23.11.2022

Cogvis-CEO: “Ein Sturz verursacht 20.000 Euro Kosten in der Pflege”

Und bleibt bei Bewohnern von Pflegeheimen manchmal unbemerkt. Das Health-Tech Cogvis möchte mit KI-Sensorik im Gesundheitswesen (Stichwort: Pflegekräfte-Mangel) aushelfen.
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Cogvis, KI, Pflege, Demenz, Stürze verhindern
(c) Cogvis - Cogvis-CEO Rainer Planinc spricht über den Einsatz von KI in der Pflege.

Ein hartes Aufknallen auf dem Boden nach einem Stolperschritt. Oder eine Drehung heraus aus dem Bett, mit einer ebenso unsanften Landung – so stellt man sich handelsübliche Stürze vor. Rainer Planinc, CEO von Cogvis weiß jedoch mehr.

“Es gibt 27 verschiedene Arten zu stürzen”, sagt er und betont zugleich, diese Zahl soll nur exemplarisch darstellen, dass Sturz nicht gleich Sturz ist.

Cogvis: 2021 mit Series A

Sein Unternehmen, das von Michael Brandstötter und Martin Kampel gegründet worden ist, versteht sich als ein modulbasiertes 3D-Sensoren-Pflegesystem, das im Bereich der Sturzerkennung und Sturzprävention tätig ist.

Das TU-Spin-Off lockte 2018 ein Konsortium an Investoren an, die nicht genannt werden wollen und konnte 2021 eine “Series A” in siebenstelliger Höhe abschließen.

Die KI von Cogvis analysiert menschliches Verhalten, sammelt nach einem “privacy by design”-Ansatz DSGVO-konforme Daten und hat sich lange Zeit auf eine Simulation von Stürzen fokussiert.

Praxis vs Theorie

“In der Praxis jedoch sehen Stürze anders aus”, sagt Planinc. “Man beugt sich herab, sinkt zu Boden und hat keine Kraft mehr selbst aufzustehen. Ein Sturz wird, genauer gesagt, als ‘ungewollte Ebenenveränderung’ definiert. Es ist nicht immer ein harter Knall auf den Boden, sondern kann auch sehr langsam stattfinden. Geschwindigkeit ist dabei kein Aspekt.”

Cogvis hat am Anfang seiner Sturzforschung mit synthetischen Daten gearbeitet, seitdem aber über 50.000 “Ebenenveränderungen” von älteren Personen verarbeitet und über eine Million reale Präventionsevents erkannt.

Die Künstliche Intelligenz des Unternehmens trainiert dabei nicht in einem kontrollierten Setting, sondern wird unter realen Bedingungen und mit Bewohnern von Pflegeheimen getestet und weiterentwickelt.

3D-Sensoren messen Tiefe oder Entfernung, um einen Eindruck zu erhalten, wie und warum ein Unfall passiert ist, erfassen zudem Bewegungen im Raum, verarbeiten diese Informationen direkt auf dem Gerät und schlagen bei potenzieller Gefahr über die Rufanlage oder mittels Handy-App Alarm. Die Erkennungsrate liegt bei rund 90 Prozent.

Pflegheime und Reha im Fokus

Neben jedem achten Pflegeheim, in dem Cogvis in Österreich vertreten ist, erweitert man nun das Portfolio und adressiert Reha-Zentren und Krankenhäuser, sowie betreutes Wohnen.

“Unser Fokus liegt allgemein auf sturzgefährdete Menschen”, so Planinc weiter. “Wir sind auch das erste Tool für Demenzerkrankungen mit Abwesenheitserkennung. Unser Ziel ist es, durch Cogvis die Pflegekräfte zu entlasten und auch im Gesundheitswesen Kosten einzusparen. Ein Sturz mit allen Pflegefolgen verursacht 20.000 Euro medizinische Kosten in der Pflege. Da gibt es noch viel Potential zur Einsparung.”

KI bedarf intensiver Aufklärung

Das Cogvis-Team wählt bei seiner Arbeit seine Zielgruppe mit Bedacht. Man weiß, dass Österreich ein herausfordernder Zielmarkt sei, was technologische Neuerungen – besonders in Verbindung mit KI – betrifft.

“Künstliche Intelligenz hat einen Beigeschmack”, sagt Planinc. “Da braucht es eine intensive Aufklärung. Zum Beispiel, was trainiert wird und was nicht, wo alarmiert wird und wo nicht. Early Adopters wissen jedoch, dass die Pflege ein Problem hat. Bis 2030 sollen 100.000 Pflegekräfte fehlen. Wir sehen aber generell, dass sich die letzten Jahre über etwas geändert hat im Vergleich zu vor zehn Jahren. Wir werden mittlerweile auch aktiv angefragt.”

Der CEO weiß, dass Technologie künftig einen Beitrag im Health-Bereich leisten muss, und etwa repetitive Tätigkeiten, wie den nächtlichen Rundgang einsparen kann. Was Zeit für andere Aufgaben freischaufelt.

Cogvis mit neuen Zielmärkte

“Unser System erkennt 2,3 Mal so viele Alarme, wie Pfleger:innen selbst”, so Planinc erklärend. “In einem Zeitraum, in dem Pflegekräfte 100 Stürze bemerken, sind es bei Cogvis 230. Das heißt nicht, dass schlechte Arbeit geleistet wird, sondern es geschieht immer wieder, dass Heim-Bewohner in der Nacht aufstehen, stürzen und wieder ins Bett gehen. Und keiner bekommt es mit. Da können unsere Sensoren helfen.”

Aktuell befindet sich Cogvis in den ersten Schritten einer Internationalisierung und hat in der Schweiz und in nordischen Ländern Vertriebspartner gefunden – in Österreich vertreibt man selbst. Als nächste Zielmärkte stehen Benelux und Frankreich im Fokus.

Dekubitus als Use-Case

Zudem möchte man vom alleinigen Thema “Sturz” wegkommen und zu einer Plattform werden, die mittels Software-Modulen neue “Use-Cases” abdeckt. Um die Pflege breiter unterstützen zu können.

Dekubitus (Wundliegen) etwa soll ein Bereich werden, indem die KI erkennt, ob sich ein Bewohner ausreichend bewegt oder umpositioniert werden muss. Oder auch das “Sundowning”-Phänomen, bei dem Demenz-Patienten frühabends überaus aktiv und nervös werden, tagsüber aber sehr müde sind, fällt hier rein.

“In beiden Fällen”, so Planinc abschließend, “kann man die nächtliche Aktivität erkennen und Daten bzw. Erkenntnisse sammeln, ohne Patient:innen in ihrer Nachtruhe zu stören. Und die Pfleger:innen entlasten.”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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