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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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