Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

24.10.2018

brutkasten Meetup: „Gesundheitsdaten sind ein öffentliches Gut“

Beim brutkasten Meetup am 22. Oktober stand das Thema Healthcare im Fokus. Nach pitchenden Startups, die von einer Jury hilfreiche Tipps in Sachen Präsentation bekamen, arbeiteten am Podium ExpertInnen des Feldes das Thema "Daten als Pille der Zukunft" ab. Und ließen mit so macher Aussage aufhorchen.

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✨ AI Kontextualisierung

Daten im Healthcare-Bereich – ein zukunftsweisendes und umstrittenes Thema. Interessierte konnten sich beim brutkasten Meetup im weXelerate während der Podiumsdiskussion von Einschätzungen, medizinischen Trends und essentiellen Faktoren der Branche selbst ein Bild machen. Daran nahmen teil: Lukas Zinnagl (Founder und CEO von Diagnosia), Lucanus Polagnoli (Partner Speedinvest), Michaela Fritz (Vizerektorin MedUni Wien), Sascha Mundstein (Senior Technologist Pfizer), Andreas Nemeth (CEO Uniqa Ventures) und Anita Frauwallner (Geschäftsführerin Allergosan).

+++ Health Hub Vienna: 11 Startups aus 7 Ländern im HealthTech-Accelerator +++

Vertrauenskultur gesucht

„Unser Eigentum gehört uns, aber wir müssen Steuern zahlen. Unser Körper gehört uns, aber wir müssen Militärdienst leisten. Unsere Gesundheitsdaten gehören uns, aber sie sind gleichzeitig ein öffentliches Gut, das einen unglaublichen Vorteil in der Forschung, in der Prävention oder etwa in der Medizintechnik liefern kann. Darum brauchen wir eine Kultur, die dieses Vertrauen erzeugt, dass wir diese Daten tatsächlich teilen können. Es gibt heutzutage die technischen Möglichkeiten, solche Daten zu aggregieren, mit ihnen zu arbeiten und gleichzeitig die Privatspähre des Individuums zu schützen“. Mit diesem Plädoyer umreißt Sascha Mundstein von Pfizer beim komplexen Thema Healthcare in wenigen Sätzen, worum es in naher Zuklunft gehen wird. Im Hintergrund stehen große Trends.

width= — vlnr: Sascha Mundstein, Andreas Nemeth, Anita Frauwallner

Drei Healthcare-Trends

Die Behandlung der breiten Masse scheint Stück für Stück ein Relikt aus alter Zeit zu werden. Personalisierte Werbung in sozialen Netzwerken oder etwa individuelle Vorschläge auf Musikplattformen – sie basieren alle auf der Erfassung von Daten des Einzelnen. Werden diese aber auf Facebook und Co. meist freiwillig von Usern zur Verfügung gestellt, ist es im Medizinbereich eine gänzlich andere Sache. Mundstein beschreibt drei Trends, die sich im Healthcare-Bereich herauskrstallisieren: Heutzutage würden mehr Gesundheitsdaten als früher existieren. Zudem gebe es innerhalb der Medizin neue Möglichkeiten, präventiv zu agieren und drittens drifte der Fokus immer mehr in Richtung Patient.

„move fast and build trust“

MedUni Wien-Vizerektorin Michaela Fritz nennt diese Entwicklung einen laufenden Wandel und wünscht sich „user-friendly“-Tech, während Lucanus Polagnoli von Speedinvest eine neue Welle auf die Gesellschaft zukommen sieht, die sich bereits im Namen Healthtech andeutet. „In der Vergangenheit haben wir sehr viele Daten über Krankheiten gesammelt und weniger Daten über gesunde Menschen erhoben“, sagt er. Es finde eine Trendumkehr statt, die die Frage erzwinge, wie man mit Gesundheitsdaten richtig umgeht. Polagnoli formuliert dazu den Leitspruch des Silicon Valley, „move fast, break things“, für den Healthcare-Bereich um: „move fast and build trust“. Dieses Prinzip werde für Startups, Hubs und Institutionen zugleich wegweisend werden.

brutkasten Meetup: Vertrauenbasis nötig

Im Verlauf der Gesprächsrunde beim brutkasten Meetup wurde immer wieder betont, dass es zuvorderst eine gewisse Vertrauenbasis brauche, damit ein Paradigmenwechsel in Sachen individueller Datenöffnung erfolgen könne. Während Allergosan-Geschäftsführerin Anita Frauwallner ein Studien-Beispiel bringt, bei dem 10.000 Patienten in Österreich bereit wären, Allergosan ihre Daten zu Konzentrationsstörungen zur Verfügung zu stellen, weiß Mundstein (ebenfalls aus einer Studie), dass zwar rund 98 Prozent der Befragten, die selbst Patient sind oder im Umfeld einen kennen, ebenfalls Bereitschaft zum Teilen zeigen, jedoch beinahe hundert Prozent – ohne ähnliche Erfahrungswerte – sich weigern würden.

Anonymisierung und Pseudonymisierung

In diesem Sinne geht Diagnosia CEO Lukas Zinnagl noch weiter, nennt die Realität der heutigen medizinischen Datenerfassung „Pen & Paper-basierend“, den Patienten als „im Weg stehend“ und die natürliche Skepsis verständlich. Uniqa Ventures CEO Andreas Nemeth wiederum betont, dass die Daten dem Patienten gehören, jener sie jedoch gerne teile, wenn es für ihn, ums „schneller gesund werden gehe“. Bei aller Diskursfreude, es herrschte Einigkeit zwischen den Podiumsgästen, dass es nicht nur das erwähnte Schlagwort Vertrauen brauche, sondern auch Anonymisierung und Pseudonymisierung gesammelter Gesundheitdaten zwecks Datenschutz. Um den Wandel (auch für entsprechende Business Models) mitzugehen.

Demokratisierung der Daten

Diesen Wandel skizziert Nemeth, indem er die Begriffe Präventivmedizin und „Demokratisierung der Daten“ einwirft. „Die Gesundheitssysteme ändern sich. Fort von einer Breitbandmedizin hin zu einer personalisierten Medizin“, sagt er „In erster Linie geht es darum, was der Kunde beziehungsweise Patient für Daten hat und welche Probleme er damit für sich lösen kann. Dann wird er bereit sein, sie auch zu teilen“, so der Uniqa Ventures CEO.

Dr. Google

Im Verlauf des Abends wurde noch die veränderte Rolle des Arztes, individuelle Medikamente, die Vorteile von VCs und/oder Partnerships für Healthtech-Startups, der B2B-Bereich, die Kostenfrage, Dr. Google versus Mündigkeit des Patienten und der Unterschied zwischen der Nutzung digitaler Studien und dem altbewährten Hausarzt durchleuchtet – all dies mit vielen interessanten Ansätzen und Sichtweisen (siehe Video). Eines jedoch, um es mit Nemeths Worten zu sagen, scheint gewiss und blieb unter allen PodiumsteilnehmerInnen unbestritten: „Es findet aktuell eine große Transformation des Gesundheitswesens statt“.

Keynote von Philipp Albrecht, CEO und Founder von HappyMed und Podiumsdiskussion rund ums Thema „Daten als Pille der Zukunft“

Learnings der Pitches

Bei den drei Minuten-Pitches beim brutkasten Meetup ging es wie immer nicht darum, einen Preis einzuheimsen, sondern Learnings mitzunehmen. Entsprechend kritisch analysierte die Jury die Präsentationen. Vier Startups aus dem HealthTech-Bereich waren am Start und stellten sich Besuchern vor. Darunter Naboto, ein AI-basierendes Wartelisten- und Terminbuchungstool, das die Wartezeit für Patienten verkürzen und „No-Shows“ für Ärzte vorab ausfindig machen soll.

Das Image Biopsy Lab hat eine Software entwickelt, die Röntgenbilder analysiert und dem Arzt einen Diagnose-Vorschlag macht. Fokus dabei: Knochenbrüche und Knie. Medicus wiederrum übersetzt Medizin-Reports in eine leicht verständliche Sprache und Instahelp bietet online psychologische Beratung an.

Die Startup Pitches

(Aufgrund technischer Komplikationen können wir den Pitch von Medicus nicht zur Verfügung stellen)

Die Fotogalerie des Abends

⇒ Uniqa Ventures

⇒ Pfizer

⇒ MedUni Wien

⇒ Diagnosia

⇒ Speedinvest

⇒ Allergosan

⇒ Health Hub Vienna

Danke an unseren Event Partner!

gesund.at versteht sich als umfassende, digitale Gesundheitsplattform, die sich unabhängig und professionell der ganzheitlichen Betrachtung des Themenfeldes Gesundheit widmet. Ein Team aus Medizin-RedakteurInnen und medizinischen ExpertInnen sichert eine qualitativ hochwertige laiengerecht verfasste medizinische Berichterstattung.

Danke an unseren Location Partner!

Das weXelerate im Herzen Wiens ist der größte Innovation Hub im CEE-Raum. Neben seinem Multi Corporate Accelerator bietet es als Location zahlreichen spannenden Events aus dem Innovationsbereich Platz.

Danke an alle Food- & Beverage Partner!

Auch beim brutkast Meetup #HealthTech werden wir wieder von zahlreichen Partnern mit kulinarischen Produkten versorgt: Vöslauer, HELGA, BIG SMILE, all i need, HAKUMA, Bärnstein, Schmex, Alefried , Six Bug, SUPPITO, Zirp, Gaumenfreundinnen

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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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