04.10.2022

Digital-Health Startup medudoc mit über zwei Millionen Euro Seed-Runde

Damit möchte man in den DACH-Raum expandieren. Und noch weiter.
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medudoc, Patientenaufklärung
(c) medudoc - (v.l.) Michael Horacek, Mona Ciotta und Dennis Beyer von medudoc.

Das Health-Startup medudoc wurde 2020 vom Wiener Michael Horacek gegründet. Konkret handelt es sich um einen Anbieter für digitale Patientenaufklärung mit Teams in Berlin und Luzern. Nun gab man bekannt, dass im Sommer eine Finanzierungsrunde von über zwei Millionen erfolgreich abgeschlossen wurde.

Has.to.be-Gründer bei medudoc dabei

„Wir freuen uns, dass wir in den zurückliegenden Wochen und Monaten eine Gruppe von professionellen Investoren für unsere Idee begeistern konnten“, sagt Horacek. „Die ersten eineinhalb Jahre waren wir eigenfinanziert und haben nach Investoren Ausschau gehalten, die entsprechend Erfahrung in der Industrie, der Digitalisierung und bei Innovationsprojekten haben. So entstand unser kleines, feines Netzwerk.“

Zu jenem zählen Digital-Health Business Angels wie der deutsche Krankenhaus-Experte Reinhard Wichels oder der Smart Reporting-Gründer Wieland Sommer.

Auch österreichische Unternehmer und Business Angels sind mit an Bord. Martin Klässner etwa, der mit has.to.be im Vorjahr den bislang größten österreichischen Exit schaffte, sieht eindeutige Parallelen zu anderen erfolgreich gewachsenen digitalen Lösungen.

„Es hat nicht lange gedauert, um mich von medudocs Potenzial zu überzeugen – so wie has.to.be mit Software für Ladestationen von Elektroautos nach und nach überregional zum Standard wurde, sehe ich medudocs Lösungen als unerlässlichen Bestandteil eines modernen Gesundheitssystems“, sagt er.

Patientenaufklärung im Fokus

Medudoc – kurz für „medical education and documentation“ – arbeitet als SaaS-Plattform an der Reduzierung von Unsicherheiten und Komplexitäten für Patient:innen und deren Angehörige. Denn, aktuell würden Patient:innen an unverständlichen medizinischen Informationen in Vorbereitung auf ihre OP verzweifeln und sind dennoch rechtlich dazu verpflichtet einzuwilligen, verständlich und umfangreich über ihren Eingriff und den damit verbundenen Risiken sowie Alternativen aufgeklärt worden zu sein.

Ärzte auf der anderen Seite kämpfen mit hohem administrativen, repetitiven und meist noch analogem Aufwand; Kliniken leiden unter den Kosten. Hierbei möchte medudoc die Patientenaufklärung in Zusammenarbeit mit medizinischen und medikolegalen Expertinnen digitalisieren, animieren und automatisieren.

„Wir wollen hunderte Millionen Euro für Kliniken im DACH-Raum einsparen, verfügbare Informationen weit verständlicher machen und Klinikpersonal – vor allem in Hinblick auf den akuten Fachkräftemangel – zeitlich entlasten“, so Horacek weiter.

Jetzt sei es naheliegend, weiterzuentwickeln und das „learning“ in der Struktur zu forcieren. Es gehe nicht nur um den graphischen Inhalt, sondern um die Plattform dahinter. Und um die Effizienzsteigerung der Leistungserbringer (Ärzt:innen).

Bis zu 500.000 Patienten erreichbar pro Jahr

Medudoc ist im deutschsprachigen Raum in diversen Krankenhäusern im Einsatz und kann bis zu ca. 500.000 Patienten jährlich erreichen. Der vorwiegende Einsatz findet im klinischen Betrieb statt, erweitert sich aber aktuell – etwa im Rahmen von Studien – in den wissenschaftlichen Bereich.

Besonders der deutsche Markt ist von regem Interesse für das Startup, verfügt er doch über 30 Millionen Patient:innen pro Jahr.

Neue Märkte

„Es ist unsere Vision, der globale Standard für Patientenaufklärung zu werden“, so Horacek abschließend, der zusätzlich zum Ausbau der Software- und Datenplattform für Kunden im DACH-Raum auch große Nachfrage aus anderen Märkten sieht.

„Wir stehen beispielsweise im aktiven Dialog mit dem National Health Service (Großbritannien), wo es nach Covid-19 einen massiven Rückstau an Operationen gibt. Außerdem führen wir – auch auf Basis unserer bestehenden technischen Integrationen – derzeit strategische Gespräche mit global führenden Medizintechnikherstellern, Pharma- und LifeScience -Unternehmen, um auch außerhalb von Krankenhäusern die Patientenaufklärung sowie die Patientenbegleitung signifikant zu verbessern.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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