XUND
XUND stelt zorgbedrijven in staat om hun eigen digitale patiënttraject op te bouwen en ongestructureerde gegevens die van patiënten zijn verzameld te vertalen naar bruikbare inzichten. Het kernproduct van het bedrijf biedt symptomen- en risicobeoordelingsfuncties om patiënten een betrouwbare eerste beoordeling te geven en kan hen ook doorverwijzen.

Niet uit Nederland of Vlaanderen
- Concept
- Ontwikkeling
- Testen
- Pilot
- Implementatie
- Opschaling
Over de innovatie
Concept
Korte omschrijving
XUND stelt zorgbedrijven in staat om hun eigen digitale patiënttraject op te bouwen en ongestructureerde gegevens die van patiënten zijn verzameld te vertalen naar bruikbare inzichten. Het kernproduct van het bedrijf, opgericht in Wenen in 2018, is een AI-ondersteunde medische API die symptomen- en risicobeoordelingsfuncties biedt om patiënten een betrouwbare eerste beoordeling te geven en hen naar de beste behandelingslocatie te navigeren.
Probleemstelling
De vraag naar eerstelijnszorg is niet meer bij te houden in Nederland. Huisartsen voelen zich overwerkt en gefrustreerd, en geven aan dat het systemisch anders moet. Volwassenen weten vaak ook niet waar anders heen te gaan met hun zorgvraag dan naar de huisarts: 1 op de 4 volwassenen in Nederland is onvoldoende op beperkt in staat om informatie over gezondheid en gezondheidszorg te vinden, te begrijpen en te gebruiken voor het nemen van beslissingen ten aanzien van eigen gezondheid en zorg (Nivel, 2021).
Oplossing
Voordelen zijn vooral kostenbesparingen door onnodige doktersbezoeken te vermijden en effectievere navigatie naar het juiste zorgpunt, d.w.z. de juiste patiënt, op het juiste moment, op de juiste plaats. Mensen krijgen bovendien meer inzicht in hun eigen gezondheid, wat hun gezondheidskennis bevorderd. Bovendien maken we met Patient Generated Health Data (PGHD) een volledig nieuw type data mogelijk dat helemaal aan het begin van de patiëntreis begint, lang voor een bijbehorende diagnose. Deze PGHD zijn voor de toekomstige opbouw van een digitaal ecosysteem en de verbetering van het bestaande verzekeringsaanbod.
Unieke kenmerken
Wij bieden het eerste digitale aanspreekpunt voor gezondheidsvragen en helpen patiënten hun symptomen beter te begrijpen, betrouwbare beoordelingen te krijgen en de juiste vervolgstappen te nemen. Onze technologie is 24/7 beschikbaar en biedt een geautomatiseerde oplossing die als klasse IIa medisch hulpmiddel volgens MDR als enige op de Europese markt voldoet aan alle kwaliteits- en veiligheidseisen.
Website
Challenges
Events MedTechPartners
Ontwikkeling
Beschrijving technologie of dienst
Het brein achter onze Medical API is een systeem gebaseerd op AI. Door middel van natural language processing en machine learning technieken, heeft dit systeem meer dat 2 miljoen PubMed artikelen leren lezen en begrijpen. Momenteel zijn we ook bezig met een NLP product dat informatie dat 'vastzit' in een EPD kan lezen en begrijpen.
Concurrentie
Infermedica
Ada Health
Mediktor
Enkel andere medische hulpmiddelen overwegen wij als onze concurrentie. Momenteel zijn wij de enige met een MDR Klasse IIa certificatie voor onze API bezit.
Ada Health
Mediktor
Enkel andere medische hulpmiddelen overwegen wij als onze concurrentie. Momenteel zijn wij de enige met een MDR Klasse IIa certificatie voor onze API bezit.
Doelgroep
Ons B2B(2C) model opent een wereld aan nieuwe gebruiksmogelijkheden voor de gehele gezondheidszorgindustrie, bijvoorbeeld voor zorgverzekeraars, ziekenhuizen en farmaceuten. Wij willen het besturingssysteem zijn voor de gezondheidszorg van morgen en onze klanten helpen de patiëntreis te digitaliseren, op een holistische wijze.
Voor het gebruik van onze app hebben we een minimale leeftijd van 18 jaar ingesteld. Wij gaan verantwoordelijk om met de gezondheid van onze gebruikers.
Voor het gebruik van onze app hebben we een minimale leeftijd van 18 jaar ingesteld. Wij gaan verantwoordelijk om met de gezondheid van onze gebruikers.
Verdienmodel
Over het algemeen streven we naar een usage-based verdienmodel. Kosten hangen ook af van de gebruikssnelheid en looptijd. Als start-up richten we ons momenteel vooral op partnerships waarin we ook samen kunnen groeien. Dit gaat verder dan MRR/ARR. Afhankelijk van de use case, de klant en de gebruiksduur kunnen flat-rate afspraken ook worden overwogen.
Intellectueel eigendom
Onze Medical API is momenteel als klasse IIa medisch hulpmiddel de enige op de Europese markt die voldoet aan alle kwaliteits- en veiligheidseisen. Ook voldoen wij aan de richtlijnen van de GDPR en ISO27001.
Testen
Doelstelling testfase
Voordat onze technologie überhaupt gebruikt mocht worden in pilots, was het noodzakelijk een certificering aan te vragen bij de Europese Unie. Dit komt omdat onze technologie medische aanbevelingen geeft (laag-medium risico). Hiervoor is een klasse IIa certificering noodzakelijk.
Om de medische accuraatheid van ons model/algoritme/API te testen, laten we deze continue door medisch validatie process gaan.
Om de medische accuraatheid van ons model/algoritme/API te testen, laten we deze continue door medisch validatie process gaan.
Beschrijving testfase
Klasse IIa medisch hulpmiddel certificering:
Opzetten van een risico- en kwaliteitsmanagementsysteem, het uitvoeren van klinische evaluaties, het opstellen van technische documentatie en het volgen van een conformiteitsbeoordelingsprocedure. (https://www.rvo.nl/onderwerpen/eu-wetgeving/ce-markering/productgroepen/medische-hulpmiddelen/medische-hulpmiddelen)
Medisch validatie process:
We vergeleken 2000 case reports (medische casussen) met onze API. In deze reports doen artsen verslag van echte patiënten die ze hebben gezien, hun klachten en welke diagnose zij uiteindelijk toegekend hebben gekregen. De klachten van deze patiënten lieten we door ons model lopen, en we vergeleken de uitkomst die ons algoritme gaf met de diagnose van de arts.
Opzetten van een risico- en kwaliteitsmanagementsysteem, het uitvoeren van klinische evaluaties, het opstellen van technische documentatie en het volgen van een conformiteitsbeoordelingsprocedure. (https://www.rvo.nl/onderwerpen/eu-wetgeving/ce-markering/productgroepen/medische-hulpmiddelen/medische-hulpmiddelen)
Medisch validatie process:
We vergeleken 2000 case reports (medische casussen) met onze API. In deze reports doen artsen verslag van echte patiënten die ze hebben gezien, hun klachten en welke diagnose zij uiteindelijk toegekend hebben gekregen. De klachten van deze patiënten lieten we door ons model lopen, en we vergeleken de uitkomst die ons algoritme gaf met de diagnose van de arts.
Aantal proefpersonen
2000
Testresultaten
Ondanks dat er geen legaal minimum is voor medische accuraatheid, is het wel verplicht om de gebruikers te voorzien van een performance/accuraatheid door middel van bijvoorbeeld een gebruiksaanwijzing. Ook moeten de voordelen van het gebruik van het medische hulpmiddel groter zijn dan de risico's die komen bij het gebruik van het hulpmiddel. Om daar iets over te zeggen, kan een bepaalde performance verwacht worden. Bovenstaande geld voor CE Klasse 2a certificering in de EU. De FDA verwacht een minimale accuraatheid van 70-80% voordat ze medische hulpmiddelen certificeren (een informeel minimum).
Na onderzoek kwam XUND naar voren met 92% medische accuraatheid. Dit betekend dat in 92% van de gevallen, ons algoritme dezelfde suggestie gaf als de arts in de case-reports.
Na onderzoek kwam XUND naar voren met 92% medische accuraatheid. Dit betekend dat in 92% van de gevallen, ons algoritme dezelfde suggestie gaf als de arts in de case-reports.
Uitdagingen
- Het aantal aanbevelingen dat onze API geeft minimaal te houden, met hoogst mogelijke accuraatheid (we geven nu 3-4 mogelijke oorzaken van de klachten, want aan 20 mogelijke oorzaken heeft de patiënt nog niks, hoewel de kans om correcte aanbeveling dan wel omhoog zou gaan).
- Door het stellen van zo min mogelijk vragen, de beste lijst met medische aanbevelingen te geven.
- De taal zo begrijpelijk mogelijk te houden (vertalen van medische vocabulaire)
- Door het stellen van zo min mogelijk vragen, de beste lijst met medische aanbevelingen te geven.
- De taal zo begrijpelijk mogelijk te houden (vertalen van medische vocabulaire)
Testrapport
Pilot
Beschrijving pilotfase
XUND heeft pilots lopen binnen verschillende sectoren: voor zorgverleners, zorgverzekeraars en de farmaceuten. Om de toegevoegde waarde van onze technologie binnen de zorgsector te testen, begonnen we ons eerste project met een universitair ziekenhuis in Budapest. Hier werd onze technologie op de eerste hulp gebruikt. Inmiddels hebben we een tweede project binnen de zorg lopen met het ziekenhuisverbond KAGes, ook op de eerste hulp.
Aantal gebruikers pilot
>10000
Betrokken partners
Semmelweiss University Hospital (https://semmelweis.hu/english/), ziekenhuisverband KAGes (https://www.kages.at/).
We hebben partnerschappen met leiders binnen de gezondheidszorg industrie zoals Generali, Roche, Wiener Städtische Versicherung en Assicurazione.
We hebben partnerschappen met leiders binnen de gezondheidszorg industrie zoals Generali, Roche, Wiener Städtische Versicherung en Assicurazione.
Maatschappelijke effecten
Uiteindelijk ontwikkelen we medische technologie om de gezondheidsvaardigheden van mensen te verbeteren en een eerlijkere verdeling te creëeren wat betreft gezondheid en toegang tot gezondheidszorg.
Onderzoeksresultaten
Onze Medical API is geïntegreerd in de digitale kanalen van onze partners, waardoor hun miljoenen gebruikers nu toegang hebben en betere medische beslissingen kunnen maken.
Implementatie
Organisatie
XUND is opgericht in 2018 en bestaat uit een team van 35 mensen. Het is momenteel een van de meest innovatieve digital health startups van Europa met kantoren in Wenen, Budapest en Londen. Met het einde van de aankomende investeringsronde in zicht in Augustus 2022 zal de start-up verdubbelen in aantal werknemers en verder uitbreiden naar Frankrijk, Benelux en het Verenigd Koninkrijk.
Ondernemer
Dr. Zoltán Tarabó, Lukas Seper & Tamás Petrovics hebben XUND opgericht om de kwaliteit en toegankelijkheid van de gezondheidszorg te verbeteren. Sindsdien is het team diverser geworden en zijn verantwoordelijkheden verdeeld onder verschillende leiders binnen het team.
Meer informatie is hier te vinden: https://xund.ai/about
Meer informatie is hier te vinden: https://xund.ai/about
Implementatiestrategie
XUND stelt zorgbedrijven in staat om hun eigen digitale patiënt-interacties te bouwen, zoals symptoom-checks en risico-analyses. Hierdoor kunnen ze patient-generated health data (PGHD) verzamelen, structureren en analyseren door geautomatiseerde conversaties gebaseerd op medische bronnen. Gecertificeerd als medisch hulpmiddel klasse IIa volgens de MDR staat onze klanten en gebruikers in staat om onze technologie te integreren in hun digitale kanalen zonder dat ze zichzelf hoeven te certificeren als medisch hulpmiddel.
Communicatie en marketing
We willen hét operatiesysteem voor de gezondheidszorg van morgen en onze klanten helpen om gezondheidsdata om te zetten in bruikbare inzichten.
Behaalde prestaties of gewonnen awards
CE Klasse IIa medisch hulpmiddel (MDR) gecertificeerd
ISO 13485 gecertificeerd
ISO27001 gecertificeerd
ISO 13485 gecertificeerd
ISO27001 gecertificeerd
Opschaling
Productontwikkeling
Clinical NLP:
Om nog meer inzicht in de zorg te creëeren, werken we momenteel aan een 'Clinical NLP' model en product. Data dat momenteel wordt geregistreerd in EPD's zit vast. Er kan niks mee gedaan worden. Dat is zonde, want er de data die daarin vergaard zit is een enorme kennisbank. Met onze technologie kan de data dat vast zit in het EPD worden gelezen en geanalyseerd, wat inzichten kan genereren voor ziekenhuizen en onderzoek.
Om nog meer inzicht in de zorg te creëeren, werken we momenteel aan een 'Clinical NLP' model en product. Data dat momenteel wordt geregistreerd in EPD's zit vast. Er kan niks mee gedaan worden. Dat is zonde, want er de data die daarin vergaard zit is een enorme kennisbank. Met onze technologie kan de data dat vast zit in het EPD worden gelezen en geanalyseerd, wat inzichten kan genereren voor ziekenhuizen en onderzoek.
Groeiscenario
Onze doelen:
1. Groeien als een leuke plek om te werken
- Interne processen verbeteren
- Werknemersvoordelen implementeren
2. Meer waarde bieden aan meer patiënten
- NLP als een product aanbieden
- De Duitse NLP versie uitproberen in 2 ziekenhuissettings
3. Onze certificatie behouden
- De audits van de MDR met vlag en wimpel behalen
- Onze medische claim en processen voor dataveiligheid verder versterken
4. Onze aanwezigheid binnen verschillende industrieën vergroten
- Zorgverzekeringsindustrie
- Ziekenhuiszorg
- Health-tech bedrijven
- Farmaceutische industrie
1. Groeien als een leuke plek om te werken
- Interne processen verbeteren
- Werknemersvoordelen implementeren
2. Meer waarde bieden aan meer patiënten
- NLP als een product aanbieden
- De Duitse NLP versie uitproberen in 2 ziekenhuissettings
3. Onze certificatie behouden
- De audits van de MDR met vlag en wimpel behalen
- Onze medische claim en processen voor dataveiligheid verder versterken
4. Onze aanwezigheid binnen verschillende industrieën vergroten
- Zorgverzekeringsindustrie
- Ziekenhuiszorg
- Health-tech bedrijven
- Farmaceutische industrie
Planning
Aan alle bovenstaande doelen wordt dit jaar gewerkt.
Mijlpalen voor dit jaar zijn het einde van onze investeringsronde, en het sluiten van onze eerste partnerschappen in Nederland en het Verenigd Koninkrijk.
Mijlpalen voor dit jaar zijn het einde van onze investeringsronde, en het sluiten van onze eerste partnerschappen in Nederland en het Verenigd Koninkrijk.
Internationale ambitie
Momenteel opereren we in Oostenrijk, Hongarije, Duitsland, Italië en zijn we in gesprek met partners in Finland en Noorwegen. Naast kantoren in Wenen en Budapest gaan we dit jaar ons derde kantoor in Londen openen, om vervolgens door de groeien naar Amerika.
Geïnvesteerd vermogen
€ 1-10 miljoen
Omzet
101k-1M
Financiële prognose
We zijn een door tech en data gedreven bedrijf in een van de meest gereguleerde industrieën ter wereld. Voor de ontwikkeling van medische hulpmiddelen zijn significante initiële investeringen nodig. We verwachten gelijk te spelen in 2026.