18.01.2022

Accenture: So könnte Österreich bei E-Health zur Spitze aufschließen

Eine aktuelle Befragung hat ergeben, dass Patient:innen mehr Digitalisierung wollen. Länder wie Dänemark und Estland machen vor, wie man diesen Wunsch erfüllen kann.
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Michael Zettel ist Country Managing Director von Accenture Österreich © Accenture/Inmann
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Mit der elektronischen Gesundheitsakte ELGA hat Österreich einst zu den Vorreitern im Bereich E-Health gehört. Mittlerweile sind andere Länder in dem Bereich aber wesentlich weiter und Österreich ins Hintertreffen geraten. Im E-Health-Index der Bertelsmann-Stiftung liegt das Land nur noch im Mittelfeld. “Während die Digitalisierung während der Pandemie in vielen Bereichen einen Sprung gemacht hat, ist das im Gesundheitssystem nicht in dem Ausmaß passiert”, sagt Michael Zettel, Country Managing Director bei Accenture Österreich. Dabei sind Patient:innen dem Thema durchaus aufgeschlossen und wünschen sich mehr Digitalisierung. 

E-Health: Wünsche und Bedenken von Patient:innen

“Digitalisierung muss Patient:innen dienen”, sagt Zettel. Das habe Accenture bei der aktuellen Studie zum Gesundheitssystem berücksichtigt und mehr als 1300 Patient:innen befragt. Das Ergebnis: “Patient:innen wollen mithilfe der Digitalisierung gesünder werden”, betont Zettel. Bei der Präsentation der Studie zeigte Accenture dieses Ergebnis exemplarisch an virtuellen Terminen bei Ärzt:innen. 60 Prozent der Befragten würden sich solche Termine außerhalb der Öffnungszeiten wünschen und 57 Prozent würden Befunde bei solchen Terminen besprechen. 

Das stärkste Argument für Digitalisierung in diesem Bereich: Wartezeiten. Die größten Bedenken: Datenschutz. Bedenken haben befragte Patient:innen vor allem bei Vorsorgeuntersuchung, psychologischer Beratung, der Erfassung von Gesundheitswerten und Nachsorge nach Krankenhausaufenthalten. In diesen Bereichen sprach sich die Mehrzahl für persönliche Termine aus. In der derzeitigen Praxis würde die Terminvereinbarung mit Ärzt:innen in Österreich noch zu fast 90 Prozent vor Ort oder per Telefon erfolgen. Die Pandemie habe daran kaum etwas geändert, erklärte Philipp Krabb von Accenture bei der Präsentation. Eine Befragung im März 2020 habe ein ähnliches Bild ergeben wie die Befragung im Mai 2021. 

Wie eine E-Health-Plattform aussehen könnte

Aus diesen und weiteren Antworten in der Befragung schließt Accenture, dass Patient:innen in Österreich grundsätzlich offen wären für mehr Digitalisierung im Gesundheitsbereich. Die Lösung wäre aus Sicht der Unternehmensberater eine Gesundheitsplattform nach dem Vorbild der Spitzenreiter im E-Health-Index. In Estland gibt es mit E-Estonia und in Dänemark mit sundhed digitale Gesundheitsplattformen für den standardisierten Austausch zwischen Gesundheitsdienstleister:innen und Patient:innen. Dort können unter anderem auch Termine vereinbart und Befunde ausgetauscht werden. Einen solchen “Single Point of Access” würde Accenture auch für Österreich empfehlen. Ein “Symptomchecker” könnte auf einer solchen Plattform etwa eine Blutabnahme und einen Arztbesuch vorschlagen, die Terminvereinbarung ermöglichen, Befunde übermitteln und bereit stellen und sogar den Austausch mit anderen Patient:innen anbieten, beschreibt Teresa Herold von Accenture.  

Zettel empfiehlt, dass eine solche Plattform von der öffentlichen Hand betrieben werden solle und zwar zentral auf Bundesebene, um verschiedene Systeme in den Bundesländern zu vermeiden. ELGA sei grundsätzlich technisch eine gute Grundlage, bleibe bisher aber in der Leistung für Patient:innen hinter den Erwartungen zurück. Derzeit finde man in ELGA viel zu wenige Datenpunkte, kritisiert Krabb. Ein Punkt, der auch der Bertelsmann-Stiftung im E-Health-Index aufgefallen ist: In Österreich ist das Gesundheitssystem was die Datennutzung und Vernetzung anbelangt vergleichsweise unterentwickelt. Zudem fehlen ELGA natürlich zentrale Funktionen, die auf der Wunschliste der Patient:innen stehen – etwa eine zentrale Terminvereinbarung. 

Damit eine neue E-Health-Plattform von Patient:innen in Österreich gut angenommen wird, müsse man Datenschutz von Beginn an mitdenken. Das habe die Befragung ganz klar gezeigt. Sundhed in Dänemark bringt es einige Jahre nach Einführung auf eine Nutzungsrate von rund 45 Prozent der Bevölkerung, wobei die Rate bei den Über-60-Jährigen noch immer bei 40 Prozent liegt. Die flächendeckende Nutzung sei auf jeden Fall eine Herausforderung, die man mit einer großen Marketingkampagne begleiten müsse, so die Expert:innen. 

Volkswirtschaftlicher Effekt von mehr E-Health

Eine Gesundheitsplattform würde nicht nur Patient:innen etwas bringen. Accenture führt auch volkswirtschaftliche Effekte ins Treffen. Das Gesundheitssystem in Österreich sei vergleichsweise teuer. Derzeit liegen die Kosten bei rund 10 Prozent des BIP, während der EU-Schnitt bei 8,5 Prozent des BIP liegt. “Es ist nicht schlecht, wenn wir uns die Gesundheit der Bevölkerung etwas kosten lassen”, sagt Josef El-Rayes von Accenture. “Allerdings liegen in Österreich die gesunden Lebensjahre unter dem EU-Schnitt, obwohl die Lebenserwartung höher ist als in anderen Ländern”. Dass das Gesundheitssystem dennoch so teuer ist, liege an der hohen Komplexität. Digitalisierung sei dafür ein starker Hebel. Konkret geht Accenture davon aus, dass jährlich im Gesundheitssystem eine Million Arbeitsstunden eingespart werden könnten. Laut Wifo wären Einsparungen von bis zu 2 Prozent des BIP möglich. 

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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