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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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

Dynatrace wurde 2005 in Linz von Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr gegründet und betreibt dort bis heute sein globales Engineering Headquarter. Nach dem ersten Exit an Compuware 2011 verlegte das Unternehmen seinen offiziellen Sitz in die USA, ging 2019 an die New Yorker Börse (NYSE: DT) und zählt mittlerweile zu den Weltmarktführern im Bereich KI-basierter Observability. Rund 28 Prozent der weltweit knapp 5.600 Mitarbeiter:innen arbeiten nach wie vor in Österreich, an Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck.

Nun erweitert der Konzern sein Portfolio per Zukauf: Wie Dynatrace heute bekanntgab, hat man eine definitive Vereinbarung zur Übernahme des AI-Observability-Spezialisten Arize unterzeichnet.

915 Millionen Dollar Bewertung

Dynatrace bewertet Arize mit insgesamt 915 Millionen Dollar. Der Großteil davon, rund 815 Millionen, wird in bar bezahlt, den Rest erhalten Arize-Mitarbeiter:innen in Form von Ersatz-Aktienprogrammen, sobald sie zu Dynatrace wechseln, heißt es in der Aussendung. Finanzieren will Dynatrace den Kauf aus eigenen Mitteln oder über die bestehende Kreditlinie, frisches Fremdkapital ist dafür nicht nötig.

Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

Arize-Gründer:innen wechseln zu Dynatrace

Die beiden Arize-Gründer:innen Jason Lopatecki und Aparna Dhinakaran wechseln mit Abschluss der Transaktion zu Dynatrace, heißt es in der Aussendung. Lopatecki bleibt Leiter des Arize-Teams und berichtet künftig direkt an Dynatrace-CEO Rick McConnell.

„Die Übernahme von Arize stärkt unsere Führungsposition im Bereich AI-Observability, beschleunigt unsere Roadmap und erweitert unsere Reichweite in der Entwickler:innen-Community“, wird McConnell in der Aussendung zitiert.

Der Markt für AI-Observability soll laut Dynatrace bis 2030 auf über 10 Milliarden Dollar wachsen. Im Mai hatte das Unternehmen die 2-Milliarden-Dollar-ARR-Marke geknackt.

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