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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Graph Therapeutics
© Graph Therapeutics

Das Biotechnologieunternehmen Graph Therapeutics hat eine Finanzierungsrunde über fünf Millionen US-Dollar abgeschlossen. Angeführt wird sie von der Pariser Venture-Capital-Gesellschaft Daphni, die sich dem bestehenden Investorenkreis mit SquareOne, Merantix Capital und NAVEC Investment Management anschließt.

Graph Therapeutics: Gesamtfinanzierung auf über 10 Millionen

Darüber hinaus erhält das Unternehmen nicht verwässernde Fördermittel von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Austria Wirtschaftsservice (AWS). Einschließlich dieser Mittel beläuft sich die bisher eingeworbene Gesamtfinanzierung von Graph Therapeutics auf mehr als zehn Millionen US-Dollar.

Graph Therapeutics entwickelt eine KI-gestützte Plattform zur Erforschung neuer Medikamente gegen entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen seine eigene Pipeline an Wirkstoffkandidaten weiter ausbauen. Gleichzeitig sieht sich Graph dank der bereits in klinisch relevanten Modellen validierten Technologie gut positioniert, um strategische Partnerschaften einzugehen und seine Plattform über Lizenzvereinbarungen auch anderen Pharma- und Biotechunternehmen zugänglich zu machen. Der Einstieg von Daphni soll diesen Wachstumskurs beschleunigen und die Entwicklung neuer Präzisionstherapien auf Basis der Analyse echter Patientenzellen vorantreiben.

Gründerteam mit Erfahrung aus anderem Biotech

Graph Therapeutics nutzt dabei eine KI-gestützte Plattform, die Daten aus lebenden Patientenzellen mit modernen Analyseverfahren kombiniert, um die Ursachen von Erkrankungen des Immunsystems besser zu verstehen. Das Gründerteam bringt dabei Erfahrung aus dem Biotech-Unternehmen Allcyte mit, das später von Exscientia übernommen wurde. Ziel von Graph ist es, neue Angriffspunkte für Medikamente sowie Biomarker zu identifizieren und so die Entwicklung präziserer Therapien für entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen zu beschleunigen.

„Unsere Plattform hat einen entscheidenden Wendepunkt erreicht. Wir gewinnen heute biologisch relevante Erkenntnisse, die unmittelbar in unsere eigenen Programme zur Wirkstoffentwicklung einfließen“, sagt Gregory Vladimer, Mitgründer und CEO von Graph Therapeutics. „Das Vertrauen von Daphni in unseren Ansatz ist ein starkes Signal, während wir die Investitionen in unsere Wirkstoffprogramme ausweiten. Mit ihrer Unterstützung und der unserer bestehenden Investoren verfügen wir sowohl über die notwendige Rückendeckung als auch über den Antrieb, Präzisionsmedikamente für entzündliche und immunvermittelte Erkrankungen zu entwickeln und der Branche zu zeigen, dass die systematische Entschlüsselung von Immunfehlfunktionen in echten Patientenzellen die tatsächlichen Krankheitsursachen sichtbar macht.“

Für Sofia Dahoune, Partnerin bei Daphni, steht Graph exemplarisch für die nächste Generation von TechBio-Unternehmen: „Ein Unternehmen, in dem tiefgreifende technologische Innovation untrennbar mit exzellenter Forschung und Entwicklung verbunden ist und das von einem Team mit nachgewiesener Expertise in der Präzisionsmedizin geführt wird. Die Komplexität immunvermittelter Erkrankungen erfordert genau einen solchen integrierten Ansatz.“

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