08.07.2026
GESUNDHEIT

„Das gebaut, was uns Diabetikern gefehlt hat“: Diabetes-Startup Carbetic weckt Interesse von Medizintechnik-Riesen

Mit 17 Jahren entwickelte Diego Szekely die Diabetes-Lösung Carbetic. Die App nutzt 3D-Bildanalyse, um den Kohlenhydratgehalt von Mahlzeiten präzise zu bestimmen und sichert sich nach drei Monaten 4.000 zahlende User.
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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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