23.07.2021

CancerCase-Gründer Knabl: „Daten liegen auf lokalen Servern und sind nicht auswertbar“

Erfahrungsaustausch unter Ärzten und Fallberichte sind das "Um und Auf" in der Medizin. Laut CancerCase-Mitgründer Alexander Knabl liegen Unmengen an hilfreichen Daten auf heimischen Servern herum. Und verstauben.
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CancerCase, Knabl, Nirtl, Krebs, Onkologie, Lungenkrebs, Daten
(c) CancerCase - Die CancerCase Geschäftsführer Katharina Nirtl und Alexander Knabl streben einen besseren Medizindaten-Austausch an.

Die Gründungsmitglieder und Eigentümer von Digital BioScience Katharina Nirtl, Thorsten Peske, Anton Grünberg, Matthias Cerha und Alexander Knabl haben mit CancerCase eine Web-Applikation erschaffen, mit dem Ziel, den Erfahrungsaustausch zwischen Medizinern zu verbessern. „Unser Ziel ist es, individuellen Erfahrungen in Form von standardisierten ‚Case Reports‘ zu erfassen und als kollektives Wissen den Klinikern bereitzustellen“, erklärt Knabl. „Die neuesten Daten müssen für diejenigen frei verfügbar sein, die täglich Therapieentscheidungen treffen. Damit ist CancerCase eine digitale Publikations- und Recherche-Plattform für medizinische Fallberichte. Frei verwendbar für alle registrierten Ärzte.“

Knabl, selbst Biologe, weiß, dass die Entwicklungen sowohl in der Pharmaindustrie, als auch in der Diagnostik in den letzten zehn Jahren rasant zugenommen haben und immer mehr therapeutische und diagnostische Optionen den Ärzten zur Verfügung stehen. Das Problem dabei von der Ärzte-Seite: Mangelnde Erfahrung mit den neuesten Therapeutika.

CancerCase-Gründer: „Es hapert am Erfahrungsaustausch“

„Viele Medikamente werden für immer kleinere Patientengruppen entwickelt. Abseits von den großen Universitätskliniken haben Onkologen oft keine Erfahrung in der Anwendung bzw. dem Nebenwirkungsprofil dieser potenten Medikamente“, sagt er. „Nun ist es so, dass es genügend Erfahrung innerhalb der Ärzteschaft gibt, nur hapert es mit dem Erfahrungsaustausch. Genau da wollten wir ansetzen. Das beste Vehikel für den Job ist, der in der Medizin bestens bewerte Fallbericht. Unser Ansatz war, ‚das Ding‘ fit für das 21. Jahrhundert zu machen – digital, standardisiert, automatisiert und unbürokratisch. Anders gesagt, ‚Real World‘-Daten innerhalb der Medical Community in eine frei verfügbaren Ressource zu verwandeln.“

Früher war, so der Mediziner weiter, personalisierte Medizin bzw. Onkologie ein guter Slogan um Produkte zu bewerben. Mittlerweile sei die personalisierte Onkologie klinische Praxis. Heute herrscht es eine Unzahl von Biomarkern und Tests, um herauszufinden, welches Behandlungsregime für den jeweiligen Patienten am besten geeignet ist: „Das ist ein Segen, allerdings braucht es auch viel Wissen und Experten, die diese Werkzeuge richtig anwenden. Es braucht ‚Tools‘ wie CancerCase, die eine Orientierungshilfe darstellen und bei heiklen Fragestellungen zusätzliche Information liefern, die nicht in dicken Büchern stehen, sondern in jenen ‚Real World‘-Daten stecken“, erklärt Knabl seine Intention.

Lungenkrebs nicht gleich Lungenkrebs

Wenn der Gründer von einer rasanten Entwicklung spricht, dann meint er im Grunde die Ausdifferenzierung von Krankheiten in der Medical-Community. Was zum Beispiel früher der Einfachheit halber als Lungenkrebs bezeichnet wurde, ist heute in zehn bis 15 separaten Krankheiten zerlegt worden, die alle für sich eigene Therapieansätze brauchen. Solche Beispiele gebe es auch von anderen Tumoren.

Knabl dazu: „Es gibt es nicht nur Monotherapien mit einem Medikament, sondern Kombinationen von Medikamenten, ‚Doublets‘, ‚Triplets‘. Die Möglichkeiten wachsen exponentiell, die Erfahrung des einzelnen Arztes bzw. des Systems allerdings nur linear. Das ist ein Problem, das es zu lösen gilt.“

„Liberaler Zugang wünschenswert“

Momentan liegen laut dem Biologen enorme Datensätze auf lokalen Servern im ganzen Land herum, die nicht auswertbar sind, weil entweder die Daten nicht ausgelesen werden können, viele unterschiedliche Systeme und Insellösungen laufen oder der Datenschutz die Nutzung erschwert. „Ein liberalerer Zugang wäre wünschenswert, ich denke die Erfahrung mit Covid-19 hat das Denken in eine positive Richtung gelenkt. Die Daten existieren, sollten allerdings auch einfacher zugänglich sein“, wünscht er sich.

Exkurs: Datenschutz ist beim CancerCase-Team oberstes Gebot, wie Knabl betont. „Unser erster Weg noch vor der Gründung war tatsächlich zu dem österreichischen Experten, wenn es um das Arzneimittelgesetz und den Datenschutz geht (Anm.: Cerha). Der wurde dann auch ein Gründungsmitglied bei uns. Konkret gesagt, alle unsere Fälle sind streng anonymisiert und werden vor der Veröffentlichung auch dahingehend geprüft.“

CancerCase soll „oldschool“ ablösen

Das Team ist eigenen Worten nach mit CancerCase noch „oldschool“ unterwegs. Die Fall- und Erfahrungsberichte werden aktuell noch von den eigenen Klinikärzten und Studienassistenten erstellt. „Unser Schritt aber muss in Richtung Automatisierung gehen“, wünscht sich Knabl.

Das Feedback für die CancerCase-App ist laut dem Founder-Team gut und man hat schon die Teilnahme der Ärzteschaft und sogar Aufträge von der Industrie an Land gezogen – alles aus eigenen Kräften. Allerdings sei man jetzt an einem Punkt, an dem man aus eigener Kraft nicht den nächsten Schritt setzen könne. Knabl dazu: „An diesem Punkt brauchen wir Partner und Finanzierung. Unser Fokus für die nächsten Monate geht ganz klar in diese Richtung.“

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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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