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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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

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