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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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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