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Valoración: NetraMark Holdings Inc.

Capitalización 74,2 M 52,5 M 45,74 M 42,17 M 39,66 M 4947,7 M 74,72 M 502 M 195 M 2438,29 M 197 M 193 M 8451,16 M Ratio PER 2026 *
-
Ratio PER 2027 * -
Valor de la empresa 74,2 M 52,5 M 45,74 M 42,17 M 39,66 M 4947,7 M 74,72 M 502 M 195 M 2438,29 M 197 M 193 M 8451,16 M VE / Ventas 2026 *
185x
VE / Ventas 2027 * -
Flotante
89,03 %
Rendimiento 2026 *
-
Rendimiento 2027 * -
Director PuestoEdadDesde
Director Ejecutivo - 17/02/2022
Presidente - 04/07/2022
Director Financiero/CFO 57 18/07/2022
Administrador PuestoEdadDesde
Presidente 40 09/06/2025
Director/Miembro de la Junta - -
Director/Miembro de la Junta - 16/06/2022
Variación Varia. 5d. Variación 1 año Variación 3 años Capi.($)
-.--%-3,77 % - - 52,89 M
+0,19 %-2,53 %-20,78 %+12,55 % 2.815000 M
-1,44 %-1,56 %-7,81 %+717,19 % 313 mil M
+14,20 %+22,46 %+291,79 %+907,90 % 123 mil M
+0,83 %+2,39 %+32,37 %+68,98 % 107 mil M
-1,46 %-0,29 %-3,94 %+4,47 % 88,41 mil M
-1,94 %-4,99 %+71,14 %+130,20 % 80,67 mil M
+0,62 %+7,17 %-41,02 %+50,02 % 55,64 mil M
+5,91 %+13,89 %+1,27 %+73,73 % 42,34 mil M
+8,57 %+20,05 %-49,14 %+24,99 % 34,38 mil M
Promedio +2,54 %+5,83 %+30,43 %+221,12 % 406,61 mil M
Media ponderada por Capi. +0,61 %-2,39 %-5,51 %+108,32 %

Finanzas

2026 *2027 *
Ventas netas 401 mil 284 mil 247 mil 228 mil 214 mil 26,73 M 404 mil 2,71 M 1,05 M 13,18 M 1,06 M 1,04 M 45,67 M -
Resultado Neto - -
Endeudamiento Neto - -
Logo NetraMark Holdings Inc.
NetraMark Holdings Inc. es una empresa con sede en Canadá, centrada en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI)/Aprendizaje Automático (ML) dirigidas a la industria farmacéutica. La oferta de productos de la empresa utiliza un novedoso algoritmo basado en la topología que tiene la capacidad de analizar conjuntos de datos de pacientes en subconjuntos de personas que están fuertemente relacionadas según varias variables simultáneamente. Esto permite a la empresa utilizar diversos métodos de ML, en función del carácter y el tamaño de los datos, para transformarlos en datos poderosamente inteligentes que activen los métodos tradicionales de IA/ML. El resultado es que puede trabajar con conjuntos de datos más pequeños y segmentar con precisión las enfermedades en diferentes tipos, así como clasificar con precisión a los pacientes según su sensibilidad a los fármacos y/o la eficacia del tratamiento. Los datos moleculares típicos utilizados son RNASeq, microarrays, polimorfismo de nucleótido único (SNP) y metilación.
Empleados
-

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