04.05.2020

KML Vision: KI von Grazer Startup erkennt Covid-19 auf Röntgen-Bildern

Das 2018 gegründete Grazer DeepTech-Startup KML Vision stellt eine KI-Anwendung zur Bilderkennung von Covid-19-Erkrankungen kostenlos auf der hauseigenen Onlineplattform IKOSA zur Verfügung. Wir sprachen mit CEO und Co-Founder Philipp Kainz über diesen krisenrelevanten Show-Case.
/artikel/grazer-ki-startup-kml-vision-ikosa-covid-19
Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet
(c) GK artworks: Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet

Das Training für den nun benutzten KI-basierten Algorithmus des Grazer Startups KML Vision war relativ komplex. „Das Forschungsteam der kanadischen University of Waterloo und KI-Experten des Unternehmens DarwinAI haben etwa 13800 Röntgenbilder benötigt, um das KI-Modell zu trainieren“, führt CEO und Co-Founder Philipp Kainz daraufhin befragt aus. Nunmehr könne die Anwendung aber auf eine 96,8-prozentige Trefferquote verweisen. „Es unterscheidet bei der Analyse der Bilder zwischen Nicht-Erkrankungen, Lungenentzündungen ohne Covid-19-Erkrankung und Covid-19-Erkrankungen“, berichtet der CEO. Das gelinge, weil es bestimmte Muster bei Lungen-Röntgenbildern gebe, die eine Covid-Infektion erkennbar machen.

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Einfache Anwendung durch eigene Onlineplattform

Diese Covid-19-Anwendung gehört an sich nicht zum Tagesgeschäft des steierischen Unternehmens. „Wir verstehen es eher als Show-Case“, meint Kainz dazu. Für gewöhnlich entwickle man selbst Bildanalyse-Algorithmen. Mit der kostenlosen Open-Source Covid-19-Anwendung wolle man aber zeigen, was die selbstentwickelte Online-Plattform IKOSA so alles kann.

(c) KML Vision: Die Covid-19-Anwendung auf der Plattform IKOSA

Die Vorteile lägen auf der Hand. „Wir wollten in diesem Fall belegen, wie schnell und einfach bestehende Algorithmen in unsere Plattform integriert werden können“, stellt der KML Vision CEO fest. Einen Vorteil stelle beispielsweise die einfache Bedienbarkeit dar. „Bei vielen KI-Algorithmen und KI-Unternehmen fehlt es an der passenden Infrastruktur“, streicht der CO-Gründer heraus. „Wir bringen damit Algorithmen auf ein neues Level“, sagt er.

Ebenjene Vorteile zeige man mit der Covid-19-Anwendung auf. „Mit wenigen Klicks kann jeder Benutzer die Covid-19-Applikation ohne Programmierkenntnisse bedienen“, so Kainz. In Sekunden werde dann das das Röntgenbild analysiert und ausgewertet. Primäre fokussiert ist die Anwendung aber auf die Forschung, nicht auf eine breitere Masse. „Wir verkürzen für die Forschung in diesem Bereich die Zeit, um wichtige Informationen aus Bildern herauszuholen“, sagt Kainz in Bezug auf die Covid-19-Anwendung und über die Stoßrichtung des eigenen Unternehmens ganz generell.

KML Vision und die Coronakrise

Auch wenn das Grazer Unternehmen jetzt mit einer Covid-19-Applikation die eigenen Stärken demonstrieren möchte, ist es selbst nicht von der Coronakrise betroffen. „Wir sehen eher einen Zuwachs an Anfragen“, stellt Kainz klar. Und: „Die Automatisierung, die jetzt um sich greift, spielt uns definitiv in die Karten“. Man habe als Unternehmen sowohl die Tools als auch das entscheidende Know-How, das vor allem in einer Zeit des „Umdenkens in der Industrie“ relevant sei.

Zudem stünden höchstwahrscheinlich Finanzierungsrunden ins Haus. „Für 2020 ist diesbezüglich etwas in Planung, die Runde ist aber noch offen“, sagt Kainz und gibt sich auch bedeckt was die mögliche Investitionssumme betrifft. „Auch die Vorbereitungen für eine weitere größere Finanzierungsrunde im Jahr 2021 laufen bereits“, schiebt er nach. Prinzipiell wolle man sich zukünftig noch mehr in den Bereich Forschung und Entwicklung der Pharma-Industrie bewegen. „Wir schauen uns auch den Markt im Bereich HealthTech an“, so Kainz. „Unser Bereich, der ja letztlich ein digitales Business-Modell ist, ist krisensicher“, gibt er sich abschließend zuversichtlich.

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Howie
© Suchart Wannaset - Ewa Lenart von Howie.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde nachträglich (11.9.2026) nach Erhalt eines Statements von Gründerin Ewa Lenart ergänzt.

„Ein Unternehmen mit 300 Ingenieurinnen und Ingenieuren gibt im Durchschnitt zwischen 1,8 und 36 Millionen Euro pro Jahr für die manuelle Informationsbeschaffung aus“, erklärt Ewa Lenart, Gründerin des Wiener Startups Howie, vergangenes Jahr. Ihr Unternehmen könne helfen, die Kosten dafür zu halbieren.

„AI Copilot for the Built Environment“

Dazu positionierte Howie sich als „AI Copilot for the Built Environment“. Die KI-gestützte Plattform für die Bau- und Immobilienbranche bereitet unter anderem Texte, Bilder und Konstruktionszeichnungen mit großen Datenvolumina auf. Dabei nutzt sie LLMs, um Muster in den Daten, etwa auch aus Berichten, E-Mails, Bildern und Zeichnungen, zu erkennen.

Zwei Investmentrunden 2025

Mit dem Konzept konnte Howie vergangenes Jahr mehrere Investoren überzeugen. Im März und im November 2025 verkündete das Unternehmen jeweils eine sechsstellige Finanzierungsrunde. Dabei dürfte es sich um Wandeldarlehen gehandelt haben: In den öffentlich einsehbaren Firmenbuch-Daten sind die Finanzierungsrunden nämlich in den Beteiligungsverhältnissen nicht ablesbar. Zudem holte Gründerin Lenart vergangenes Jahr den zweiten Platz in der Kategorie Startups beim brutkasten „Innovator of the Year“.

Konkursantrag – keine Details von Kreditschutzverbänden

Doch nun brachte das Startup einen Konkursantrag ein, wie die heimischen Kreditschutzverbände übereinstimmend berichten. Konkrete Informationen dazu liegen aktuell bei keinem der Verbände vor. Sollten die Investments tatsächlich in Form von Wandeldarlehen erfolgt sein, würde ihre Summe in die Passiva fallen.

Gründerin Lenart: Zwei Investments nicht rechtzeitig abgeschlossen

Auf brutkasten-Anfrage meldete sich Gründerin Ewa Lenart mit einem Statement zur Insolvenz. Man sei in einem „technisch sehr anspruchsvollen und noch relativ jungen Markt“ tätig, und habe in den vergangenen zwei Jahren ein starkes, wachsendes Interesse von weltweit führenden Architektur-, Ingenieur- und Beratungsunternehmen verzeichnen können. „Gleichzeitig erwiesen sich die Entwicklungs- und Implementierungszyklen in der Bau- und Immobilienbranche als länger und kapitalintensiver, als wir ursprünglich geplant hatten. Wir waren daher auf eine zusätzliche Finanzierung angewiesen, um die nächsten kommerziellen Meilensteine zu erreichen“, so die Gründerin.

Während der jüngsten Finanzierungsrunde habe man zwei Term Sheets mit etablierten Investoren unterzeichnet. „Letztendlich wurde jedoch keine der beiden Transaktionen innerhalb des Zeitrahmens abgeschlossen, den das Unternehmen benötigte“, schreibt Lenart. „Wir haben zudem ein deutlich schlankeres und stärker kundenfinanziertes Betriebsmodell geprüft, konnten die daraus resultierende Liquiditätslücke aber nicht rechtzeitig schließen.“

Weiterführung steht noch im Raum

Doch Lenart fügt an: „Die zugrunde liegende Marktthese ist aus meiner Sicht nach wie vor sehr stark. Als wir Howie gründeten, befanden sich KI-native Workflows für die Baubranche noch in einer sehr frühen Phase. In den letzten zwei Jahren haben sich die Investitionen und die Adaption in diesem Bereich deutlich beschleunigt.“ Man sehe weiterhin Interesse von Kunden und Branchenakteuren an Howie und seiner Technologie. „Ob und in welcher Form Teile des Unternehmens oder des Produkts fortbestehen werden, hängt nun vom Insolvenzverfahren ab“, so die Gründerin.

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KML Vision: KI von Grazer Startup erkennt Covid-19 auf Röntgen-Bildern

  • Das Training für den nun benutzten KI-basierten Algorithmus des Grazer Startups KML Vision war relativ komplex.
  • „Das Forschungsteam der kanadischen University of Waterloo und KI-Experten des Unternehmens DarwinAI haben etwa 13800 Röntgenbilder benötigt, um das KI-Modell zu trainieren“, führt CEO und Co-Founder Philipp Kainz daraufhin befragt aus.
  • Nunmehr könne die Anwendung, die Covid-19-Erkrankungen auf Röntgen-Bildern erkennt,  aber auf eine 96,8-prozentige Trefferquote verweisen.
  • Diese Covid-19-Anwendung gehört an sich nicht zum Tagesgeschäft des steierischen Unternehmens.
  • „Wir verstehen es eher als Show-Case“, meint Kainz, für gewöhnlich entwickle man selbst Bildanalyse-Algorithmen.

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