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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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