06.10.2023

Die größten Health-Startup-Skandale

Dass Kund:innen und Investor:innen über den Tisch gezogen werden, ist in der Welt der Startups zwar nicht Alltag - aber auch nicht ungewöhnlich. Besonders im Health Bereich kann dies dramatische Folgen haben. Wenn es zu juristischer Verfolgung kommt, sind die Strafen dementsprechend hoch.
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Zwei Menschen schütteln sich die Hände. Einer der beiden versteckt eine weiße venezianische Faschingsmaske hinter seinem Rücken.
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Dass Health-Startups nicht immer nur das Wohlsein von Menschen im Sinn haben, stellt wohl keine große Überraschung dar. Es ist ja auch ein großer Markt, der zu erschließen ist – im Jahr 2022 beliefen sich private Gesundheitsausgaben in Österreich auf über elf Milliarden Euro. Das hohe Potenzial des Marktes zieht daher den ein oder anderen Opportunisten an. Unter falschen Angaben mit der Gesundheit von Kund:innen – und auch Investorengeld – zu spielen hat in der jüngeren Vergangenheit schon mehrere juristische Nachspiele gezogen. Hier einige Beispiele:

Theranos

Das US-amerikanische Bluttest-Unternehmen Theranos machte von Beginn an Schlagzeilen – zunächst jedoch positive. Bei der Gründung war Founderin Elizabeth Holmes gerade erst 19 Jahre alt. Ihr Claim: Mit nur ein paar Tropfen Blut sollte es dank „revolutionärer“ Technologie möglich sein, schnell und kostengünstig Bluttests durchzuführen. Holmes wurde zur Milliardärin und zum Rising Star des Silicon Valley.

2015 kam jedoch die große Wende: John Carreyrou vom Wall Street Journal enthüllte in Kooperation mit zwei Universitäts-Professoren die Unwissenschaftlichkeit der Praktiken des Unternehmens. Es folgte ein langer Gerichtsprozess mit schweren Folgen. Holmes trat Ende Mai 2023 ihre elfjährige Haftstrafe in einem Frauengefängnis in Bryan, Texas, an.

Ihr Freund und ehemaliger Geschäftspartner Ramesh „Sunny“ Balwani wurde ursprünglich sogar zu 13 Jahren Haft verurteilt – mittlerweile wurde die Dauer jedoch verkürzt. Er wird vermutlich 2034 aus dem Gefängnis nahe Los Angeles entlassen. Das Spiel mit dem Blut dürfte sich nicht ausgezahlt haben.

PhableCare

Das indische Startup PhableCare warb damit, Menschen mit chronischen Erkrankungen helfen zu wollen – etwa durch Tracking der Gesundheitsdaten mit Smartwatches oder Möglichkeiten zur einfachen Terminvereinbarung mit Ärzt:innen. Ende 2022 konnte PhableCare noch ein Investment in der Höhe von knapp 25 Millionen US-Dollar aufnehmen. Nur ein paar Monate danach legten jedoch 20 Mitarbeiter:innen bei der zuständigen Behörde Beschwerde ein, da sie ihr Gehalt nicht bekommen hätten.

Das Unternehmen reagierte darauf mit der kuriosen Behauptung, das Geschäft Ende letzten Jahres eingestellt zu haben – trotz eines Tweets im Jänner, der offene Praktikumsstellen bewarb. Frühere Angestellte erzählen von täuschenden Geschäftspraktiken, wie ein „Verschönern“ der Verkaufszahlen oder dem Einsatz von Bots, die falsche User-Accounts erstellen sollten.

Outcome Health

Die Idee hinter dem Unternehmen Outcome Health aus Chicago war einfach: Pharmazeutische Firmen zahlten Geld, um ihre Werbungen in Warteräumen von Arztpraxen ausgespielt zu bekommen. Doch das Unternehmen verkaufte Werbespace, der nicht vorhanden war – und häufte so in etwa eine Milliarde US-Dollar in erschlichenem Geld an. Im April wurden drei ehemalige Executives von Outcome Health des Betruges schuldig gesprochen – das Strafausmaß steht noch nicht fest. Dieser separate Gerichtstermin findet vermutlich diesen Herbst statt.

Health IQ

Das US-amerikanische Unternehmen Health IQ machte es sich zum Ziel, die monatlichen Beiträge für Ablebensversicherungen an den Lebensstil anzupassen. Menschen, die gesünder lebten, sollten dafür belohnt werden und dementsprechend weniger zahlen. Doch auch hier war die Gier größer als die Geldbörse. Wie Forbes berichtet, häufte die Firma über mehrere Jahre hinweg  über 75 Millionen US-Dollar an unbezahlten Rechnungen an – einige davon von Kleinunternehmen, die deswegen kurz vor der Insolvenz standen.

Eine eingereichte Beschwerde einer dieser unbezahlten Firmen erhebt schwere Vorwürfe. Der ehemalige CEO Munjal Shah hätte bei einem Meeting der Executives aufgefordert, trotz schlechter wirtschaftlicher Lage weiterhin Leistungen zu kaufen. Die Begründung: „Health IQ would ‘not be here’ by the time invoices were due anyway.“ Munjal Shah ist mittlerweile aus Health IQ ausgestiegen – bekommt aber trotz des öffentlich bekannten Skandals weiter munter Millionen-Investments für weitere Projekte.

uBiome

Das Unternehmen uBiome aus San Francisco gab an, die Darmflora von Endkund:innen zu analysieren, und somit Einblicke in die Gesundheit liefern zu können. 2021, neun Jahre nach der Gründung, wurden die beiden Gründer Zachary Apte und Jessica Richman des Betrugs schuldig gesprochen. Sie hätten Investor:innen mit falschen Tatsachen konfrontiert – etwa, dass die Tests des Unternehmens von der medizinischen Community nicht akzeptiert waren.


Honorable Mentions

In einem kleineren Rahmen spielen sich folgende Fälle ab. Der US-amerikanische Investor Mark Cuban ist bekannt dafür, sich kein Blatt vor den Mund zu nehmen. Auch als Mitglied der „Sharks“ bei „Shark Tank“ – dem US-Pendant zu „2 Minuten 2 Millionen“ – scheut er sich nicht, potenzielle Betrugsfälle als solche zu benennen. So geschehen bei den Pitches von MinusCal und Pavlok.

MinusCal – ein Snackriegel mit „inkludierter Diättablette“ – sollte laut Angaben der beiden Gründer die Aufnahme von Fett blockieren. Im Pitch verzettelten sich die zwei jedoch, und machten widersprüchliche Angaben hinsichtlich der Wirkungsweise. Es entstand eine heftige Diskussion – schließlich sprach Mark Cuban einen Aufruf aus, dieses Produkt nicht zu konsumieren. Im Folgejahr meldete MinusCal Insolvenz an.

Pavlok ist ein Armband, das mittels Stromstößen helfen soll, schlechte Angewohnheiten loszuwerden. Der Gründer präsentierte beim Shark-Tank-Pitch zwar eine Studie über die Wirksamkeit des Produkts – diese war jedoch nicht peer-reviewed. Auch die Methodik der Funktionsweise löste Zweifel aus – der Stromstoß muss jedes Mal manuell aktiviert werden. „You are a con artist“, urteilte Cuban über den Gründer. Das Produkt ist trotz der schlechten Publicity jedoch bis heute noch auf dem Markt.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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