01.06.2021

contextflow: Wiener KI-basiertes Radiologie-Startup erhält siebenstelliges Investment

Das in Österreich ansässige Radiologie-Startup contextflow sicherte sich ein Serie-A-Investment im mittleren siebenstelligen Bereich.
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contextflow, KI, Radiologie, Investment, Series A
(c) contexflow - Das Contextflow-Team darf sich über eine Serie-A-Finanzierung freuen.

Das in Österreich ansässige und auf KI basierende Radiologie-Startup contextflow – das im Juni 2020 bereits 1,2 Millionen Euro aus dem EU geförderten Anti-Corona-Horizon 2020 -Topf erhielt – sicherte sich nun ein Serie-A-Investment im mittleren siebenstelligen Bereich. Die Mittel werden für den Markteintritt in Europa und den USA, die FDA-Zulassung sowie für die Erweiterung des Unternehmensangebots um neue Funktionen und Produkte für eine breitere Palette von Organen und Modalitäten verwendet, wie das Unternehmen mitteilt.

contextflow: Mehrfach ausgezeichnet

contextflow ist ein Spin-off der Medizinischen Universität Wien, unterstützt durch die Technische Universität Wien und dem europäischen Forschungsprojekt KHRESMOI, dessen Ziel es war, ein multimodales, mehrsprachiges Such- und Erkennungssystem für medizinische Bilder und Dokumente zu entwickeln. Mittlerweile kann das 2016 geschaffene Startup auf eine Reihe von Auszeichnungen zurückblicken. Darunter den „BCS Search Industry Most Promising Startup Award 2016“ und den „2017 Digital Innovation Award des österreichischen Ministeriums für Bildung, Wissenschaft & Forschung“. contextflow wurde zudem als eines von 19 Startups aus über 700 Bewerbungen für den „Philips HealthWorks Accelerator 2018“ ausgewählt. Die „Central European Startup Awards“ zeichneten das Health-Tech als „Best Healthcare Startup 2019 – Austria“ aus und Forbes DACH listete das Unternehmen als eines der Top „AI30 Startups für 2020.“

Die Investoren

Mit dieser Vita schien eine „Series-A“ nur eine Frage der Zeit. Was sich jetzt auch bewahrheitet hat: Der Abschluss der ersten Serie-A-Finanzierungsrunde wird von der „B&C Innovation Investments GmbH“ angeführt. Zusätzlich haben sich der neue Co-Investor „TTIP Beteiligungs GmbH“ sowie die bisherigen Investoren „APEX Ventures“, „Crista Galli Ventures“, „IST cube“, „Nina Capital“ und „Novacapital“ beteiligt. Konkret geht es um einen nicht näher genannten mittleren siebenstelligen Betrag.

Auch Covid-19-Muster erkennbar

im Detail: contextflow entwickelt Deep-Learning-basierte Software zur Verbesserung von Radiologie-Workflows, um Radiologen Zeit zu sparen und die Qualität der Befundung zu verbessern. Die Kerntechnologie ist eine, die Krankheitsmuster in medizinischen 3D-Bildern wie CTs und MRs erkennt. Sie wird derzeit von Radiologen bei Lungen-CTs eingesetzt und identifiziert 19 verschiedene Muster – einschließlich derer, die mit COVID-19 in Verbindung stehen. Ein weiteres Merkmal von „SEARCH“ ist die Transparenz, mit der Radiologen nachvollziehen können sollen, warum der Algorithmus ein bestimmtes Ergebnis liefert.

contextflow
(c) contextflow – Mit der 3D-Bild-basierten Suchmaschine (SEARCH) erkennt contextflow Krankheitsmuster.

„Viele KI-Unternehmen konzentrieren sich auf sehr spezifische Krankheiten und bieten nur Blackbox-System zur Unterstützung von Entscheidungen oder Befunderstellung an. Im Gegensatz dazu verfolgen wir einen allgemeinen transparenten Ansatz und entwickeln Software, die effizient auf zusätzliche Modalitäten und Organe ausgeweitet werden kann“, sagt Markus Holzer, CEO & Co-founder von contextflow. „Das macht unsere Software zur breitest angelegten KI-Software im Radiologiebereich weltweit. Wir achten auf eine einzigartige, flexible und skalierbare Technologiearchitektur. Und möchten damit der weltweite Marktführer für KI in der Radiologie werden und den Radiologen eine schnelle und qualitativ hochwertige Befundung zum Wohle der Patienten ermöglichen.“

Raschere Befunde als Basis für Therapien

Die Mittel der Serie A werden wie erwähnt für die Beschleunigung des Markteintritts in Europa und den USA verwendet, einschließlich der Erlangung der FDA-Zulassung für contextflow „SEARCH Lung CT“. B&C-Geschäftsführer Thomas Zimpfer zum Investment: „Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin ist ein stark wachsender Bereich. contextflow bietet ein ausgereiftes und zuverlässiges System, das für Krankenhäuser und niedergelassene Radiologen bzw. Radiologie-Institute eine Effizienzsteigerung bei der Erstellung von Lungenbefunden bewirkt. So kann eine wertvolle Diagnostikunterstützung erbracht werden, was im Endeffekt zu einer rascheren und treffsicheren Befunderstellung als Basis für eine anschließende Therapie führt. Neben dem Mehrwert des Produktes hat uns das hochkompetente österreichische Gründerteam überzeugt, das bei der FDA bereits die Zulassung der Software beantragt hat und konkrete Wachstumspläne vorweisen kann.“

Dies ist das erste Closing der Serie-A-Runde von contextflow. Ein zusätzliches, zeitlich begrenztes zweites Closing für ausgewählte Investoren soll noch in diesem Sommer abgeschlossen werden.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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