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:
17.09.2026

Wie der Polestar 4 SUV Design und Effizienz vereint

Zwischen skandinavischer Ästhetik, wirtschaftlicher Attraktivität und planbaren Betriebskosten: Der Polestar 4 SUV soll sowohl Privatkund:innen als auch Unternehmen überzeugen.
/artikel/wie-der-polestar-4-suv-design-und-effizienz-vereint
17.09.2026

Wie der Polestar 4 SUV Design und Effizienz vereint

Zwischen skandinavischer Ästhetik, wirtschaftlicher Attraktivität und planbaren Betriebskosten: Der Polestar 4 SUV soll sowohl Privatkund:innen als auch Unternehmen überzeugen.
/artikel/wie-der-polestar-4-suv-design-und-effizienz-vereint
Der neue Polestar 4 SUV | (c) Polestar
Der neue Polestar 4 SUV | (c) Polestar

Mit dem Polestar 4 SUV bringt der schwedische Elektroauto-Hersteller ein Modell auf den Markt, das die Markenphilosophie „Pure Progressive Performance“ konkret auf die Straße übersetzen soll. Der Polestar 4 SUV richtet sich an ein anspruchsvolles Publikum: Privatkund:innen sollen durch sportliche Performance, Alltagstauglichkeit und klares Design überzeugt werden, Entscheidungsträger:innen und Fuhrparkverantwortliche zusätzlich durch wirtschaftliche Berechenbarkeit und geringe Gesamtkosten.

Skandinavischer Minimalismus, funktionale Ästhetik und hohe Performance

Der vollelektrische Polestar 4 SUV zeichnet sich durch eine reduzierte Formensprache und hohe Funktionalität aus. Statt auf optische Überladung oder überflüssige Dekorelemente setzt die Marke auf skandinavischen Minimalismus. Als prägende Designmerkmale kommen etwa rahmenlose Außenspiegel sowie versenkbare Türgriffe zum Einsatz, die neben dem visuellen Erscheinungsbild auch den Luftwiderstandsbeiwert (cw-Wert) des Fahrzeugs optimieren.

(c) Polestar

Im Innenraum folgt das Fahrzeug dem Konzept der sogenannten „Quiet Luxury“. Das Cockpit überzeugt durch ein auf das Wesentliche reduziertes, intuitives Bedienkonzept, das Ablenkungen während der Fahrt minimiert. Bei der Wahl der Materialien setzt das schwedische Designteam zudem auf emissionsarme Materialien wie maßgestricktes Textil aus recyceltem PET und rückverfolgbares Leder. Maßnahmen wie diese sorgen dafür, dass der Polestar 4 SUV einen der niedrigsten CO2-Fußabdrücke im Portfolio aufweist.

Und natürlich spielt das Auto auch in Sachen Performance oben mit: Je nach Variante hat es bis zu 544 PS bei einer Beschleunigung von 0 auf 100 Stundenkilometer in 3,9 Sekunden und bis zu 630 Kilometer Reichweite. Das alles wird im Polestar 4 SUV kombiniert mit 1.665 Liter Gepäckvolumen.

„Startup mit 100-jähriger Erfahrung“

Dass eine klare strategische Ausrichtung für den Erfolg in der Elektromobilität entscheidend ist, betont Matthias Schabetsberger, Managing Director von Polestar Österreich, im brutkasten-Talk: „Wir sehen uns als ein Startup mit hundertjähriger Erfahrung im Automobilbereich.“ Als eigenständige, börsennotierte Schwestermarke von Volvo nutzt Polestar die Agilität eines jungen Unternehmens und greift gleichzeitig auf etablierte Produktionsstrukturen sowie das weltweite Servicenetzwerk des Mutterkonzerns zurück.

Diese Aufstellung ist insbesondere für den B2B-Sektor relevant. In Österreich entfällt derzeit der Großteil des Polestar-Absatzes auf das Gewerbe- und Flottengeschäft. „Flottenkunden waren oft die Early Adopter der Elektromobilität. Viele Unternehmen nutzen ihren Fuhrpark als konkretes Werkzeug, um eigene Nachhaltigkeits- und Emissionsziele rasch zu erreichen“, so Schabetsberger.

Wirtschaftlich attraktiv und verlässlich

Neben ökologischen Zielen spielt im gewerblichen Bereich die betriebswirtschaftliche Gesamtkostenbetrachtung (Total Cost of Ownership, TCO) die zentrale Rolle. Durch im Vergleich zu Verbrennern geringere Verschleiß-, Service- und Wartungskosten sowie günstige Ladeoptionen ist die Elektromobilität auf dem Vormarsch, was sich auch in den steigenden Zulassungszahlen widerspiegelt.

Zugleich verweist Matthias Schabetsberger im brutkasten-Talk auf die Bedeutung stabiler politischer Rahmenbedingungen, etwa bei Steuerregeln wie dem Sachbezug. „Es braucht ein klares Commitment und Sicherheit für Flotten- wie Privatkunden, dass man auf das richtige Pferd gesetzt hat und sich auf die Rahmenbedingungen verlassen kann“, betont der Polestar-Österreich-Chef. Unabhängig von kurzfristigen Debatten bleibe die Elektromobilität für Unternehmen jedoch der wirtschaftlich wie ökologisch tragfähigste Weg zur CO2-Reduktion des Fuhrparks.

Regionales Partnernetzwerk für persönliche Betreuung

Damit sowohl Firmenkund:innen als auch Privatkäufer:innen eine verlässliche Anlaufstelle vor Ort haben, hat Polestar seine Vertriebsstruktur in Österreich ausgebaut. Neben der rein digitalen Bestellstrecke stehen Kund:innen mittlerweile 13 regionale Partnerstandorte in Kooperation mit Volvo-Händlern zur Verfügung. Wie Schabetsberger im brutkasten-Talk erläutert, ermöglicht diese regionale Abdeckung von Dornbirn bis Wien eine persönliche Beratung – von der individuellen Fuhrparkanalyse über Probefahrten bis hin zum langfristigen Service.

Polestar-Angebote in Österreich

Um den Einstieg attraktiv zu gestalten, bietet Polestar in Österreich Sonderkonditionen für den Polestar 4 SUV an:

  • Serienmäßige Absicherung: Jedes Fahrzeug beinhaltet Over-the-Air-Software-Updates, 12 Monate Connected Services Plus, eine 8-jährige Batteriegarantie (bis 160.000 km) sowie 3 Jahre Fahrzeuggarantie und Pannenservice.
  • Sondermodell First Edition: Als Dual Motor mit Allradantrieb sind verfügbare Polestar 4 SUV bereits ab € 59.990 erhältlich. Dies entspricht einem rechnerischen Preisvorteil von 10.100 Euro.
  • Inkludiertes Prime-Paket: In der First Edition ist das sogenannte Prime-Paket bereits kostenfrei enthalten, welches das Pilot-, Plus- und Komfort-Paket sowie Privacy-Glas an den hinteren Seitenscheiben bündelt.
  • Polestar Leasing: Kombinierbar ist das Angebot mit einem Fixzinssatz von 0,99 Prozent bei Monatsraten ab 269 Euro.
  • Und natürlich spielt das Auto auch in Sachen Performance oben mit: Je nach Variante hat es bis zu 544 PS bei einer Beschleunigung von 0 auf 100 Stundenkilometer in 3,9 Sekunden und bis zu 630 Kilometer Reichweite. Das alles wird im Polestar 4 SUV kombiniert mit 1.665 Liter Gepäckvolumen.
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.