Function Health привлекла 298 млн долларов в раунде серии B и получила оценку порядка 2,5–2,8 млрд долларов, закрепив статус одного из самых капитализированных игроков на стыке превентивной медицины и искусственного интеллекта.
Компания строит слой «медицинского интеллекта», который объединяет лабораторные анализы, визуализацию, данные носимых устройств и медицинские записи, превращая разрозненные показатели в персональные рекомендации.
Для руководителей клиник и страховщиков эта модель — сигнал к пересборке экономики профилактики: от разовых чекапов к подписке на непрерывный мониторинг здоровья и данных в реальном времени.
Что произошло и почему это важно
Function Health — это платформа превентивного здравоохранения по подписке, запущенная в 2023 году и предлагающая доступ к более чем 160 лабораторным тестам, включая показатели сердца, гормонов, щитовидной железы, иммунитета, онкологических маркеров и факторов старения.
По данным компании, объем тестирования у её пользователей в шесть раз выше, чем в типичной практике врача первичного звена, что превращает Function Health не только в сервис профилактики, но и в генератор уникального набора продольных медицинских данных.
В ноябре 2025 года Function Health объявила о привлечении 298 млн долларов в раунде серии B, возглавленном Redpoint Ventures, при участии Andreessen Horowitz и ряда известных частных инвесторов, что подняло оценку стартапа до примерно 2,5–2,8 млрд долларов.
Одновременно компания запустила Medical Intelligence Lab — генеративную систему медицинского интеллекта, которая объединяет лабораторные данные, результаты визуализации, информацию с носимых устройств, данные интернета вещей и медицинские записи в единый слой анализа и рекомендаций для пользователя.
Он показывает, что рынок готов платить за непрерывную интерпретацию данных о здоровье, а не только за сами тесты и консультации.
Раунд масштаба почти 300 млн долларов сигнализирует о возвращении крупного капитала в цифровое здравоохранение после периода охлаждения, но уже с фокусом на доказательность и устойчивую экономику.
Модель Function Health конкурирует не только с традиционными клиниками, но и с корпоративными программами здоровья, страховщиками и крупными технологическими компаниями, которые строят свои экосистемы данных.
Как устроен «медицинский интеллект» Function Health
Function Health строит подписочную модель: за 365 долларов в год, после снижения цены с 499 долларов, клиенты получают комплексное лабораторное обследование и доступ к панели цифрового мониторинга здоровья, что делает услугу массово доступнее премиальных чек-ап программ.
Компания сотрудничает с Grail, чтобы предложить пользователям мультиканцерный тест раннего выявления Galleri, дополняя лабораторные показатели скринингом по сигналам из крови, что усиливает позиционирование платформы как «страховки от плохих неожиданностей», а не просто диагностического сервиса.
Поглощение стартапа Ezra позволило Function Health интегрировать в продукт AI-усиленные полноформатные МРТ сканы всего тела, объединяя в одной подписке лабораторную диагностику и визуализацию и тем самым создавая более плотный «данный профиль» каждого пользователя.
Medical Intelligence Lab — это генеративная модель, обученная врачами, которая интерпретирует результаты анализов, изображений, историю обращений и данные с носимых устройств, превращая их в конкретные рекомендации и ранние предупреждения, обновляющиеся по мере появления новых исследований и изменении состояния пользователя.
Пользователь может взаимодействовать с AI-ассистентом в формате диалога, задавая вопросы о своих результатах, получая пояснения и протоколы действий, привязанные к истории анализов и визитов, а не к усредненным референсным значениям.
Сигнал для клиник, страховщиков и крупных работодателей
Финансирование такого масштаба в потребительский продукт превентивной медицины указывает на то, что часть того, что традиционно считалось зоной ответственности клиник и страховщиков, уходит в прямые отношения «платформа–человек» с подписочной моделью оплаты.
Для больниц это означает конкуренцию не за эпизод лечения, а за продольный поток данных и доверие пользователя, который может прийти с уже интерпретированными результатами и ожиданием более информированных и быстрых решений.
Для страховщиков и корпоративных программ здоровья Function Health и аналогичные сервисы задают новую планку в управлении риском: непрерывный мониторинг и раннее вмешательство потенциально снижают дорогостоящие госпитализации, но одновременно требуют переосмысления тарифов, стимулов и моделей разделения экономии.
Для работодателей премиум-сегмента подобные подписки могут стать частью пакета льгот, особенно в США, где компании конкурируют за специалистов, предлагая доступ к передовым медицинским сервисам и инструментам управления личным здоровьем.
Кто будет владеть продольной историей здоровья пациента: клиника, страховщик или платформа медицинского интеллекта.
Как встроить внешние AI-инструменты в процессы так, чтобы усилить врачей, а не превратить их в операторов алгоритмов.
Какие метрики использовать, чтобы оценивать не только точность моделей, но и реальное влияние на исходы лечения и расходы системы.
Экономика продукта: данные как основной актив
С точки зрения экономики Function Health продает не отдельные анализы, а сервис управления здоровьем, в котором лабораторные тесты, визуализация и AI-аналитика упакованы в предсказуемый годовой платеж, создающий эффект повторяющейся выручки и повышающий жизненную ценность клиента.
Полностью цифровой интерфейс и масштабируемая инфраструктура обработки данных дают компании возможность наращивать объем тестов и сканов без пропорционального роста постоянных затрат, что со временем может улучшать маржу по мере расширения клиентской базы.
Ключевой актив — это продольные, многомодальные медицинские данные, которые сложно реплицировать конкурентам и которые, при соблюдении норм приватности, могут стать основой для исследований, партнерств с фармкомпаниями и развития новых продуктов на стыке диагностики и персонализированного подбора терапии.
Однако именно этот актив создает и главный риск: ожидается усиление регулирования в области использования медицинских данных и AI, а также растущие требования к доказательной базе моделей, особенно если они начинают влиять на решения о лечении и возмещении расходов.
Сравнение моделей профилактики здоровья
| Модель | Фокус | Данные | Влияние на бизнес |
|---|---|---|---|
| Традиционный чек‑ап в клинике | Разовый визит и базовый набор анализов | Ограниченный срез данных в момент посещения | Сложно отследить эффект на снижение затрат и рисков |
| Корпоративные программы здоровья | Профилактика и вовлечение сотрудников | Комбинация опросов, визитов и части медицинских данных | Зависит от участия сотрудников и качества интеграции с системой здравоохранения |
| Function Health и аналогичные AI‑платформы | Непрерывный мониторинг здоровья и ранние сигналы риска | Лабораторные тесты, визуализация, носимые устройства и медицинские записи в единой модели | Потенциал снижения затрат через раннее вмешательство, но требуются жесткие доказательства эффективности |
Риски и ограничения: где заканчивается хайп и начинается практика
Опыт последних лет показывает, что интерес инвесторов к цифровому здравоохранению цикличен, и после пика 2020–2021 годов рынок охладился из‑за слабой монетизации и неоправдавшихся ожиданий от части AI‑решений, что делает нынешний раунд Function Health индикатором «второй волны», более требовательной к выручке и доказательности.
Даже сегодня некоторые модели для интерпретации медицинских изображений или предсказания генетических мутаций показывают чувствительность порядка 60 процентов, чего недостаточно для широкого клинического применения без участия врача и дополнительных проверок, что подчеркивает необходимость клинической валидации и прозрачности алгоритмов.
Регуляторы в США и Европе уже тестируют пилоты по использованию AI в страховой экспертизе и приоритизации обращений пациентов, параллельно усиливая требования к безопасности, объяснимости и управлению рисками, что неизбежно затронет и потребительские платформы, которые работают с медицинскими данными.
Кроме того, возникает вопрос справедливости доступа: подписка в сотни долларов в год выглядит доступной для среднего класса США, но для систем здравоохранения развивающихся стран или уязвимых групп населения такие решения могут усилить, а не сократить разрыв в здоровье, если не будут появляться адаптированные и субсидируемые модели.
Горизонт 1–3 года: что отслеживать
В ближайшие годы ключевым тестом для Function Health и похожих компаний станет не рост оценки, а способность показать, что их модели действительно снижают частоту госпитализаций, ускоряют диагностику и улучшают качество жизни измеримо, а не только создают красивый дашборд для пользователя.
Важным индикатором будет и то, как быстро AI‑платформы смогут встроиться в инфраструктуру традиционных игроков — электронные медицинские карты, системы визуализации, страховые процессы и маршруты пациентов, — не превращая врачей в пассивных подписантов рекомендаций алгоритма.
Наконец, стоит ожидать усиления конкуренции со стороны крупных технологических компаний и экосистем, которые уже инвестируют в медицинские изображения, облачную инфраструктуру и персонализированную аналитику, что может привести как к партнерствам, так и к консолидации рынка вокруг нескольких крупных платформ.
Узнать больше
Function Health: подписка на медицинский интеллект
Платформа превентивной медицины, объединяющая более 160 лабораторных тестов, AI‑усиленные сканы и генеративный медицинский ассистент в единой подписке для управления здоровьем на горизонте десятилетий.
Практические идеи для руководителей
- Выберите один–два узких сценария применения AI в вашей организации — например, триаж результатов анализов или прогноз повторной госпитализации — и задайте конкретные метрики успеха, такие как время обработки или снижение затрат на эпизод.
- Приведите в порядок данные: единые идентификаторы пациентов, нормализация лабораторных показателей, доступ к изображениям и логи согласия пользователей станут критическим условием для любого медицинского интеллекта, внутреннего или внешнего.
- Создайте контур клинического управления AI — с проверкой смещения, процедурами эскалации, версионированием моделей и планами отключения, если результаты не соответствуют ожиданиям.
- Продумайте, как будут распределены экономические эффекты от ранней диагностики и предотвращенных случаев заболевания между клиникой, страховщиком, работодателем и самим пациентом, чтобы у всех сторон были стимулы поддерживать новую модель профилактики.
Источники
База материала
Материал подготовлен на основе публикаций о Function Health в профильных медиа по цифровому здравоохранению, аналитических обзоров рынка AI‑решений в медицине и данных о венчурном финансировании healthtech‑компаний, актуальных на 23 ноября 2025 года.