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30.06.2022

Aware: Healthcare-Startup schließt 15 Millionen US-Dollar-Seed-Runde ab

Aware möchte den Umgang mit der Gesundheitsvorsorge verändern.

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✨ AI Kontextualisierung

Aware hat es sich zur schlichten Aufgabe gemacht, Gesundheitsdaten zu erschließen, um einen Planeten ohne chronische Krankheiten zu erschaffen. Bei ihrer Mission werden sie jetzt mit einer 15 Millionen US-Dollar-Seed-Runde unterstützt.

Ex-Open Austria Director bei aware dabei

„Gesundheit und Selbstfürsorge sind Themen, die mir schon immer am Herzen lagen. Wir sind alle einzigartig, und so sollte auch unser Ansatz für die Gesundheit sein. Und genau da setzt aware an. Wir verändern die Art und Weise, wie Menschen mit ihrer Gesundheit umgehen und über sie denken. Indem wir den Menschen durch regelmäßige Gesundheitschecks und Bluttests einen einfachen Zugang zu datengestützten Erkenntnissen verschaffen, helfen wir ihnen, fundiertere und individuellere Gesundheitsentscheidungen zu treffen“, sagt Susanne Koll, Content Lead bei aware.

Sie war von 2016 bis 2018 Deputy Director bei Open Austria in San Francisco und ist seit März 2022 bei aware dabei. „Die neue Finanzierungsrunde wird in den Ausbau unseres Teams sowie in Forschung und Entwicklung, Produktentwicklung und Marketing fließen, um unser Geschäft und unsere Präsenz in Europa weiter auszubauen“, erklärt sie.

„Macht der Gesundheitsdaten“

Aware, das im Juni 2021 von den Unternehmern Florian Meissner, Ramzi Rizk und Ferdinand Schmidt-Thomé gegründet wurde, will konkret ein proaktiveres, transparenteres, inklusiveres, digitalisiertes und sicheres Gesundheitssystem des 21. Jahrhunderts entwickeln.

„Die personalisierte und datengesteuerte Gesundheitsversorgung ist die Zukunft der Medizin, und wir glauben, dass regelmäßige Bluttests und Gesundheitschecks die ersten Schritte in diese Zukunft sind“, erklärt Geschäftsführer Meissner.

Nach Angaben des CDC (US-Center for Disease Control) basieren heute rund 70 Prozent der medizinischen Entscheidungen auf Labor-Ergebnissen. „Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, die Macht der Gesundheitsdaten freizusetzen, um Menschen die Kontrolle über ihre persönliche Gesundheitsreise zu geben“, so Meissner weiter.

Wandel im Gesundheitssystem

Um ihre Mission voranzutreiben, wurde die Seed-Runde von Oliver Heimes bei Lakestar, Filip Dames bei Cherry Ventures und David Rosskamp bei June Fund angeführt – mit Beteiligung von Angel-Investoren und Gesundheitsexperten wie Katharina Jünger (Teleclinic), Simon Bolz (Klara), Florian Otto (Cedar), Manuel Grossmann (Amino Collective) und den Einhorn-Gründern Naren Sham (Omio), Lucas Cranach (Onefootball) und Christian Reber (Pitch).

„Aware steht für einen Wandel im Gesundheitssystem, der dringend notwendig ist, um Patienten mit chronischen Krankheiten und alle, die sich proaktiv um ihre Gesundheit kümmern, bestmöglich zu unterstützen. Eine personalisierte Gesundheitsversorgung ist ohne Längsschnittdaten nicht möglich. Hier macht aware einen großen Unterschied. Die Erfahrung des gesamten Teams, der Gründer und Mitarbeiter ist unübertroffen und wir könnten nicht stolzer sein, mit ihnen zusammenzuarbeiten“, betont Oliver Heimes, Partner bei Lakestar.

„Wir haben in aware investiert, weil das Unternehmen an der Spitze einer einzigartigen Möglichkeit steht, einen routinierteren, kontextbezogeneren und digitaleren Ansatz für die personalisierte Medizin zu entwickeln“, setzt Filip Dames, Gründungspartner von Cherry Venture, den Lobreigen fort. „Um einen wirklich gesunden Lebensstil zu führen, ist das Verständnis bestimmter Schlüsseldaten – wie Blutkörperchenzahl, Blutzucker oder Eisen – unerlässlich. Aber der Zugang zu diesen Daten ist entweder begrenzt oder unverständlich. Flo und sein Team sind dabei, dies zu ändern, und wir freuen uns, sie auf diesem wichtigen Weg zu unterstützen.“

Chronische Krankheiten als globale Herausforderung

Chronische Krankheiten gelten als eine der größten globalen Gesundheitsherausforderungen unserer Zeit. Etwa einer von drei Erwachsenen weltweit leidet im Laufe seines Lebens an einer chronischen Erkrankung. Bis 2030 werden schätzungsweise weltweit 47 Milliarden US-Dollar für die Behandlung von solchen Gesundheitsproblemen ausgeben.

Leider neige das derzeitige Gesundheitssystem dazu, nur Krankheiten zu behandeln, die bereits aufgetreten sind, und nicht, sie zu verhindern, so das aware-Founder-Team. Genau hier setze man an und verfolge einen personalisierten und proaktiven Gesundheitsansatz. Mit datengestützten Erkenntnissen und umfassenden Gesundheitschecks möchte das Berliner Startup die Menschen unterstützen, ihr Wohlbefinden selbst in die Hand zu nehmen.

„Als ich die Teleclinic aufgebaut habe, habe ich aus erster Hand erfahren, wie viele Menschen einen einfachen Zugang zu gesundheitsbezogenen Informationen und einer hochwertigen Versorgung suchen. Besonders begeistert bin ich von der möglichen Rolle der digitalen Technologie bei der Bekämpfung chronischer Krankheiten. Durch den einfachen Zugang zu Routine-Labortests und datengestützten Erkenntnissen wird aware ein wichtiger Ausgangspunkt für Millionen von Menschen sein, die eine bessere Gesundheit anstreben“, meint auch Katharina Jünger, Angel Investorin und Gründerin von Teleclinc.

Private Beta beginnt für den deutschen Markt

Neben dem Investment startet aware diese Woche eine geschlossene Beta-Phase, um einen einfachen Zugang zu umfassenden Gesundheitschecks als ersten Service zu schaffen. Durch die Digitalisierung von Checkups von Grund auf und die Nutzung von Bluttests und Biomarkern möchte das Unternehmen Usern ein vollständiges Bild ihrer Gesundheit auf der Grundlage ihrer eigenen Daten bieten.

Per Klick können (bisher) deutsche Kunden einen Termin für eine Blutabnahme im aware-Labor buchen, sich testen lassen und innerhalb von 24 Stunden einen personalisierten Gesundheitsbericht in hauseigenen App erhalten.

Andreas Klinger einer der ersten Beta-Tester

Andreas Klinger, CTO von On Deck (Ex-Product Hunt & Angellist) gehört zu den ersten Beta-Testern: „Ich freue mich, dass ich bei der ersten Betatestrunde von aware dabei sein konnte. Ich bin mir sicher, dass regelmäßige Gesundheitschecks zur Norm werden. Nicht jährliche Check-Ins, sondern häufige, umfassende Tests in Kombination mit automatisierten Geräten, die die Marker dazwischen überwachen. Aware hat sich zum Ziel gesetzt, seine Nutzer zu befähigen, sich auf einfache und zugängliche Weise proaktiv um ihre Gesundheit zu kümmern“, sagt er.

Regelmäßige Bluttests sind allerdings nur der erste Schritt für das Startup. In den nächsten Jahren will aware die größte Gesundheitsdatenbank Europas für personalisierte Medizin aufbauen. Dieser datengesteuerte Ansatz soll einen Beitrag zur medizinischen Forschung leisten. Außerdem habe er das Potenzial, neue Erkenntnisse zu gewinnen und neue Behandlungsmöglichkeiten für Millionen von Menschen zu erschließen.

Unterstützung von Harvard, IBM und Goldman Sachs

Die Gründer werden von einem erfahrenen Führungsteam unterstützt, das zuvor Tech-Produkte und Teams bei Spotify, Goldman Sachs, Gorillas, Kry, IBM und vielen anderen aufgebaut hat. Aware wird zudem von einem Expertennetzwerk aus Angels und Mitarbeitern der Harvard Medical School, Teleclinic, Cedar und Klara beraten.

„Heute starten wir unsere geschlossene Beta in Berlin und planen, unseren Service auf die DACH-Region auszuweiten“, sagt Knoll abschließend. „Später werden wir dann in weiteren europäischen Märkten starten.“

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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.

Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
„text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
„–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.

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