Aevice Health Pte. Ltd.(艾维斯健康私人有限公司)- AI可穿戴听诊器与远程呼吸监测领导者

Aevice Health Pte. Ltd.(艾维斯健康私人有限公司)- AI可穿戴听诊器与远程呼吸监测领导者

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📢 2025-2026年重大里程碑:
   2025年5月,AeviceMD获得美国FDA第二次510(k)批准,将适应证扩展至3岁以上儿童,成为可为哮喘儿童提供连续家庭监测的可穿戴听诊器。

   2025年12月,获得澳大利亚TGA批准(Class IIa),成为澳大利亚首个集成喘息检测、心率/呼吸率测量和数字听诊于一体的可穿戴听诊器。

   2026年2月:福布斯亚洲(Forbes Asia)评为"100 to Watch 2025",表彰其在医疗科技领域的创新成就。

   2026年3月:南洋理工大学(NTU)、Denka Life Innovation Research合作开展Cough Analysis Learning Model(CALM)PhD研究项目,招聘生物声学信号处理与机器学习方向博士生,推进AI驱动的呼吸疾病诊断技术。

公司简介(2026年4月更新)

Aevice Health Pte. Ltd.(艾维斯健康私人有限公司)新加坡领先的医疗科技公司,成立于2016年,由Adrian Ang、Dr. Ser Wee和Dr. Rex Tan在南洋理工大学(NTU)本科学习期间联合创立。公司注册号为201619098M,是南洋理工大学的衍生企业(spin-off),目前运营于新加坡Tai Seng(大成)区域。

公司专注于开发非侵入式可穿戴设备和AI驱动的远程患者监测平台,用于慢性呼吸道疾病(如哮喘和COPD)的早期检测和管理。旗舰产品AeviceMD是世界上最小的可穿戴智能听诊器,可连续监测肺音(如喘息)、心率和呼吸率,并通过AI算法分析数据,帮助医生远程监测患者状况。

发展历程

创立与早期发展:

- 2016年:Adrian Ang(童年哮喘患者)、其本科教授Dr. Ser Wee和同学Dr. Rex Tan在南洋理工大学创立Aevice Health,旨在解决哮喘等呼吸道疾病监测不足的问题

- 早期荣誉:荣获Slush Singapore 2016Channel NewsAsia Startup Season 4奖项;2018年获得OCBC Emerging Enterprise AwardIEEE N3XT Star Award

监管突破与市场扩张:

- 2023年3月:AeviceMD获得新加坡卫生科学局(HSA)批准,成为新加坡首个同类远程呼吸监测平台

- 2023年7月:获得美国FDA 510(k) Class II批准(成人),获准在美国市场销售

- 2023年:获得CES Best of Innovation in Digital Health奖,表彰其在数字健康领域的创新

- 2024年2月:与英国AI公司Jiva.ai合作开发哮喘恶化预测AI平台,项目由英国Innovate UK和新加坡Enterprise Singapore联合资助

- 2024年8月:完成700万美元Seed Plus轮融资,由Coronet Ventures(Cedars-Sinai知识产权子公司)领投

- 2025年1月:获得Denka Company Limited投资

- 2025年5月:获得FDA第二次510(k)批准,扩展适应证至3岁以上儿童,可用于儿科哮喘家庭监测;同时获得A&D Holon Holdings投资100万美元

- 2025年6月:日本专利局授予AeviceMD专利,确认其医疗物联网呼吸护理技术的原创性

- 2025年12月:获得澳大利亚TGA Class IIa批准,成为澳大利亚首个获批的同类可穿戴听诊器

2026年最新进展:

- 2026年1月:新加坡知识产权局授予AeviceMD专利,保护核心技术架构

- 2026年2月:福布斯亚洲(Forbes Asia)评为"100 to Watch 2025"

- 2026年3月:南洋理工大学(NTU)、Denka Life Innovation Research合作开展Cough Analysis Learning Model(CALM)PhD研究项目,招聘生物声学信号处理与机器学习方向博士生,推进AI驱动的咳嗽分析和呼吸疾病诊断技术

核心产品与技术

AeviceMD监测系统(旗舰产品)

产品组成:由可穿戴传感器、移动应用程序和Web分析平台组成

技术特点:

- 世界上最小的可穿戴听诊器,佩戴于胸部,持续监听肺音

- AI驱动的生物标志物检测:可检测异常呼吸音(如喘息wheezing)、心率和呼吸率

- 连续监测:24/7实时监测,数据自动上传至云端供医生分析

- 早期预警:帮助医生远程识别症状恶化,实现早期干预,减少住院

- 适用人群:3岁及以上患者(哮喘、COPD等慢性呼吸道疾病患者)

临床验证:

- 与新加坡国立大学医院(NUH)合作的观察性研究显示,在儿科队列中喘息检测准确率达92%

- 获FDA批准基于临床试验数据,证实其在儿童和成人中的安全性和有效性

AireSone Junior

- 专为儿童设计的智能可穿戴设备

- 夜间持续跟踪呼吸率和心率

- 帮助家长监测儿童哮喘状况

融资与投资者

融资历程:

- 2021年6月:完成280万美元Pre-Series A轮融资,投资方包括Toho Holdings(日本)、Pureland Group Venture、Silicon Solution Partners、AIP Ventures、SEEDS Capital(Enterprise Singapore投资部门)

- 2024年8月:完成700万美元Seed Plus轮,由Coronet Ventures领投,其他投资者包括East Ventures等

- 2025年1月:获得Denka Company Limited投资

- 2025年5月:获得A&D Holon Holdings投资100万美元

累计融资:1130万美元($11.3M)

主要投资者:

- East Ventures(早期和成长期VC)

- Coronet Ventures(Cedars-Sinai知识产权子公司,美国)

- Toho Holdings(日本)

- Denka Company Limited(日本)

- A&D Holon Holdings(日本)

- Enterprise Singapore(SEEDS Capital)

全球市场布局

已获批市场:

- 新加坡:总部所在地,2023年3月HSA批准

- 美国:2023年7月FDA 510(k)批准(成人),2025年5月扩展至3岁以上儿童

- 澳大利亚:2025年12月TGA Class IIa批准,首个同类获批设备

战略重点市场:

- 日本:与Toho Holdings战略合作,是其关键目标市场;同时获得Denka和A&D Holon Holdings投资

- 亚太其他地区:持续寻找扩张机会

战略定位:

- 目标成为"呼吸健康领域的连续血糖监测仪(CGM)"——为慢性呼吸道疾病提供患者中心化、可负担、易获取的家庭监测解决方案

- 愿景:让产品像体温计一样普及,用于慢性呼吸道疾病家庭管理

临床价值与市场规模

解决的临床问题:

- 哮喘和COPD等慢性呼吸道疾病缺乏连续准确监测工具,特别是患者从医院转回家中时

- 儿童和老年人常难以识别病情恶化早期信号,导致就医延迟和住院增加

- 美国CDC数据显示,哮喘每年造成800亿美元损失,包括30亿美元误工误学损失、290亿美元死亡相关损失和503亿美元医疗成本

临床优势:

- 提供患者呼吸健康实时洞察,实现及时干预

- 减少住院和急诊就诊

- 提高患者生活质量

- 支持医院-家庭连续护理模式(Hospital-at-Home)

目标疾病:

- 哮喘(全球2.62亿患者)

- 慢性阻塞性肺疾病(COPD)

- 其他慢性呼吸道疾病

公司基本信息

公司全称:Aevice Health Pte. Ltd.(艾维斯健康私人有限公司)

成立时间:2016年

注册号:201619098M(新加坡)

总部所在地:新加坡Tai Seng(大成)区域

企业类型:私营企业(医疗科技初创)

所属行业:数字健康 / 医疗AI / 远程患者监测

员工规模:11-50人

创始人:

- Adrian Ang(CEO & Co-Founder):童年哮喘患者,南洋理工大学毕业生

- Dr. Rex Tan(CTO & Co-Founder):南洋理工大学同学,负责技术

- Dr. Ser Wee(Co-Founder):Adrian的本科教授

荣誉奖项:

- 2026年2月:福布斯亚洲(Forbes Asia)"100 to Watch 2025"

- 2023年:CES Best of Innovation in Digital Health奖

- 2018年:OCBC Emerging Enterprise Award

- 2018年:IEEE N3XT Star Award

- 2016年:Slush Singapore获奖者

- 2016年:Channel NewsAsia Startup Season 4获奖者

联系方式

总部:新加坡Tai Seng区域

LinkedIn/社交媒体:活跃于专业社交平台,用于招聘和业务联系

2026年PhD招聘:正在招聘Cough Analysis Learning Model(CALM)项目博士生,研究方向为生物声学信号处理与机器学习

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