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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(v.l.) Managing Director bei T-Systems Austria Peter Lenz und fonio.ai-Co-Founder Daniel Keinrath | © Nick Rainer

Um fonio.ai wird es nicht still. Laut eigenen Angaben gehört das Startup zu den am schnellsten wachsenden in ganz Europa, im August knackte es die 10-Millionen-Dollar-ARR-Marke, wie brutkasten berichtete. Jetzt hebt das Unternehmen seine KI-gestützte Kundenkommunikation auf das nächste Level. Über die Plattform „T operated by fonio.ai“ von T-Systems, einer IT-Tochter der Deutschen Telekom, werden die Dienste von fonio.ai nun auch für Großkunden angeboten.

„KI-gestützte Telefonie entwickelt sich gerade zum Standard für jede Organisation, die dauerhaft erreichbar und damit wettbewerbsfähig bleiben möchte“, sagt Daniel Keinrath, CEO und Mitgründer von fonio.ai. Auf der Kundenliste von T-Systems finden sich Unternehmen wie die ÖBB oder Uniqa. Rege Nachfrage zeige sich aus Branchen wie Gesundheitswesen, Manufacturing und Bankwesen.

Die Voice-AI-Cluster von fonio.ai laufen dabei über die T Cloud der Deutschen Telekom, die verschiedene Cloud-Infrastrukturen und IT-Services bündelt. Alle fonio.ai-Kunden sollen somit in Zukunft von Zero Data Retention profitieren, einem Sicherheitsstandard, der bisher Enterprise-Umgebungen vorbehalten war.

„Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert nicht“

„Die aktuelle Challenge bei den größten Unternehmen ist, diese Unternehmen wirklich tief zu verstehen. Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert auf einem Enterprise-Level nicht mehr. Da haben wir auch gemerkt, dass es unbedingt einen Partner wie T-Systems braucht. Es macht einfach einen riesigen Unterschied, wenn man tief in die Systeme reingeht, ein ERP oder CRM tiefgründig connected, und der KI wirklich weitreichende Fähigkeiten gibt“, sagt Keinrath. Als eine der zentralen Herausforderungen beschreibt er, dass Großkunden höhere Anforderungen an die Security und Prozesse haben.

Datenschutz als zentrales Thema

„Wir haben uns für fonio.ai entschieden, weil das Produkt hochinteressant und gut ausgereift ist. Da ist einfach viel Know-how dahinter. Außerdem haben wir ein Verständnis für den europäischen Rechtsraum und daher selber ein Interesse, hier eben DSGVO-konform zu sein, die Normen einzuhalten“, sagt Peter Lenz, Chairman von T-Systems Austria, im brutkasten-Gespräch. Er erklärt: „Große Unternehmen wollen wissen: Wo liegen denn meine Daten? Ist das alles souverän? Befindet sich das in Europa, idealerweise auch in Österreich? Da haben wir jetzt eine gute Antwort drauf.“ T-Systems betreibt zwei Rechenzentren in Österreich.

Keinrath ergänzt: „Was OpenAI etc. machen: Sie lernen bei jedem Gespräch. Wir machen das nicht. Wenn 80, 90 Prozent der Kommunikation von Unternehmen über KI laufen, dann muss das von einem europäischen Player sein.“ Die KI von fonio.ai lerne durch Informationen, die Unternehmen der KI bewusst geben. AustrianStartups-Chefin Hannah Wundsam betont, dass Firmen in Europa durch die DSGVO und den EU AI Act sehr klare Regeln haben.

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