Waarom CurvLabs bestaat: het verhaal van de oprichter

Oprichter Rohan Kotecha, biomedisch ingenieur, heeft sinds zijn tienerjaren last van chronische rugpijn. Jarenlange doktersbezoeken, scans en fysiotherapie leverden geen helder antwoord op over de oorzaak van zijn pijn . Die frustratie vormde het startpunt:

„Dus, op z’n ingenieurs, begon ik te bouwen. Ik ontwikkelde een draagbare sensor om mijn wervelkolombewegingen te volgen en implementeerde mijn eigen CFT-bot om mijn pijnpsychologie te beoordelen.”

Kotecha zag een fundamenteel gat: de klinische praktijk heeft geen zicht op wat er met de ruggengraat van een patiënt gebeurt tussen afspraken door. Een kort bezoek aan de huisarts legt slechts een paar minuten waargenomen houding vast, niet de daadwerkelijke beweging tijdens werk, slaap, sport of dagelijkse activiteiten .

Het klinische gat dat Curv vult

Het kernprobleem dat Curv aanpakt, is dat rugpijnonderzoek nu afhankelijk is van subjectieve zelfrapportage en korte observaties. Een review uit 2025 in Wearable Sensor Technologies for Individuals with Back Pain bevestigt dat continue draagbare monitoring klinisch relevante bewegingspatronen kan vastleggen die episodische metingen missen . Academisch onderzoek naar sensoren op textielbasis – waaronder grafeen-nanocomposietsensoren op kinesiotape – heeft aangetoond dat deze materialen lumbale bewegingen betrouwbaar kunnen meten in ongereguleerde, alledaagse omgevingen .

Curv’s aanpak sluit aan bij een groeiende wetenschappelijke basis: beweging is een biomarker van rugpijn. Het apparaat volgt of de wervelkolom over dagen en weken vooruitgaat, waardoor zowel patiënt als behandelaar objectieve data krijgen in plaats van giswerk .

Van Reddit naar echte gebruikers

CurvLabs’ eerste klanten kwamen niet uit een klinische trial of een productlancering. Kotecha begon het project te delen op Reddit’s r/backpain-community – mensen die zijn frustratie over de standaard zorgroute deelden . Hij vertelde aan Tech.eu:

„Ze zijn ongelooflijk waardevol geweest omdat we het product samen met hen bouwen. Zij vertellen ons wat nuttig is in het dagelijks leven, niet wat er in een demo goed uitziet.”

De vroege gebruikers waren jonger dan verwacht – meestal onder de 40 en voornamelijk kantoormedewerkers – een doelgroep die vaak onderbediend wordt door traditionele rugpijnzorg. Hun feedback bepaalde direct welke statistieken de app toont en hoe inzichten worden gepresenteerd . Het bedrijf werkte nauw samen met deze vroege gebruikers en bezorgde de eerste exemplaren in het Verenigd Koninkrijk persoonlijk .

$450.000 pre-seed financiering

CurvLabs haalde $450.000 aan pre-seed financiering op (aangekondigd op 31 juli 2026) om Curv te ontwikkelen en op de markt te brengen. Het bedrijf heeft de waardering of specifieke investeerders niet bekendgemaakt, maar de ronde financiert de productie in het Verenigd Koninkrijk, verdere productiteratie en de eerste stappen naar de markt .

De lange termijn: AI-ondersteunde eerstelijnszorg

Kotecha positioneert CurvLabs als het bouwen van de hardware-sensorlaag voor gepersonaliseerde geneeskunde – te beginnen met de wervelkolom, maar ontworpen om uit te groeien tot een breder ecosysteem van onopvallende lichaamsmonitoringssensoren . Het langetermijnplan omvat drie pijlers:

• AI-gestuurde analyse die ruwe bewegingsdata omzet in gepersonaliseerde zorgplannen, waarbij wervelkolombewegingen worden gecombineerd met een psychologische pijngraadmeter (Kotecha bouwde al een „CFT-bot” voor eigen gebruik) .
• Integratie in de eerstelijnszorg – de data van Curv moet in de klinische workflows van huisartsen en fysiotherapeuten terechtkomen, zodat zij behandelbeslissingen kunnen baseren op continu bewijs in plaats van subjectieve zelfrapportage .
• Een multi-sensorplatform – het uiteindelijke doel is een reeks laagdrempelige, draagbare sensoren die verschillende lichaamssystemen onopvallend volgen, gevoed door een AI-laag die preventieve en gepersonaliseerde eerstelijnszorg op schaal ondersteunt .

Deze visie past in de bredere ontwikkeling van het vakgebied: recente reviews bevestigen dat AI-gestuurde draagbare sensoren zich steeds meer richten op realtime diagnostiek, op maat gemaakte interventies en proactief ziektebeheer op meerdere fysiologische domeinen .

Waarom CurvLabs bestaat: het verhaal van de oprichter

Oprichter Rohan Kotecha, biomedisch ingenieur, heeft sinds zijn tienerjaren last van chronische rugpijn. Jarenlange doktersbezoeken, scans en fysiotherapie leverden geen helder antwoord op over de oorzaak van zijn pijn . Die frustratie vormde het startpunt:

„Dus, op z’n ingenieurs, begon ik te bouwen. Ik ontwikkelde een draagbare sensor om mijn wervelkolombewegingen te volgen en implementeerde mijn eigen CFT-bot om mijn pijnpsychologie te beoordelen.”

Kotecha zag een fundamenteel gat: de klinische praktijk heeft geen zicht op wat er met de ruggengraat van een patiënt gebeurt tussen afspraken door. Een kort bezoek aan de huisarts legt slechts een paar minuten waargenomen houding vast, niet de daadwerkelijke beweging tijdens werk, slaap, sport of dagelijkse activiteiten .

Het klinische gat dat Curv vult

Het kernprobleem dat Curv aanpakt, is dat rugpijnonderzoek nu afhankelijk is van subjectieve zelfrapportage en korte observaties. Een review uit 2025 in Wearable Sensor Technologies for Individuals with Back Pain bevestigt dat continue draagbare monitoring klinisch relevante bewegingspatronen kan vastleggen die episodische metingen missen . Academisch onderzoek naar sensoren op textielbasis – waaronder grafeen-nanocomposietsensoren op kinesiotape – heeft aangetoond dat deze materialen lumbale bewegingen betrouwbaar kunnen meten in ongereguleerde, alledaagse omgevingen .

Curv’s aanpak sluit aan bij een groeiende wetenschappelijke basis: beweging is een biomarker van rugpijn. Het apparaat volgt of de wervelkolom over dagen en weken vooruitgaat, waardoor zowel patiënt als behandelaar objectieve data krijgen in plaats van giswerk .

Van Reddit naar echte gebruikers

CurvLabs’ eerste klanten kwamen niet uit een klinische trial of een productlancering. Kotecha begon het project te delen op Reddit’s r/backpain-community – mensen die zijn frustratie over de standaard zorgroute deelden . Hij vertelde aan Tech.eu:

„Ze zijn ongelooflijk waardevol geweest omdat we het product samen met hen bouwen. Zij vertellen ons wat nuttig is in het dagelijks leven, niet wat er in een demo goed uitziet.”

De vroege gebruikers waren jonger dan verwacht – meestal onder de 40 en voornamelijk kantoormedewerkers – een doelgroep die vaak onderbediend wordt door traditionele rugpijnzorg. Hun feedback bepaalde direct welke statistieken de app toont en hoe inzichten worden gepresenteerd . Het bedrijf werkte nauw samen met deze vroege gebruikers en bezorgde de eerste exemplaren in het Verenigd Koninkrijk persoonlijk .

$450.000 pre-seed financiering

CurvLabs haalde $450.000 aan pre-seed financiering op (aangekondigd op 31 juli 2026) om Curv te ontwikkelen en op de markt te brengen. Het bedrijf heeft de waardering of specifieke investeerders niet bekendgemaakt, maar de ronde financiert de productie in het Verenigd Koninkrijk, verdere productiteratie en de eerste stappen naar de markt .

De lange termijn: AI-ondersteunde eerstelijnszorg

Kotecha positioneert CurvLabs als het bouwen van de hardware-sensorlaag voor gepersonaliseerde geneeskunde – te beginnen met de wervelkolom, maar ontworpen om uit te groeien tot een breder ecosysteem van onopvallende lichaamsmonitoringssensoren . Het langetermijnplan omvat drie pijlers:

• AI-gestuurde analyse die ruwe bewegingsdata omzet in gepersonaliseerde zorgplannen, waarbij wervelkolombewegingen worden gecombineerd met een psychologische pijngraadmeter (Kotecha bouwde al een „CFT-bot” voor eigen gebruik) .
• Integratie in de eerstelijnszorg – de data van Curv moet in de klinische workflows van huisartsen en fysiotherapeuten terechtkomen, zodat zij behandelbeslissingen kunnen baseren op continu bewijs in plaats van subjectieve zelfrapportage .
• Een multi-sensorplatform – het uiteindelijke doel is een reeks laagdrempelige, draagbare sensoren die verschillende lichaamssystemen onopvallend volgen, gevoed door een AI-laag die preventieve en gepersonaliseerde eerstelijnszorg op schaal ondersteunt .

Deze visie past in de bredere ontwikkeling van het vakgebied: recente reviews bevestigen dat AI-gestuurde draagbare sensoren zich steeds meer richten op realtime diagnostiek, op maat gemaakte interventies en proactief ziektebeheer op meerdere fysiologische domeinen .