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21.01.2021

Health Hub Vienna Meetup: Daten-Frage als Hemmschuh für Startup-Collaboration

Freundlich im Ton - hart in der Sache: Beim gestrigen Health Hub Meetup wurde klar, warum Startup-Collaboration im Gesundheitsbereich eine besondere Herausforderung ist.

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✨ AI Kontextualisierung

Die Zielsetzung des vor mittlerweile fast drei Jahren von Uniqa und INiTS gestarteten Health Hub Vienna war und ist klar: Innovative Startups im Gesundheitssektor unterstützen – mit einem Accelerator-Programm im Kern. Dazu holte man sich von Beginn an eine ganze Reihe an Partnern aus dem gesamten Spektrum des Gesundheitsbereichs an Bord: Von Pharma-Konzernen über diverse öffentliche und teilöffentliche Institutionen und Verbände bis hin zu zahlreichen Unis und Hochschulen. Viele davon waren auch beim gestrigen Health Hub Vienna Meetup vertreten.

Weiterhin hohe Einstiegshürden für HealthTech-Startups

Im Rahmen der Initiative ist der Schulterschluss also schon einmal gegeben, über den innovative Startup-Lösungen für das Gesundheitssystem effizienter ausgerollt werden sollen. Doch auch nach dem Corona-Jahr 2020, das gesamtgesellschaftlich einen enormen Digitalisierungsboost brachte, bleibt eine Feststellung aktuell: HealthTech-Startups haben besonders große Einstiegshürden, um in den Markt zu gelangen.

Das wurde beim Health Hub Vienna Meetup bereits klar, als Health Hub Community Managerin Sabria Lagoun zu Beginn den Stand der Dinge im Startup-Programm beschrieb. „Wir wollen als neutrale Plattform für Open Innovation Startup-Lösungen testen und verbreiten. Wir wollen die Pilotprojekte so schnell wie möglich off the ground bekommen“, erklärt Lagoun. Man habe daher eine ganze Reihe von Mechanismen und Regeln, die für mehr Effizienz in dem Vorgang sorgen sollen. Eine davon ist die „Austria-Readyness“, also die Konformität der Startup-Lösung mit den rechtlichen Bedingungen in Österreich, als Voraussetzung.

Rollout Spital für Spital

Doch auch wenn diese rechtliche Hürde beseitigt ist, ist die Frage des Rollouts noch nicht geklärt. Wenn mit der HealthTech-Lösung direkt Gesundheitspersonal adressiert wird, muss der Markt oftmals in langsamen Schritten Spital für Spital erschlossen wird. Und eine neue Roland Berger-Studie zeige: Nur eine sehr kleine Zahl von heimischen Krankenhäusern arbeitet mit Startups zusammen, gibt Lagoun zu bedenken.

Eines der Startups, dass schon einige Spitäler als Kunden gewinnen konnte, ist Health Hub Alumnus ThinkSono aus dem Vereinigten Königreich. Mit seiner AI-Lösung, die auch nicht-spezialisiertem Gesundheitspersonal Ultraschall-Untersuchungen ermöglicht, müsse ihm erfahrungsgemäß vor allem eines gelingen, um Neukunden zu überzeugen, erklärt CEO Fouad Noor in seiner Keynote: „Man muss den Benefit der Technologie klar machen – nicht nur für die Patienten sondern vor allem auch finanziell für die einzelnen Spitäler“.

Podium beim Health Hub Vienna Meetup: Daten-Frage steht zwischen Privaten und Öffentlichen

Der Health Hub Vienna soll als Zusammenschluss freilich dafür sorgen, dass genau dieser umständliche Sales-Prozess abgekürzt wird, indem große Partner den Startups zur Hilfe kommen. Doch dass hier weitere Hürden warten, wurde beim gestrigen Health Hub Vienna Meetup bei einer von Irene Fialka moderierten Panel-Diskussion unter dem Titel „How to Really Benefit Doctors and Care Workforce“ klar.

Denn auch wenn die Diskutanten, Sarah Walters, Österreich-Präsidentin des Pharma-Konzerns Astra Zeneca, Sozialversicherungs-Dachverbands-Büroleiter Martin Brunninger, MedUni Wien-Professor und Programmdirektor Telemedizin und E-Health, Alexander Gaiger, und Ulrich Mühlner, Co-Founder des Startups docdok.health freundlich im Ton waren, zeigten sich klare Auffassungsunterschiede.

Im Zentrum stand dabei ein Thema, dass im Gesundheitsbereich generell viel Diskussionsstoff bietet: Daten. So schwärmt Astra Zeneca-Chefin Walters von der Möglichkeit, mit digitalen Lösungen Daten zu sammeln, etwa Audio-Aufnahmen von Asthma-Patienten im Schlaf. Die Skepsis verfliege hier meist schnell: „Ärzte sehen bald die Vorteile und die Patienten folgen ihnen bei Akzeptanz digitaler Tools“, so Walters. Auch Startup-Gründer Ulrich Mühlner erklärt seine neue App, die etwaige Nebenwirkungen der Corona-Impfung über das Sammeln und Auswerten von Patientendaten aufspüren soll.

Uni-Professor Alexander Gaiger stellt hingegen klar: „Ich würde prinzipiell medizinische Apps von privaten Anbietern nur nutzen, wenn sie von öffentlichen Anbietern, Sozialversicherung etc. zertifiziert sind“. Besonders wichtig sei, dass die Daten gut geschützt sind: „Sie dürfen nicht bei privaten Unternehmen liegen“. Auch Martin Brunninger will die Daten nicht bei Privaten sehen. So werde von den Sozialversicherungen etwa bald eine eigene Video-Consultation-Lösung gelauncht, damit die Daten nicht den Weg über Unternehmen gehen. Mühlner beschwichtigt in seinem Fall: „Wir sind ein Facilitator. Nicht wir besitzen die Daten, sondern die Ärzte bekommen sie, um etwas daraus zu machen“.

Und letztlich stimmen auch Gaiger und Brunninger zu, dass die Mechanismen zum Rollout von Startup-Innovationen noch verbessert werden müssen. Während Gaiger einen „Innovation Market Place“ im Sinne des Health Hub als „hilfreich“ ansieht, gesteht Brunninger: „Was wir wirklich besser machen müssen ist, dass Unternehmen mit Innovationen kommen können und es einen Dialog gibt“. Hier müsse man von guten Systemen weltweit lernen.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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