02.02.2023

Headset statt Krankenhaus: Dieses Startup will Migräneattacken verhindern

Viele Menschen kennen den eindringlichen Schmerz der Migräne. Wenige kennen neben Pharmazeutika weitere hilfreiche Behandlungsmöglichkeiten. Das Wiener MedTech-Startup Brightmind.AI möchte mit seinem eigenen Gerät den bisherigen Behandlungsspielraum erweitern.
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Tamara Gerbert und Florian Lerchbammer-Kreith von MedTech-Startup Brightmind.AI © Brightmind.AI
Tamara Gerbert und Florian Lerchbammer-Kreith von MedTech-Startup Brightmind.AI © Brightmind.AI

Die Wetterfühligen unter uns spüren es aktuell wieder stärker. Die erdrückenden Schmerzen der Migräne melden sich an. Nun ist der Wetterumschwung aber nicht der einzige Anlass, einer Migräneattacke zu erliegen. Und ein Problem bleibt stets dasselbe: starke Schmerzen und kaum Behandlungsmethoden, die über die altbekannte Schmerztablette hinausgehen. Ein Wiener NeuroTech-Startup möchte eine einfachere und leistbare Lösung anbieten, die sich in den privaten Alltag integrieren lässt. 

Neurowissenschaftlerin Tamara Gerbert und Unternehmensberater Florian Lerchbammer-Kreith gründeten Mitte 2022 Brightmind.AI. Seither wurden sie nicht nur von der brutkasten-Community zum Innovator of the Year gekürt, sondern erhielten auch bereits erste Förderungen. Im Interview erklären sie, wie sie es schaffen wollen, mit ihrem Gerät 100 Prozent der Migräneattacken zu verhindern und warum nicht überall wo AI draufsteht, auch AI drin ist. 

Headset zuhause statt Maschine im Krankenhaus

“Man kann sich das vorstellen, wie die Kopfhörer, die viele am Arbeitsplatz tragen. Wir setzen im Kopfteil unseres Headsets eine Magnetspule ein, die das Gehirn stimuliert. Bisher standen für diese Behandlungsform riesige Maschinen in der Neurologieabteilung eines Krankenhauses herum. Wir machen die Maschine klein und bringen sie zum Patienten/zur Patientin nach Hause”, erklärt Lerchbammer-Kreith. Besagtes Gerät trägt man im Alltag, während das Gehirn mit Magnetimpulsen stimuliert wird. Bei der sogenannten nicht-invasiven Hirnstimulation sei es wichtig, täglich zu stimulieren – sowohl um Migräneattacken zu minimieren, als auch um notwendige Hirndaten zu sammeln.

“Ich bin der Meinung, dass nicht-invasive Hirnstimulation in vielen Bereichen eine gute Alternative ist. Sowohl zu den bereits bestehenden Lösungen, als auch dort, wo es noch überhaupt keine Lösung gibt”, meint CTO Tamara Gerbert. Nach mehreren Jahren in der Forschung und anschließender Arbeit in einem AI-Unternehmen, wollte sie sich mit Brighmind.AI auf die Kombination aus technischen Aspekten und AI-Aspekten spezialisieren.

Anfang 2022 hat sie Florian Lerchbammer-Kreith kennengelernt, der zuvor jahrelang in der Unternehmensberatung und im MedTech-Bereich tätig war. “Tamara war begeistert von der Technologie, ich war begeistert von den Anwendungsfällen”, erklärt Lerchbammer-Kreith. Gemeinsam haben sie sich auf einen der ihrer Ansicht nach wichtigsten Pain Points konzentriert. Mit der transkraniellen Magnetstimulation (TMS) könne man verschiedenste Krankheiten behandeln, so gibt es auch Anwendungsbereiche bei Depressionen oder Demenz. Das Gründungsteam konzentriert sich aber vorerst ausschließlich auf Migräne.

Ziel: 100 Prozent der Migräneattacken verhindern

Diese in den 1980er Jahren erfundene Technologie der transkraniellen Magnetstimulation beruht auf dem Prinzip der elektromagnetischen Induktion. Inzwischen wurde ihre Effektivität bei Migräneanfällen auch wissenschaftlich bestätigt, was Gerbert und Lerchbammer-Kreith davon überzeugte, mit ihrem Gerät zunächst die Behandlung dieser Erkrankung anzugehen. 

Brightmind.AI kann mit ihrem Gerät laut eigenen Aussagen bereits 50 Prozent der Migräneattacken verhindern. Das selbsternannte Ziel sei es, bald 100 Prozent der Attacken zu verhindern. Ihr Gerät könnte dabei nicht nur in Kombination mit Pharmazeutika genutzt werden. Es soll auch eine vollständige Alternative darstellen. Gerade für Menschen, die aufgrund von Herz-Kreislauf-Problemen, Schwangerschaft oder sonstigen Umständen keine Schmerztabletten nehmen können, kann das eine erhebliche Erleichterung sein.

Nur dann stimulieren wenn es relevant ist

Gerbert erklärt, dass bisherige Protokolle standardisiert durchgeführt werden – Man muss also jeden Tag gleich viel stimulieren. Brightmind.AI möchte diesen Vorgang patientenfreundlicher machen. Das Ziel: Es soll nur dann stimuliert werden, wenn es besonders relevant ist. Also dann, wenn eine Migräneattacke einsetzen würde. “Dafür möchten wir die Attacken vorhersagen können und dann die eigentliche Stimulation zu den Hirnwellen synchronisieren”, meint die CTO. Das Startup möchte es schaffen, mithilfe ihres Headsets die nächste Migräneattacke 24 Stunden vor Beginn anzukündigen. 

Künstliche Intelligenz: Was hat AI mit Migräne zu tun?

Der Begriff steht bereits im Unternehmensnamen, aber welche Rolle spielt dabei eigentlich die Artificial Intelligence (AI)? Die Hirnwellenaktivitäten, die mit dem Gerät des Startups gelesen werden, liefern regelmäßig Daten, die nach jeder Reaktion angepasst werden und das Protokoll kontinuierlich verbessert. Kurz gesagt: Das Gerät wird auf die individuelle Hirnreaktion angepasst und zukünftig soll jede:r Patient:in ein eigenes Protokoll erhalten. 

Zu stimulieren ist also einerseits relevant, um die nächste Attacke präventiv zu verhindern. Dadurch, dass das präventive Agieren aber noch nicht zu 100 Prozent erfolgreich ist, wird mit der Datensammlung zusätzlich auch der individuelle Migräne-Typus identifiziert. Wenn man weiß, dass in den nächten 24 Stunden eine Migräneattacke einsetzen wird, könne man zumindest die eigenen Trigger meiden, soweit sie einem bekannt sind. Das Founderteam erklärt hierzu:

Bei manchen Menschen sind Klima oder andere unveränderliche Faktoren der Auslöser für eine Migräneattacke. Bei anderen sind Dinge wie bspw. Rotwein ein Trigger. Wenn also die nächste Migräneattacke durch unser Gerät angekündigt wird, wissen jeweilige Patient:innen, dass sie in den nächsten 24 Stunden Rotwein vermeiden sollten.

Mit dem Zusatzangebot, über die Migräneattacken und mögliche Trigger via App Buch führen zu können, sollen diese noch leichter identifizierbar sein und mit weiteren Personendaten verknüpft werden. 

Teamaufbau: „Talent first“

Der Sitz des Startups ist in Österreich, allerdings bezeichnen sie sich als hybrides Unternehmen. Da sie ihr internationales Team gemäß dem Motto “talent first” zusammenstellen, gibt es viele Angestellte, die remote aus Dänemark, Deutschland oder den USA arbeiten. In Letzterem ist zudem auch ein Marktstart geplant. Brightmind.AI wird zeitgleich in Europa und in den USA die Zulassung als Medizinprodukt beantragen. Bevor der geplante Marktstart in circa drei Jahren umgesetzt wird, sind allerdings noch weitere Forschungsschritte geplant. Im kommenden Sommer 2023 will das MedTech-Startup ihre erste Studie abschließen. Darin soll bewiesen werden, dass ihr Prototyp in dieser kleinen Form einen Mehrwert hat. Eine zweite Studie sei ebenfalls bereits geplant.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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