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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Alice Hristov (Mitte) bei der Preisverleihung des Bundeswettbewerbs Jugend Innovativ 2026
Alice Hristov (Mitte) bei der Preisverleihung des Bundeswettbewerbs Jugend Innovativ 2026

Über zehn Millionen Menschen weltweit leiden an Parkinson. Das Kernsymptom Tremor, ein unkontrolliertes Zittern, wird bisher fast ausschließlich punktuell bei Arztterminen erfasst. „Der Arzt ist komplett auf die subjektive Einschätzung vom Patienten angewiesen“, erklärt Entwicklerin Alice Hristov im brutkasten-Gespräch. Weil verfälschte Momentaufnahmen oft zu ungenauen Medikationen führen, möchte die Wiener HTL-Schülerin diese Datenlücke mit TremoCup schließen.

TremoCup Prototyp @ Alice Hristov

Diskrete Messung beim Trinken

TremoCup ist ein kompaktes Sensormodul, das auf die Unterseite einer handelsüblichen Tasse montiert wird. Während der Nutzung misst das System die Bewegungen im Alltag. Ein integrierter Bandpassfilter lässt dabei nur Frequenzen zwischen 4 und 12 Hertz durch, um gezielt den Tremor zu erfassen und andere Alltagsbewegungen verlässlich auszublenden. „So ähnlich wie bei Noise-cancelling“, zieht Alice den technischen Vergleich.

Die Daten werden per Bluetooth an eine selbst entwickelte Smartphone-App übermittelt, die Verlaufsgrafiken anzeigt und PDF-Berichte für das Arztgespräch generiert. Aus Datenschutzgründen verbleiben alle Daten lokal und symmetrisch verschlüsselt auf dem Endgerät. In einer bereits durchgeführten Befragung von 20 Pflegeheimbewohnerinnen gaben 75 Prozent an, dass ihnen dieser lokale Datenschutz besonders wichtig sei.

Vom Freizeitprojekt auf die internationale Bühne

Die Entwicklung des Systems begann als Freizeitprojekt neben dem Unterricht an der HTBLVA Spengergasse, die in der Vergangenheit schon mehrmals beeindruckende Schüler:innen-Projekte hervorgebracht hat. „Wenn ich lange gesessen bin und es am Ende nach dem Testen funktioniert, das war der größte Erfolg für mich“, so Hristov über die intensive Entwicklungsphase.

Der Aufwand hat sich ausgezahlt: Beim diesjährigen Bundeswettbewerb Jugend Innovativ holte TremoCup den 1. Preis in der Kategorie „ICT & Digital“, der mit 2.500 Euro dotiert ist. Das Preisgeld soll direkt in das Projekt zurückfließen: „Das wird wieder reinvestiert in TremoCup. Patente sind nicht billig, falls ich ein Patent bekomme.“

Regulatorische Prüfung und Markteintritt

Als nächste Schritte sind eine klinische Validierung in neurologischen Praxen sowie Förderanträge bei AWS und FFG geplant. Zudem steht die finale regulatorische Einordnung an. Aktuell wird das System vorläufig als Klasse-I-Medizinprodukt eingestuft.

Der angedachte Verkaufspreis soll zwischen 80 und 150 Euro pro Einheit liegen. Im September 2026 wird Hristov ihr Projekt zudem beim 37. European Union Contest for Young Scientists (EUCYS) in Kiel präsentieren.

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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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