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Qué buscan los mejores VCs en las startups de fertilidad de mujeres

by / 0 Comments / 1 View / June 10, 2019

Los inversores están empezando a verter a millones en la tecnología de salud de la mujer. ¿Tu startup tiene lo que se necesita para llamar su atención?

En los últimos años, han aparecido varias compañías prometedoras de tecnología de la salud de la mujer, desde aplicaciones de fertilidad hasta brazaletes de ovulación, incluso Apple ha saltado al tema con la adición del período incluido en la última edición del reloj. Pero no ha habido mucho en el camino de la innovación en la salud sexual de las mujeres durante décadas.

La fertilización in vitro (FIV) ahora es un invento de 40 años e incluso las principales compañías farmacéuticas han gastado una miseria en investigación y desarrollo. Los sujetos como el síndrome de ovario poliquístico, la endometriosis y la menopausia han tomado un segundo plano a otras preocupaciones más fatales. La fertilidad también es a menudo una misteriosa caja negra, aunque un 10% de la población femenina en los Estados Unidos tiene dificultades para quedar o quedarse embarazada.

Todo eso está empezando a cambiar a medida que las nuevas empresas ahora están trayendo millones en capital de riesgo para reunir y tratar la salud de las mujeres. Si bien es temprano, el interés en el tema ha ido aumentando cada año.

Para destacar mejor la importancia del papel de la tecnología para estimular una mayor innovación para la fertilidad de las mujeres, les preguntamos a cinco VC apasionados por el espacio para sus estrategias de inversión, que incluyen a Sarah Cone ( Social Impact Capital ), Vanessa Larco ( NEA ), Anu Duggal ( Fondo de fundadores femeninos ), Jess Lee ( Sequoia ) y Nancy Brown ( Oak HC / FT ).

Sarah Cone, Capital de Impacto Social

Sarah Cone, Capital de Impacto Social

Nos interesan las compañías que crean grandes conjuntos de datos sobre la salud y la fertilidad de las mujeres, lo que permite la medicina personalizada, la virtualización de ensayos clínicos, los mejores resultados para los pacientes y la aplicación de técnicas modernas de AI / ML para generar hipótesis que descubran nuevos objetivos y moléculas.

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