В интервью для TechCrunch генеральный директор Georgia Witchel рассказала, как Mantis Biotech решает проблему нехватки репрезентативных медицинских данных. Платформа собирает информацию из учебников, камер захвата движений, биометрических сенсоров, тренировочных журналов и медицинских изображений, затем LLM‑система сортирует, проверяет и синтезирует её. После этого физический движок создаёт детальные визуальные представления, которые подходят для обучения предиктивных моделей.
What happened
Компания привлекла $7.4 M seed‑инвестиций от Decibel VC совместно с Y Combinator и несколькими ангелами‑инвесторами. Вырученные средства компания направит на расширение команды, маркетинг и вывод продукта на рынок. В клиентской базе уже есть профессиональные спортивные команды, в том числе одна из НБА, которой предоставляют цифровые репрезентации атлетов для анализа их показателей во времени.
Why it matters
Технология заполняет пробелы в данных, особенно в редких заболеваниях, где этические и регуляторные ограничения затрудняют сбор реальных наборов. Синтетические наборы позволяют создавать сценарии, недоступные в живой практике — например, моделировать руку без пальца для обучения систем распознавания поз. Это открывает путь к более широкому использованию ИИ в биомедицинских исследованиях, клинических испытаниях и профилактической медицине.
What's next
Увидев успех в спорте, Mantis планирует адаптировать платформу для фармацевтических лабораторий и исследователей, участвующих в FDA‑трайлах, а также сделать её доступной для широкой аудитории в сфере профилактического здравоохранения.