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.

+++ Mehr zum Thema Künstliche Intelligenz +++

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.

⇒ Zur Page des Startups

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
27.05.2026

Diamens gewinnt den S&B Award 2026, Duramea holt den brutkasten-Sonderpreis

Zehn forschungsbasierte Business-Ideen traten beim S&B Award 2026 des Rudolf Sallinger Fonds gegeneinander an. In einer feierlichen Award Ceremony wurden nun die Sieger-Teams prämiert.
/artikel/diamens-gewinnt-den-sb-award-2026-duramea-holt-den-brutkasten-sonderpreis
27.05.2026

Diamens gewinnt den S&B Award 2026, Duramea holt den brutkasten-Sonderpreis

Zehn forschungsbasierte Business-Ideen traten beim S&B Award 2026 des Rudolf Sallinger Fonds gegeneinander an. In einer feierlichen Award Ceremony wurden nun die Sieger-Teams prämiert.
/artikel/diamens-gewinnt-den-sb-award-2026-duramea-holt-den-brutkasten-sonderpreis
Beim S&B Award 2026 wurden vielversprechende Spinoffs prämiert | (c) Hannes Winkler
Beim S&B Award 2026 wurden vielversprechende Spinoffs prämiert | (c) Hannes Winkler

„Nächstes Jahr haben wir die 100 voll“, sagt Elisabeth Mayerhofer. Sie moderierte auch dieses Jahr die Vergabe des S&B Awards des Rudolf Sallinger Fonds – gemeinsam mit Philipp Horvath. Mit 100 meint Mayerhofer Finalisten-Spinoffs, die beim Award gegeneinander antreten. Stand 2026 gab es bislang nämlich 99 davon – der Award wurde nun zum zehnten Mal vergeben.

Prominente Alumni

Welchen Impact der S&B Award hat, erläuterte nicht nur die frühere Casinos-Generaldirektorin Bettina Glatz-Kremsner, die als langjährige Vorsitzende des Kuratoriums des Rudolf Sallinger Fonds im vorigen Jahrzehnt den entscheidenden Anstoß zu dessen Schaffung gegeben hatte. Auch prominente Alumni kamen bei der Award Ceremony zu Wort.

Bettina Glatz-Kremsner (m.) erzählte Moderatorin Elisabeth Mayerhofer (r.), wie alles begann | (c) Hannes Winkler

„Das Preisgeld hat uns damals die Finanzierung eines entscheidenden Patents ermöglicht und die Aufmerksamkeit, die wir bekommen haben, war gerade in der Anfangsphase enorm wichtig“, erzählt Cubicure-Gründer Robert Gmeiner, der mit seinem Spinoff im 3D-Druck-Bereich die erste Ausgabe des Awards gewonnen hat und mittlerweile auf einen 79 Millionen Euro schweren Exit zurückblickt.

Das auf Lieferketten-Monitoring spezialisierte KI-Unternehmen Prewave, das mittlerweile zu den größten Scaleups des Landes zählt, holte sich beim Antritt 2018 zwar nicht den Sieg. Profitiert habe man aber dennoch sehr – sowohl von der Sichtbarkeit als auch von der Nachschärfung des eigenen Modells und Pitchs im Rahmen der Bewerbung, erzählt Co-Founder und CEO Harald Nitschinger. Sein Tipp an die aktuellen Finalist:innen: „Think big!“

Die Alumni Harald Nitschinger (l.) und Robert Gmeiner (m.) gaben den Finalist:innen Tipps aus ihrer Erfahrung | (c) Hannes Winkler

Es ist ein Ratschlag, den sich die Forscher:innen hinter den zehn diesjährigen Finalisten-Projekten – brutkasten berichtete im Vorfeld – gewiss zu Herzen nehmen. Denn zwar sind sie mit ihren Spinoffs mitunter noch in einer sehr frühen Phase, doch die forschungsbasierten Produkte haben denkbar großes Potenzial.

„Furchtbare“ Auswahl aufgrund durchwegs hoher Qualität

Entsprechend schwer war die Auswahl für die Jury, bei der Ceremony vertreten durch Rudolf Dömötör (WU Wien), Gertraud Leimüller (winnovation) und Josef Glössl (BOKU). Juryvorsitzender Dömötör verriet mit einem Augenzwinkern: „Es war furchtbar! Also nicht die Projekte, sondern bei dieser enormen Qualität einen Sieger zu ermitteln,“ und doch habe es, wie immer, nur einen geben können.

Rudolf Dömötör fungierte als Juryvorsitzender | (c) Hannes Winkler

Hauptpreis für Diamens

Den Hauptsieg und damit ein Preisgeld von 20.000 Euro holte sich schließlich das JKU-Linz-Spinoff Diamens (brutkasten berichtete bereits mehrmals). Das HealthTech-Startup entwickelt eine neue, nicht-invasive Diagnose-Methode für Endometriose, an der weltweit rund 190 Millionen Frauen leiden. Der Weg zum Award-Sieg sei ein spannender Prozess gewesen, sagt Co-Founderin und CEO Marlene Rezk-Füreder gegenüber brutkasten: „Die Jury war sehr kompetent und hat nicht die Fragen gestellt, die man sonst immer bekommt.“ Mit dem Preisgeld habe man bereits einen konkreten Plan: „Wir werden damit unser zweites Patent einreichen, um unsere Technologie weiter schützen zu können.“

Das Gründerinnen-Team von Diamens (v.l.n.r.): Clara Ganhör, Angelika Lackner, Marlene Rezk-Füreder und Eva Scharnagl | (c) Hannes Winkler

brutkasten-Sonderpreis für Duramea

Auch dieses Jahr vergab brutkasten einen Sonderpreis über 5.000 Euro Medienvolumen, dessen Sieger per Online-Voting ermittelt wurde. Diesen holte sich das TU-Graz-Spinoff Duramea, das eine Membran-Technologie für die effiziente Erzeugung von grünem Wasserstoff entwickelt. „Wir wollen damit grünen Wasserstoff günstiger machen, als Wasserstoff, der aus Erdöl produziert wird“, erklärt Gründer Sebastian Rohde. Vom S&B Award habe man sich vor allem Sichtbarkeit versprochen. Auch wie man die zusätzliche Sichtbarkeit über das brutkasten-Medienvolumen einsetzen wolle, verrät Rohde bereits: „Wir sind aktuell noch sehr gut durch Förderungen finanziert. Aber mit der weiteren Entwicklung werden wir früher oder später auch auf Investorensuche gehen.“

Duramea vertreten durch Jean Claude Koffi (2.v.l.) und Sebastian Rohde (2.v.r.) holte sich den brutkasten-Sonderpreis | (c) Hannes Winkler

Sonderpreis von Onsight Ventures für Cairos

Und noch ein weiterer Sonderpreis wurde dieses Jahr vergeben – von Onsight Ventures rund um Tech-Pionier und Investor Hermann Hauser. Das Siegerteam erhält ein Ticket für das Hermann Hauser Frontier Lab im Oktober in Graz. Den Preis holte sich das Montanuniversität-Leoben-Spinoff Cairos, das ein Verfahren zur Herstellung von erneuerbarem synthetischen Erdgas entwickelt. „Unser nächstes großes strategisches Ziel ist die erste kommerzielle Anlage und dafür werden wir Kapital brauchen. Da wird uns die Teilnahme am Hermann Hauser Frontier Lab definitiv weiterhelfen“, kommentiert Co-Founder Martin Peham gegenüber brutkasten.

Cairos von Andreas Krammer (2.v.l.) und Martin Peham (2.v.r.) sicherte sich den Sonderpreis von Onsight Ventures | (c) Hannes Winkler
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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.