22.08.2025
INVESTMENT

clinara: Tiroler Health-Tech plant nach Investment Österreich-Rollout

Clinara ist eine in Innsbruck entwickelte Lösung für medizinische Transkription und Dokumentation. Nach einem Investment zu einer Bewertung von 600.000 Euro plant man nun den nächsten Schritt.
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clinara,
© clinara - Das clinara-Team aus Innsbruck.

Die Idee für das Innsbrucker Startup clinara begann nicht im Labor, sondern am Rande eines Vortrags auf einer Fachkonferenz. Eine dort vorgestellte Studie eines medizinischen Fachmagazins zeigte, dass KI-Chatbots in bestimmten Bereichen bessere Antworten geben als medizinisches Personal. Dies hörte Fabian Sommer, Doktorand an der Universität Innsbruck, und sprach mit seinem Professor darüber, wie KI in Tiroler Ordinationen bereits eingesetzt wird, wie viel Zeit dort für Dokumentation verloren geht und warum viele digitale Angebote trotz Bedarf scheitern.

clinara entsteht

Aus diesem Gespräch entsteht eine weitere Studie zur KI-Adoption in Tirol. Deren Ergebnisse zeigten: Ärztinnen und Ärzte wünschen sich digitale Unterstützung, akzeptieren sie aber nur, wenn Datenschutz zweifelsfrei ist, die Einführung ohne Reibung gelingt und am Ende eine echte Entlastung für Ärztinnen, Ärzte und Ordinationsassistent:innen entsteht – durch einfache Integration in bestehende Abläufe.

Diese Bedingungen wurden anschließend zum Pflichtenheft für ein Produkt, das damals noch keinen Namen hatte. Aus Interviews, Beobachtungen in Ordinationen und ersten Prototypen wächst schlussendlich clinara: eine Web-Anwendung der fünf Founder Fabian Sommer, Bruno Kühn, Marjan Grabowski, Niklas Ravnsborg und Leopold Stenger, die auf Computer oder Smartphone läuft, Patient:innengespräche in Echtzeit mitschreibt und unmittelbar strukturierte Befundnotizen, Arztbriefe oder OP-Berichte erzeugt – so, wie die Ordination sie vorgibt. Vor kurzem gab es dafür von einem Angel-Investor (mit fünf Prozent Beteiligung) ein Investment zu einer 600.000-Euro-Bewertung.

„Aus jedem Gespräch ein fertiges Dokument“

Die Integration von clinara gestaltet sich den Foundern nach bewusst niedrigschwellig: Der fertige Text wird in bestehende Systeme übernommen oder als Word- oder PDF-Dokument weitergegeben; Abläufe müssen nicht umgebaut werden.

„Wir wollten erreichen, dass aus jedem Gespräch direkt ein fertiges Dokument entsteht – ganz ohne Nacharbeit“, sagt Sommer. Neben dem Fokus auf Datenschutz und digitale Souveränität laufe der Betrieb EU-konform, die Daten werden in Innsbruck verarbeitet und gespeichert. Gespräche werden in Echtzeit miterfasst und in nutzbare Dokumente verwandelt. Damit rücke die Patientenversorgung wieder in den Mittelpunkt, während die Dokumentation im Hintergrund passiere.

„Clinara steht für digitale Souveränität im Gesundheitswesen. Wir zeigen, dass KI dort am meisten Wirkung entfaltet, wo sie Ärztinnen, Ärzte und Ordinationsassistentinnen entlastet und gleichzeitig die Patientenversorgung verbessert“, präzisiert Kühn.

„Daten nicht amerikanischen Digitalkonzernen überlassen“

Heute wird clinara in zehn zahlenden Pilotpraxen eingesetzt – von der Orthopädie über Chirurgie und Psychotherapie bis hin zur Veterinärmedizin: „KI im Gesundheitswesen kann nur dann Vertrauen gewinnen, wenn Patientendaten sicher bleiben. Wir sind ein Startup aus Innsbruck und überlassen diese sensiblen Daten nicht den großen amerikanischen Digitalkonzernen – dafür sind sie zu wichtig“, sagt Grabowski.

Nach erfolgreichen Tests in Tiroler Praxen soll clinara schrittweise von Tirol aus österreichweit ausgerollt werden. „In Österreich gibt es vor allem in Ordinationen und Praxen eine Digitalisierungslücke“, sagt Sommer. „Wir sollten bei KI-Tools in diesem Bereich nicht die letzten sein, die das nutzen.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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