15.10.2019

contextflow: VCs aus London und Barcelona für Wiener AI-MedTech

Das MedUni und TU Wien-Spinoff contextflow holt sich Kapital von den Bestandsinvestoren APEX Ventures und IST Cube sowie von Crista Galli Ventures (London) und Nina Ventures (Barcelona).
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contextflow
(c) contextflow: Das contextflow-Team

2016 als Spinoff der MedUni Wien und der TU Wien gegründet, hat sich das Wiener Startup contextflow auf die Deep Learning-basierte Bild-Analyse in der Radiologie spezialisiert. Ärzte können die Software heranziehen, um – derzeit nur im Bereich Lungen-CT – treffsicherere Diagnosen durchzuführen. „Es braucht dadurch keine zeitaufwändige und frustrierende Suche in verschiedenen Websites und Büchern mehr, um die gewünschten Informationen zu finden“, erklärt Markus Holzer, Co-Founder und CEO von contextflow. Die Technologie von contextflow analysiere und lerne aus weit mehr Bildern, als ein Radiologe in seinen normalen Arbeitszeiten je zu sehen bekomme.

+++ aktuelle Investments im brutkasten-Ticker +++

Zweite Finanzierungsrunde mit Neuinvestoren aus London und Barcelona

Nun sicherte sich das Wiener Startup nach einer mittleren sechstelligen Seed-Runde im Frühjahr 2018 ein weiteres Investment. Den Lead übernahm Bestandsinvestor APEX Ventures, das gerade einen eigenen Digital Health-Fonds aufbaut. Neben dem zweiten Bestandsinvestor IST Cube sind die VCs Crista Galli Ventures (London) und Nina Ventures (Barcelona) neu hinzugekommen. Über die investierte Summe wurden keine Angaben gemacht. Auf Basis der Investment-Historie kann von einem siebenstelligen Betrag ausgegangen werden.

contextflow: Kapital fließt in Zertifizierung und POCs

Man werde das neue Kapital nutzen, um die CE-Zertifizierung zu erhalten und den internationalen Proof of Concept (POCs) zu beschleunigen, heißt es vom Startup. Derzeit seien POCs mit sieben Kliniken in Deutschland, Österreich, den Niederlanden und Kroatien in Arbeit, bevor im kommenden Jahr in andere internationale Märkte ausweiten wolle.

„Für uns hat dieses Unternehmen alles“

„Für uns hat dieses Unternehmen alles: ein mitdenkendes und ehrgeiziges Team, einen unbedingten und aktuellen Need, eine Deep-Tech-Lösung, die als Reaktion auf diesen Bedarf entwickelt wurde und einen großen und glaubwürdigen Datenbestand nutzt, und ein Geschäftsmodell, das auf einem sehr differenzierten Verständnis der Funktionsweise des Systems aufbaut“, kommentiert Marta-Gaia Zanchi, Gründerin und Managing Partner bei Nina Capital.

⇒ Zur Page des Startups

Archiv: contextflow (u.a.) im brutkasten-Video-Talk

Live von der AVCO und weXelerate SELECTION NIGHT mit den Gewinnern Markus Holzer und Julie Sufana von Contextflow, Tore Meyer von 4tiitoo GmbH bzw. NUIA – The Future of Computer Interaction und Harald Nitschinger von Prewave.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 3. Juni 2019

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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