11.05.2022

Daphos: Investment für Gesundheits- und IT-Startup aus OÖ

Das oberösterreichische Startup Daphos konnte mit seiner Zeit-, Ressourcen- und kostensparenden Workflow-Software einige Investoren von sich überzeugen.
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Andreas Diensthuber (u.r.) und Martin Lichtenberger (u.m.) digitalisieren die Ressourcenplanung im Pflege- und Gesundheitsbereich. Die Investorenrunde mit Hans Jörg Schelling (u.l.),Thomas Eder von Eder Innovations (o.r.), Christian Matzinger (o.2.v.r.), und Thomas Meneder (o.l.) vom OÖ HightechFonds sowie Eugen Sorg (CFP Holding, o.2.v.l) unterstützt die Linzer dabei finanziell.

Die Digitalisierung kommt im Gesundheitsbereich nur schwer voran. Genau das möchte das oberösterreichische Startup Daphos mit seiner digitalen Plattform – die Personalplanung und Ressourcenverteilung in Gesundheitseinrichtungen vereinfacht – ändern. Das Ziel ist es, die bisher Zeit- und ressourcenintensive Planungsleistung in Gesundheitsorganisationen spielerisch zu digitalisieren. 

Während der Pre-Seed-Finanzierungsrunde konnten die beiden Gründer Martin Lichtenberger und Andreas Diensthuber mit ihrer App einige Investoren überzeugen. Dazu gehören das Investorenteam des oberösterreichischen HightechFonds, der Element Beteiligungs GmbH rund um Georg Kirchmayr, der CFP Holding von Eugen Sorg, Thomas Eder (Eder Innovations), Albert Ortig (Netural) und Hans Jörg Schelling (Schelling GmbH).

Planungshilfe mit KI und Big Data

Auch abseits der Corona-Pandemie hat das Gesundheitswesen mit fehlenden Pflegekräften und hoher Auslastung zu kämpfen. Um diesen Schwierigkeiten ein Ende zu setzen, hat das oberösterreichische Startup die auf KI- und Big Data basierende Cloud Software Daphos entwickelt. Diese soll Personalverantwortlichen die Möglichkeit geben, frühzeitig Handelsoptionen zu tätigen. Zudem berät die Software bei Ressourcenknappheit mit dem bestmöglichen Einsatz des Personals und entlastet Führungskräfte vom Planungsdruck unter Stress.

„Bisher basierten Planungen auf Werten aus der Vergangenheit. Mit Hilfe von anonymisierten Daten aus über 100 Gesundheitseinrichtungen sowie einer detaillierten Analyse von einzelnen Prozessschritten kann Daphos Voraussagen über die Zukunft machen – wie etwa für die nächste Dienstperiode”, sagt Martin Lichtenberger. Somit werde eine zuverlässige und zukunftsorientierte Planung für das Gesundheitswesen ermöglicht. 

Daphos entlastet Gesundheitsorganisationen

Das funktioniert so: Die digitale Plattform wird nur mit wenigen individuellen Kennzahlen versehen – von Pflegetagen über Aufnahmen bis hin zu Entlastungen – und generiert somit die Personal- und Ressourcenplanung für einzelne Stationen bzw. für ganze Organisationen. „Konkret heißt das, dass eine Stationsleitung, ein Klinikleiter oder der Manager einer Trägerorganisation auf einen Blick erkennen kann, welche Ressourcen benötigt werden, um in einem Zeitraum eine bestimmte Anzahl von Patienten zu betreuen. Und welche Möglichkeiten es gibt, um die Ärzteschaft oder diplomierte Pflegekräfte von administrativen Aufgaben zu befreien”, sagt Andreas Diensthuber. 

Mit ihrer langjährigen Erfahrung als Berater für Gesundheitseinrichtungen sehen die Gründer das Potential von Daphos über den Gesundheitsbereich hinaus. „Der Ansatz würde grundsätzlich für alle personalintensiven Dienstleistungsbereiche funktionieren – wie etwa bei Banken oder öffentlichen Behörden. Wir fokussieren aber vorerst den Gesundheits- und Pflegesektor”, sagt das Duo. 

Stimmen aus der Investmentrunde

“Abläufe zu optimieren und Kostendämpfungen zu realisieren ist das Gebot der Stunde. Die Daphos-Software ist ein wesentlicher Ansatz. Ich unterstütze das mit meinem Wissen und Erfahrungen im Gesundheitssystem“, so Hans Jörg Schelling.

“Ich sehe in DAPHOS eine revolutionierende Workflow-Software mit immensem Zukunftspotential. Eine Software, die es derzeit in einer solchen Form am Markt noch nicht gibt. Das Team und der Nutzen der Software haben mich zu 100 Prozent überzeugt”, sagt Eugen Song. 

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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