06.10.2025
HEALTH TECH

HealthiQ: MCI-Innsbruck-Studenten entwickeln Plattform für vernetztes Gesundheitswesen

Das neue Tiroler Startup HealthiQ will das Gesundheitssystem digital vernetzen - von Patient:innen über Praxen bis hin zur Politik.
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Die Gründer von © HealthiQ: Benedikt Hochmuth und Stephan Körner.

Das Gesundheitssystem steht schon länger unter Druck. Dass Digitalisierung hier Abhilfe schaffen kann, ist längst kein Geheimnis mehr. Im HealthTech-Bereich entstehen zunehmend Startups, die mit innovativen Lösungen die Versorgung effizienter und patientenfreundlicher gestalten wollen. Eines der jüngsten Beispiele kommt aus Tirol: HealthiQ.

Das junge Unternehmen möchte mit seiner Plattform Patient:innen, Praxen und das Gesundheitssystem auf einer gemeinsamen digitalen Ebene zusammenbringen. Das Versprechen: einfache Terminbuchungen, digitale Entlastung für Praxen und mehr Zeit für die eigentliche medizinische Arbeit.

Ausgründung der MCI Innsbruck

Gegründet wurde HealthiQ von den beiden MCI-Innsbruck-Studenten Benedikt Hochmuth und Stephan Körner. Dass sie sich in einem umkämpften Feld mit viel Potenzial bewegen, wissen die Gründer genau. „Wir sind nicht die Ersten, aber die Ersten, die es richtig machen und die Ersten, die mit einem ganzheitlichen Zugang alle zentralen Funktionen in einer einzigen, praxistauglichen Lösung vereinen und dabei echten Mehrwert für alle Beteiligten schaffen“, erklären Hochmuth und Körner. Mit HealthiQ wollen sie die Gesundheitsversorgung in Österreich neu denken.

Aktuell arbeitet HealthiQ gemeinsam mit medizinischen Einrichtungen, IT-Expert:innen, Jurist:innen und Patient:innen an der finalen Produktentwicklung. Die MVP-Phase läuft bereits, erste Gespräche mit Pilotpraxen und strategischen Partnern seien auch schon im Gange. 2026 soll die Plattform zunächst in Tirol starten.

Vorteile der Plattform

HealthiQ will Patient:innen ermöglichen, Termine schneller und einfacher zu buchen – begleitet von einem digitalen Assistenten, der sie durch den gesamten Behandlungsprozess führt.

Für Behandler:innen sollen vor allem Terminmanagement und Prozessoptimierung im Fokus stehen. Funktionen wie ein Live-Chat, Medikations- und Befund-Upload sowie die Anbindung von Wearables seien Teil des geplanten Angebots.

Auch auf Seiten von Politik und Krankenkassen sieht das Startup Vorteile: Sie sollen ein Echtzeit-Lagebild des Gesundheitssystems erhalten und von mehr Transparenz profitieren. „Keine Insellösungen mehr, sondern endlich eine Gesamtlösung. Ein Standard, damit Versorgung funktioniert“, so Hochmuth.

HealthiQ soll bis zu 13.700 Euro im Jahr einsparen

HealthiQ rechnet vor: Durch die Digitalisierung von Abläufen könnten bis zu 13.700 Euro pro Assistenzkraft und Jahr eingespart werden. Zudem erwartet das Startup mehr als 50 Prozent weniger No-Shows in Arztpraxen und rund 2,5 Wochen weniger Administrationszeit pro Jahr.

Neben der ökonomischen Komponente will HealthiQ auch gesellschaftlich und ökologisch durch Versorgungsgerechtigkeit, Barrierefreiheit und digitale Teilhabe Wirkung zeigen. Papierlose Prozesse sollen Ressourcen sparen und so auch zum Klimaschutz beitragen.

„Wir gestalten ein digitales Gesundheitssystem, das niemanden zurücklässt. Eine Welt, in der Arzttermine in Sekunden gefunden werden, Praxen optimal ausgelastet sind und das System intelligent Ressourcen steuert“, erklärt das Startup.

Zahlreiche interessierte Praxen

Das Geschäftsmodell basiert auf einem SaaS-B2B-Abonnement mit Upsell-Modulen. Laut den Gründern liegen bereits “zahlreiche Letters of Intent” von Praxen vor, zudem führe das Team Gespräche mit über 150 Stakeholdern aus dem Gesundheitssektor. Unterstützt wird HealthiQ von der FFG, dem MCI Innsbruck und dem Health Hub Tirol.

Der offizielle Produktlaunch ist für Anfang 2026 in über 60 Praxen in Tirol geplant. 2027 soll die Expansion nach ganz Österreich folgen, ab 2030 ist ein Rollout im gesamten DACH-Raum vorgesehen.

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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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