15.02.2019

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

Am Mittwochabend fand im Wiener weXelerate der brutkasten Meetup #OpenData statt. Eine Expertenrunde ging im Rahmen einer Podiumsdiskussion einerseits der Frage nach, welche Potentiale der Open-Data-Ansatz für Innovationen im HealthTech-Bereich hat, andererseits welche Herausforderungen er in Bezug auf Datenschutz mit sich bringt. Zudem wurde Startups im Rahmen des Events die Möglichkeit geboten, vor einer Expertenjury zu pitchen, um sich so Inputs zu holen.
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Open Data
(c) der brutkasten/Marko’s Photography

Open Data als Grundlage moderner Produktentwicklung. Welchen Auswirkungen und Herausforderungen stehen wir gegenüber? Diese Ausgangsthese bzw. Frage behandelte am Mittwochabend eine Expertenrunde bestehend aus Vertretern der Health- und GovTech-Branche, Datenwissenschaftlern und Startup-Gründern beim brutkasten Meetup im Wiener weXelerate.

Als Experten waren geladen: Andreas Nemeth, CEO der Uniqa Ventures, Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV, Thomas Binder, Kardiologe und Co-Founder des HealthTech Startups 123sonography, Klaudius Kalcher, Co-Founder des Wiener Startups Mostly AI, sowie Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Marketingagentur e-dialog.

der brutkasten Meetup #opendata

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 13. Februar 2019

Daten als Innovationsmotor im HealthTech-Bereich

Am Beginn der Podiumsdiskussion stellte Yvonne Pirkner, die als Moderatorin durch den Abend führte, den Experten die Frage, wie wir mit Daten als heiklem Gut umgehen sollen und welche Potentiale sie als Innovationsmotor haben – insbesondere im Gesundheitswesen.

Andreas Nemeth von Uniqa Ventures betonte, dass Patientendaten in der Medizin nicht mehr nur ex-post für Studien herangezogen werden könnten, sondern mittlerweile prognostische Möglichkeiten bieten würden. Demnach könnten Ärzte und Wissenschaftler bereits den Gesundheitszustand von Patienten „vorausschauen“. Dies biete die Möglichkeit schon präventiv Therapiemaßnahmen ergreifen zu können und so die Lebenserwartung von Menschen zu erhöhen.

Damit „Daten leben retten können“ müssten jedoch „Datenschätze“, wie beispielsweise vom Hauptverband der österreichischen Sozialversicherungsträger, geöffnet werden, so Nemeth. Dabei sollte man jedoch mit der nötigen „Demut und Sensibilität“ vorgehen.

Sandboxes für HeathTech- und GovTech-Branche

Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV und Vertreter der österreichischen Sozialversicherungen, sprach sich in diesem Zusammenhang für „Sandboxes“ im HealthTech- und GovTech-Bereich aus. In regulatorischen „Freiräumen“ könnten so Wissenschaftler und Experten in Kooperation mit Startups nützliche Use-Cases im Rahmen der präventiven Analyse von Gesundsheitsdaten testen.

Durch Sandboxes könnte zudem auch die Verwaltung und Politik einen Mehrwert ziehen, um die nötigen regulatorischen Rahmenbedingungen zu schaffen. Wichtig sei es, eine Balance zwischen dem Schutz von persönlichen und intimen Daten sowie datengetriebener Innovation zu finden, so Wackerl. In diesem Zusammenhang seien auch Startups ein essentieller Innovationsmotor.

In Bezug auf das Testen von Daten-Use-Cases sei es wichtig zunächst positive Präzedenzfälle zu schaffen, so Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Wiener Online-Marketing-Agentur e-dialog. Sie erklärte: “Unsere Gesellschaft funktioniert nicht mehr nur auf Basis des Versprechens. Heutzutage müssen wir Menschen konkrete Use-Cases vor Augen führen, wie wir mit Daten unser Leben verbessern können. ” Hierfür würde sich auch die Werbung und insbesondere das Online-Marketing anbieten. Werbung rette zwar keine Leben, mit ihr könnten aber eine Vielzahl an Daten-Use-Cases getestet werden, die anschließend in anderen Bereichen unserer Gesellschaft – wie dem Gesundheitsbereich – zur Anwendung kommen könnten.

Ethische Fragen müssen geklärt werden

Thomas Binder, Mediziner und selbst Co-Founder eines HeathTech-Startups, betonte, dass eine verstärkte Startup-Collaboration zwischen dem „Public- und Private Sector“ für die Medizin enorme Vorteile mit sich bringen würde. Jedoch sollte nicht nur die Quantität an Daten im Vordergrund stehen, sondern auch die Qualität. Wie viele Daten bereits jetzt schon anfallen, veranschaulichte er anhand eines Beispiels: „Vor zehn Jahren sind bei einem CT-Scan rund zehn Megabyte an Daten angefallen, heute sind es bereits ein Terabyte.“

Wie er weiters betonte, müssten in der Nutzung von sensiblen Patientendaten jedoch noch etliche ethische Fragen geklärt werden. So könnten sich auch computergestützte Systeme irren. Hierbei müsste man abklären, wer bei etwaigen Fehlentscheidungen rechtlich zur Verantwortung gezogen werden könnte.

In Bezug auf Studien, die bereits den Zusammenhang zwischen Facebook-Nutzerdaten und dem psychischen Zustand von Personen analysierten, betonte er, wie heikel der Umgang mit Patientendaten sei. „Aus den Nutzerdaten von Facebook kann man bereits herausfinden, ob ein Nutzer depressiv ist oder nicht. Dahingehend könnte man ihm Hilfe anbieten. Allerdings könnte man auch herausfinden, ob jemand manisch ist und ihm im News-Feed die Buchung einer Reise nach Las Vegas anbieten“, so Binder.

„Daten dürfen nicht im Silo lagern“

Heutzutage wisse die Menschheit definitiv mehr über die Welt als je zuvor. Dies bringe sowohl enorme Chancen, als auch Risiken mit sich, so Klaudius Kalcher, Co-Founder und Data Scientist beim Wiener Startup Mostly AI.

Im Zuge der Diskussion erläuterte er, dass Informationen immer an Individuen gekoppelt seien, von denen sie auch stammen. Um Datenasymmetrien zwischen Bürgern und den Big Playern der Tech-Branche vorzubeugen, müssten Information aus personenbezogenen Datensätzen auf eine vollständig anonyme Art und Weise nutzbar gemacht werden.

Abschließend resümierte er, dass der Open-Data-Ansatz enormes Potential hätte. Wichtig sei jedoch die Datenqualität in Zukunft zu verbessern „Je mehr Daten genutzt werden, desto höher wird auch die Datenqualität. Probleme entstehen meist in der Anwendungspraxis und können anschließend behoben werden.“ Demnach bedürfe es einerseits einer verstärkten Sensibilisierung in Bezug auf Datenschutz, andererseits einer Öffnung von „Datenschätze“ großer Unternehmer und der Verwaltung. „Daten dürfen nicht im Silo lagern“, so Kalcher.


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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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