe patronen te identificeren, nauwkeurige voorspellingen te doen en te assisteren bij diagnoses, met name binnen de tandheelkundige gezondheidszorgsector. De integratie van diverse gegevenstypen verbetert de nauwkeurigheid, generaliseerbaarheid en robuustheid van AI-modellen aanzienlijk.
De markt voor AI in medische beeldvorming ervaart een aanzienlijke groei, gewaardeerd op ongeveer $5,86 miljard in 2024 en naar verwachting oplopend tot $20,40 miljard in 2029, wat een robuuste CAGR van 28,32% aantoont. Ondanks inherente uitdagingen zoals het beheren van patiëntengezondheidsinformatie (PHI), het naleven van strikte privacyregelgeving zoals HIPAA, en het omgaan met potentieel gedeeld data-eigendom met tandheelkundige klinieken, onderstrepen de zeldzaamheid en hoge vraag naar dergelijke hoogwaardige, geannoteerde medische beeldvormingsgegevens voor AI-training de aanzienlijke bedrijfswaarde ervan. Deze gegevens zijn cruciaal voor de ontwikkeling van AI-oplossingen die de diagnostische precisie en efficiëntie verbeteren, wat uiteindelijk leidt tot betere patiëntresultaten. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang tot onderhandelen): Gegevens omvatten patiëntengezondheidsinformatie (PHI) en zijn onderworpen aan strikte privacyregelgeving (bijv. HIPAA in de VS).; Data-eigendom kan gedeeld of complex zijn met tandheelkundige klinieken die het Yomi-systeem gebruiken.; Regulerende hindernissen voor het delen van medische apparaatgegevens. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Gescoorde dimensies
Verklaarbare, op bewijs gebaseerde dimensies (0–100). De radar toont de investeringsassen.
Neocis beschikt aantoonbaar over een eigendomsrechtelijke medische beeldvormingsdataset van hoge zeldzaamheid, voornamelijk bestaande uit CBCT-scans en gerelateerde tandheelkundige implantaatgegevens, verzameld uit bijna 100.000 procedures sinds 2016. Dit rijke, real-world bewijs is uitzonderlijk waardevol voor Medische-AI & diagnostische-beeldvormingsbedrijven die geavanceerde diagnostische AI-oplossingen willen ontwikkelen, met name binnen de snelgroeiende wereldwijde markt voor AI in medische beeldvorming, die in 2024 naar verwachting $5,86 miljard bedraagt. De diepte en klinische context van de dataset bieden een unieke kans om innovatie in een cruciale gezondheidszorgsector te versnellen.
See dimension details ↓- Buyer Demand95
De wereldwijde markt voor AI in diagnostiek, die sterk afhankelijk is van medische beeldvormingsdatasets, zal naar verwachting groeien van USD 7,03 miljard in 2025 tot USD 209,63 miljard in 2034, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 46,06%.
Hoe sterk AI-ontwikkelaars en bedrijven deze data waarschijnlijk willen, gebaseerd op marktsignalen. - Dataset Specificity90
dominant 'medische_dossiers', sector gezondheidszorg, 3 specifieke typen
Hoe scherp de data een specifiek, moeilijk te vervangen domein of taak target. Niche, goed gedefinieerde data scoort hoger dan generieke data. - Dataset Rarity82
eigendomsrechtelijke domeingegevens
Hoe schaars en eigendomsrechtelijk de data is. Unieke domeindata scoort hoog; openbaar beschikbare data verlaagt dit. - Dataset Volume58
4 bewijstreffers
Schijnbare schaal van de data, afgeleid uit het aantal bewijstreffers en eventuele expliciete volumevermeldingen. - Dataset Freshness82
realtime/streaming
Hoe actueel de data blijft — real-time/streaming scoort het hoogst, periodieke dumps lager. - Training Value84
geschikt voor Diagnostische AI
Hoe nuttig de data is voor de beoogde AI-gebruikscase — de geschiktheid voor modeltraining of fine-tuning. - Legal Accessibility0
PII/gereguleerd
Hoe juridisch eenvoudig de data te verkrijgen en te gebruiken is — open/API-toegang scoort hoog; PII of gereguleerde data scoort laag. - Acquisition Feasibility0
hoge moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
Hoe realistisch het is om de data daadwerkelijk te verkrijgen, gezien de moeilijkheidsgraad van toegang en de bedrijfsstructuur van de houder. - Evidence Strength74
4 bewijstypen, 4 treffers
Hoe solide het bewijs is dat het bedrijf deze data bezit — diversiteit van bewijstypen en aantal treffers. - Right to License28
eigendom=gemengd, licentieverlening=AVG-gevoelig
Of het bedrijf de data legaal kan licentiëren — gebaseerd op eigendom en licentiecomplexiteit. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Of de houder zelfstandig kan beslissen — een onafhankelijk bedrijf scoort hoger dan een dochteronderneming van een grote groep. - Data Orientation22
0 data-appetijt signalen (0 typen)
Hoe actief het bedrijf investeert in data, gemeten aan de hand van zijn data-appetijt signalen (aanwervingen, producten, API's…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 1 recent extern signaal — eigendomsrechtelijke gegevens die verder gaan dan wat al is gemonetariseerd
Volume en waarde van eigen data die dit bedrijf bezit BOVENOP wat het al monetiseert — het slapende overschot dat we kunnen ontsluiten. Een bedrijf kan inzichten verkopen EN nog steeds een veel groter slapend activum bezitten. - ICP Audit58
⚠ beoordeling — Neocis is uitgesloten als doelwit omdat de kernactiviteit de verkoop van een robotsysteem met geïntegreerde AI-software omvat die intelligentie levert afgeleid van medische beeldvormingsgegevens, wat expliciet in strijd is met de ICP. Problemen: De kernactiviteit van het bedrijf is het verkopen van AI-software/intelligentie als onderdeel van zijn product (YomiPlan AI binnen het Yomi-robotsysteem), wat een uitsluitingscriterium is; Hoewel het aantal werknemers (110-218) een MKB zou kunnen suggereren, is de aanzienlijke totale financiering ($180M-$237M)
Evidence
Datasetbewijs & herkomst
Wat het getypte bewijs aantoont dat het bedrijf bezit — herformuleerd voor duidelijkheid en afgezet tegen de markt.
IoT / sensor data
Dit bewijs bevestigt dat Neocis Tijdreeks-gegevens verzamelt over de operationele mechanica van zijn Yomi S robotsysteem, met details over parameters zoals snelheid en koppel tijdens implantaatplaatsing, wat waardevol is voor het optimaliseren van chirurgische robotica en het verbeteren van procedurele precisie.
Medical records / imaging
Dit geeft duidelijk aan dat Neocis beschikt over een aanzienlijke medische beeldvormingsdataset afgeleid van bijna 100.000 tandheelkundige implantaatprocedures sinds 2016, wat een robuuste basis biedt voor het trainen van diagnostische AI-modellen in tandheelkundige toepassingen.
Image collection
Dit bevestigt dat Neocis eigendomsrechtelijke medische beeldgegevens bezit van CBCT-scans, met machine learning-gestuurde segmentatie van kritieke anatomie, wat zeer relevant is voor de ontwikkeling van geavanceerde AI-segmentatie en chirurgische planningstools.
Knowledge base / docs
Dit wijst erop dat Neocis toegang heeft tot klinische studieresultaten en rapporten die de aanzienlijke efficiëntievoordelen van zijn Yomi Robotsysteem gedetailleerd beschrijven, wat cruciale context biedt voor AI-modelvalidatie en het begrijpen van de klinische prestaties in de praktijk.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
A teaser is generated for each dataset opportunity. The full report is available on unlock.