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.
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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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Die EU-Entgelttransparenzrichtlinie soll den Gender Pay Gap verringern | (c) Marek Studzinski via Unsplash
Die EU-Entgelttransparenzrichtlinie soll den Gender Pay Gap verringern | (c) Marek Studzinski via Unsplash

Sie soll den Gender Pay Gap verkleinern, indem Unternehmen etwa konkrete Auskünfte über Gehälter geben müssen: Bereits 2023 beschloss das EU-Parlament die Entgelttransparenzrichtlinie. Mit einer Frist von drei Jahren sollte sie von den Mitgliedstaaten bis 7. Juni 2026 umgesetzt werden. Weil es eine Richtlinie (und keine Verordnung) ist, hatten die Nationalstaaten dabei einen gewissen Gestaltungsspielraum.

Begutachtungsentwurf im Alleingang zu Frist-Ende

Dieser führte wohl auch dazu, dass Sozialpartner und Regierung in Österreich sich nicht zeitgerecht auf die konkrete gesetzliche Umsetzung einigen konnten – ähnliches passierte übrigens in mehreren EU-Staaten. Nachdem es ein Ultimatum gestellt hatte, legte das SPÖ-geführte Sozial- und Arbeitsministerium zum Ablauf der Frist im Juni einen in Eigenregie erstellten Begutachtungsentwurf vor – zum Ärger mehrere Sozialpartner, etwa der Industriellenvereinigung (IV), die eine “Bürokratielawine” befürchtet.

Öffentlich ist dieser Entwurf noch nicht verfügbar. IV, Wirtschaftskammer, Gewerkschaftsbund (ÖGB) und Co., die ihn vorliegen haben, diskutieren aber längst per Presseaussendungen zu den Inhalten weiter. Während die konkreten vorgesehen Maßnahmen erst mit dem offiziellen Entwurf klar sein werden, steht bereits fest: Auf die eine oder andere Weise müssen die neuen Transparenzpflichten aus der Richtlinie von Unternehmen am Ende umgesetzt werden. Denn diese gibt klare Mindestanforderungen für die Nationalstaaten vor.

EU sieht Intransparenz als Ursache des Gender Pay Gap

Die EU will mit der Entgelttransparenzrichtlinie das bekanntlich in der Praxis nicht ausreichend umgesetzte Recht auf gleichen Lohn für gleiche oder gleichwertige Arbeit sichern. Und bisher scheiterte die Bekämpfung der ungleichen Bezahlung von Männern und Frauen laut Analysen der EU-Kommission vor allem an der mangelnden Transparenz der betrieblichen Gehaltssysteme. Ziel der Richtlinie ist nichts weniger als ein grundlegender Kulturwandel in den Personalabteilungen: weg von historisch gewachsenen, intransparenten Gehaltsstrukturen hin zu nachvollziehbaren, geschlechtsneutralen Systemen.

Das sind die Eckpunkte der Richtlinie:

  • Gehaltstransparenz schon im Bewerbungsprozess: Arbeitgeber müssen Jobsuchenden das Einstiegsgehalt oder eine entsprechende Gehaltsspanne bereits vor dem ersten Gespräch mitteilen (z. B. direkt im Inserat). Die Frage nach dem letzten Gehalt beim vorherigen Arbeitgeber ist künftig gesetzlich verboten.
  • Individuelles Auskunftsrecht: Beschäftigte können schriftlich Auskunft darüber verlangen, wie viel Kolleg:innen im Durchschnitt verdienen, die eine gleiche oder gleichwertige Arbeit verrichten – aufgeschlüsselt nach Geschlecht. Unternehmen müssen diese Daten innerhalb von maximal zwei Monaten liefern und die Belegschaft einmal jährlich proaktiv über dieses Recht informieren.
  • Schluss mit Schweigeklauseln: Vertragliche Klauseln, die Mitarbeitenden verbieten, über ihr Gehalt zu sprechen, werden ungültig.
  • Offenlegung der Aufstiegskriterien: Die Maßstäbe für die Festlegung des Gehalts und die Karriereentwicklung müssen für alle Beschäftigten leicht zugänglich sein. Betriebe mit weniger als 50 Beschäftigten können von der Pflicht zur Offenlegung der Aufstiegskriterien ausgenommen werden.
  • Verpflichtende Gehaltsberichte (Gender Pay Gap): Größere Betriebe müssen regelmäßig Kennzahlen zum geschlechtsspezifischen Lohnunterschied berechnen und veröffentlichen. Dafür gilt ein gestaffelter Zeitplan:
    • Ab 250 Beschäftigten: Jährliche Berichterstattung, erstmals zum 7. Juni 2027.
    • 150 bis 249 Beschäftigte: Berichterstattung alle drei Jahre, erstmals zum 7. Juni 2027.
    • 100 bis 149 Beschäftigte: Berichterstattung alle drei Jahre, erstmals zum 7. Juni 2031.
  • Pflicht zum Lohnaudit: Weist dieser Bericht in einer Beschäftigtengruppe eine ungerechtfertigte Lohnlücke von 5 Prozent oder mehr auf, die nicht innerhalb von sechs Monaten korrigiert wird, muss der Arbeitgeber gemeinsam mit der Arbeitnehmervertretung eine formelle, tiefgehende Entgeltbewertung durchführen und konkrete Gegenmaßnahmen einleiten.
  • Strengere Haftung und Beweislast: Werden die Transparenzpflichten verletzt, kehrt sich vor Gericht die Beweislast um: Dann muss das Unternehmen beweisen, dass keine Diskriminierung vorlag. Zudem haben Betroffene Anspruch auf ungedeckelten, vollständigen Schadensersatz (inklusive Nachzahlungen und entgangener Chancen), und es drohen empfindliche, umsatzbasierte Strafen.

Konträre Ansichten der Sozialpartner

Die österreichische Umsetzung könnte dann noch etwas strenger ausfallen – das legen zumindest Reaktionen auf den besagten Begutachtungsentwurf nahe. IV-Generalsekretär Christoph Neumayer spricht in einer Aussendung etwa von „nationalem Gold Plating“ und ortet „ein Bürokratiemonster für die Betriebe“. Nachdem nicht nur Österreich, sondern die Mehrheit der EU-Staaten die Richtlinie noch nicht umgesetzt hätten, fordert Neumayer überhaupt eine Überarbeitung dieser. „Wer Einkommensunterschiede nachhaltig reduzieren will, muss an den tatsächlichen Ursachen ansetzen. Zusätzliche Berichtspflichten schaffen keine gerechtere Bezahlung“, meint der IV-Generalsekretär.

Gänzlich konträr beurteilt man die Richtlinie und deren geplante Umsetzung wenig überraschend beim ÖGB. Dort will man per Aussendung „Mythen“ (also die Argumentation der politischen Gegenseite) entkräften und meint abschließend: „Die innerstaatliche Umsetzung der Richtlinie bietet die Chance, gleiche Bezahlung von Frauen und Männern, die gleiche und gleichwertige Arbeit im Betrieb verrichten, zu erreichen, ohne jemandem etwas wegzunehmen, der bisher mehr verdient hat.“

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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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