超6亿融资!AI医疗技术公司完成B轮

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超6亿融资!AI医疗技术公司完成B轮
9219点击    2025-11-19 09:33

2025年11月13日,创新医疗技术公司 Beacon Biosignals 宣布完成 8600 万美元(约合人民币6.1亿) B 轮融资,由 GV(Google Ventures)、Takeda、Catalio 等跨科技与生命科学领域的重磅机构联合投资,使公司累计融资突破 1.21 亿美元


在脑健康这一长期技术深度高、商业化周期长的赛道中,这样的融资体量并不常见,也因此显得尤为突出。


资本关注的核心不是 EEG 本身,而是 Beacon 正在尝试建立的一套“脑功能测量体系”:用 FDA 批准的可穿戴 EEG 将临床级神经电信号带入家庭场景;用连续的真实世界数据刻画睡眠与脑网络活动;再用大规模 AI 模型提取可用于诊断、分层与药物研发的生物标志物。


融资消息之所以值得记录,是因为它所指向的不仅是单一公司的增长,而是脑健康领域正在经历的一次 从“检查”迈向“数据科学” 的结构性转变。


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# 资本为何重注?真正的故事发生在“测量方式”的变化里


Beacon 的融资事件不难理解:金额亮眼、投资阵容豪华、技术方向鲜明。但真正值得关注的,是它试图回答一个被医学长期忽视的问题:


为什么我们从未真正“测量过”脑功能?


尽管 EEG 已在临床使用数十年,但它一直停留在短时段、实验室式的边界内:


  • 检查只能在医院完成;
  • 数据常以“片段”呈现,而非连续曲线;
  • 诊断高度依赖人工判读;
  • 难以反映患者在日常生活中的状态。


Beacon 想改变的,是 EEG 在医学体系中的“生态位”。它想让脑功能成为一种可以被连续记录、长期建模、动态理解的变量,而不是一次性的图谱。


这正是 8600 万美元被投向它的真正原因。


# EEG 走出实验室:家庭场景里的“临床级信号”


Beacon 的核心产品 Waveband 是一款通过 FDA 510(k) 认证的可穿戴 EEG 设备。它并没有试图成为一款新的消费级睡眠手环,而是把 EEG 的场景从医院扩展到了家庭。


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这种“场景扩容”,带来了脑健康测量方式的三个根本性变化:


  • 从间断到连续:脑功能第一次有了“时间维度”

医院 EEG 测的是几十分钟,而家庭 EEG 可以覆盖数小时甚至数周。这让疾病的演化、药物的作用、情绪与认知的波动第一次能够以“时间序列”呈现。


  • 从受控环境到真实世界:数据的“生态有效性”提升

神经系统的许多异常并不发生在检查室里,而发生在深夜睡眠、清晨觉醒、工作压力、日常活动中。连续脑电让这些场景被精细捕捉。


  • 睡眠成为理解脑网络的结构化窗口

睡眠节律、微觉醒、慢波、REM 阶段的变化,都是神经退行性疾病、情绪障碍和药物反应的重要指标,但过去很难大规模记录。


Beacon 做的不是“更好的 EEG”,而是让 EEG 脱离一次性诊断,成为长期的神经生理数据源这为 AI 模型提供了最基础的“连续性素材”。


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# AI 吸收数据:脑电第一次具备“模型级”的学习基础


Beacon 的关键能力不在设备本身,而在其背后的 EEG 基础模型(foundation model)——一个训练于数百万小时长程脑电数据的 AI 系统。它试图回答的,是传统 EEG 从未触及的问题:


  • 正常脑活动的范围是什么?
  • 异常从哪里开始?
  • 哪些波形代表疾病早期?
  • 哪些变化代表药物起效?
  • 病程是否可以通过睡眠中的脑网络变化被提前预测?


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这些能力让 EEG 有了过去无法承担的角色:从可视化图谱变成可量化变量,从辅助诊断变成生物标志物。


在影像之后,AI 正在进入医学的另一类基础模态:生物信号(biosignals)。


而 EEG,可能成为这个方向里最具突破性的模态。


# 当脑功能被量化,CNS 药物研发的逻辑也随之改变


精神科与神经退行性疾病的药物研发,长期依赖问卷评分、行为表现等主观指标。Beacon 提供了一种此前缺失的“生理层证据”:


  • 客观测量药物作用路径:脑电网络的变化能反映药物是否真正影响了相关神经通路。
  • 找到“更可能获益的患者”:AI 可以识别药物反应者亚型,提高临床试验效率。
  • 减少失败成本:无生理反应的患者,可以在试验早期被识别,避免无效投入。


也因此,全球 TOP10 药企的一半已与 Beacon 合作。在 CNS 这一高度复杂的领域,AI不再是辅助工具,而成为研发过程的关键基础设施


# 创新入口正在从“设备”移向“数据体系”


对中国医疗器械行业而言,Beacon 是一条值得参考的路径。


国内 EEG 与睡眠医学产业规模不小,但仍集中在“硬件更新”和“医院场景”层面,缺乏连续、真实世界的神经生理数据,也缺少将高维信号转化为疾病标志物的模型体系。


Beacon 的发展揭示了一个趋势:


脑健康的竞争,未来不再由“设备性能”决定,而由“数据结构 + 模型能力 + 场景深度”共同决定。


在神经退行性疾病、抑郁症、睡眠障碍快速增长的背景下,中国同样需要更接近真实生活场景的测量方式,而不是停留在单点检查上。


Beacon 做的,是为这一类疾病建立一个新的“观察入口”。这种入口本身,就具有战略意义。


# 结语


医学中的许多突破,都来源于“能否被测量”。血糖被测量后,糖尿病的管理方式改变;连续心电问世后,心律疾病的理解彻底重塑。


脑健康长期缺少这样的节点,因为我们从未拥有连续、生态化的脑活动记录方式。


Beacon 的融资之所以被记录,不是因为 EEG 是新技术,而是 EEG 第一次具备了“成为医学基础设施”的条件:设备能够记录,数据能够连续,模型能够理解,临床能够使用。


当脑功能被看见,被量化,被模型吸收——神经科学的创新边界就会随之扩大。


对于技术开发者、临床研究者与医疗产业而言,这不仅是一家公司在扩张,而是一个时代的开始。


文章来自于“思宇MedTech”,作者 “思宇MedTech”。

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