Femble: Tiroler FemTech sichert sich 350.000 Euro Investment und setzt auf Pivot
Ärzte positionieren sich auf sozialen Medien zunehmend als Influencer:innen. Das neue Marktsegment erweist sich auch für das Tiroler FemTech femble als Chance. Mit einem frischen Investment und einem Blick über den Atlantik will man die Health-Branche transformieren.
Sie überfluten soziale Medien: Falsch-Informationen rund um Gesundheit und Medizin. Was sich als Gefahr für uninformierte User:innen entpuppt, bietet Chancen für neue Geschäftsfelder. Gegen Fake-News und für mehr verifizierte Information setzen sich immer mehr Mediziner:innen in sozialen Kanälen ein. Ein neues Berufsfeld wurde allmählich geboren: die “Health-Influencer:innen”.
Femble macht Ärzte zum “verifizierten Influencer”
In den vergangenen Monaten entstand damit ein Trend, der eine medizinische Fachausbildung mit der Nahbarkeit des Influencer-Seins kombiniert. Und ein Trend, der leider sowohl Chancen als auch Fehlerquellen beinhaltet.
Diesem Problem nimmt sich das Tiroler FemTech-Startup femble an. Es will die Beziehung zwischen Ärzten und Patient:innen stärken – und generativer KI einen sicheren und verifizierten Platz in der Gesundheitsbranche bieten.
Das in Volders nahe Hall in Tirol gegründete Startup hat sich zum Ziel gesetzt, Mediziner:innen einen vertrauenswürdigen Influencer-Status zu verleihen. Basierend auf der Erkenntnis: Patient:innen wollen Infos über soziale Kanäle, aber am liebsten nur von ihren eigenen Ärzten. Mit einer neuen Idee transformierte Femble sein ursprüngliches Geschäftsmodell – und holte sich dafür ein sechsstelliges Investment.
Zyklus-App wird zu Info-Plattform
Femble wurde im November 2020 gegründet. Ursprünglich wollte das Startup eine B2C-App für Zyklusbeschwerden aufbauen – basierend auf der persönlichen Gesundheitsgeschichte von Co-Founderin Graf. Der Plan ging auf: Nach kurzer Zeit entstand eine Community von über 40.000 Frauen und Dutzenden Ärzten. Die Intention: Frauen sollten sich schnelle und von Ärzten verifizierte Infos über Schmerzen während und rund um die Monatsblutung holen können.
Schritt für Schritt bauten sich Graf und Steiner vom Inntal aus eine Community aus mehreren Tausend Userinnen auf. Der Content war User-orientiert, aber anonym. Die Infos waren verifiziert, aber unpersönlich.
Patient:innen wollen Infos “nur von ihrem Arzt”
Das damalige Modell stieß an seine Grenzen. Das Founderteam erkannte Lücken – unter anderem dank umfangreichen Feedbacks von involvierten Mediziner:innen:
Man wolle Patientinnen effektiver informieren und begleiten, Behandlungszeiten verkürzen und Wissen über Basisfragen effizienter und sicherer verbreiten. Eine Thematik, die sich nicht nur auf den Sektor Frauengesundheit beschränkt, sondern in der gesamten Health-Branche zu verantworten ist.
Mit diesem Wissen startete femble seine Reise zu einer “Recommender Engine” für personalisierte Gesundheitsinhalte. Das Ziel: Frauen bei individuellen Beschwerden gezielt zu unterstützen.
Pivot soll Fake News bekämpfen
Ende 2024, vor gut zwei Monaten, hat sich das Team dazu entschieden, das Geschäftsmodell von femble zu transformieren. “Wir führen etliche Gespräche mit Nutzerinnen und Ärzten und haben dabei verstanden, dass Gesundheitsinformation nicht von beliebigen Ärzten kommen sollte, sondern von den eigenen”, erzählt Co-Founder Daniel Steiner.
Die Zyklus-App mit anonymisierten Gesundheitstipps war Geschichte. Die neue femble-Version positioniert sich seither als Plattform für Ärzt:innen mit der Intention, deren Beziehung zu Patientinnen “grundlegend neu zu denken und effizienter zu gestalten.”
Mediziner:innen werden zu Influencer:innen
“Mit femble ermöglichen wir es Ärzten, zu vertrauenswürdigen Health-Influencerinnen für ihre eigenen Patientinnen zu werden”, so Co-Founderin Lina Graf. Aktuell beobachte das Founderteam einen Trend “hin zu exklusiven digitalen Communities, und das Aufkommen von generativer KI in Videos wird diesen Wandel beschleunigen”. Umso wichtiger sei es, verifizierte Informationen über vertrauenswürdige Quellen bereitzustellen.
Die Vorteile von medizinischer Fachausbildung und der Nahbarkeit des Influencer-Seins mit gezielter Zielgruppen-Ansprache trugen Früchte: Nur zwei Monate nach dem Pivot berichtet das Startup bereits von positiver Resonanz vonseiten der Community. Insbesondere im Bereich Frauengesundheit stoßen die Lösungen von femble bei Ärzt:innen und Kliniken auf Interesse, heißt es.
Für das laufende Jahr 2025 nimmt man sich einen weiteren Pivot vor: Ein neuer Übersee-Standort ist geplant – die USA sind im Visier. Dazu dient das im letzten Jahr eingeholte Investment im Rahmen einer Angel-Runde. Rund 350.000 Euro soll von mehreren Angels in das Tiroler FemTech geflossen sein. An Bord sind europäische Business Angels, wie das Startup gegenüber brutkasten anmerkt.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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