14.03.2024

HerzensApp: Grazer CareTech-Startup startet erste Finanzierungsrunde

Pflegeagentur, Pflegekraft und Angehörige: Gleich drei Zielgruppen soll die HerzensApp mithilfe von KI-Lösungen bedienen.
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HerzensApp
CTO, CEO und COO: Das Gründerteam der HerzensApp. (c) HerzensApp

Zeit, Geld, Fachkräfte: Dass es in der Pflege an allen Ecken und Enden mangelt, ist nichts Neues. Neu ist hingegen der Lösungsansatz des jungen Grazer Startups HerzensApp: „Wir sind der Meinung, man kann diesen Pflegenotstand nur mit einer Ökosystem-Lösung bekämpfen“, erklärt COO Oliver Wimmer. Gemeint ist damit eine Plattform, die im Jänner österreichweit gelauncht wurde und sämtliche Akteur:innen in der Pflege miteinander verbindet: Pflegeagenturen, Care-Geber:innen und die Angehörigen selbst. Damit will sich HerzensApp als B2B-SaaS von anderen Angeboten abgrenzen, die sich nur auf eine Zielgruppe fokussieren.

HerzensApp soll Sprachbarrieren lösen

Die App verknüpft somit Familien, Pflegeagenturen und Pflegepersonen miteinander. Weil aufgrund von Sprachbarrieren die Kommunikation in der Pflege häufig Probleme bereitet, wurde eine KI-Assistenz in die App implementiert: Pflegekräfte, Pflegebedürftige und Angehörige können auf einer Art Social-Media-Plattform in ihrer Muttersprache miteinander chatten, die Übersetzung erfolge automatisch. „Man merkt, dass die Care-Giver in der Familie sehr oft als Fremdkörper betrachtet werden“, so Wimmer. Durch das Einbinden in die Familienkommunikation sollen Pflegekräfte sich mehr zugehörig fühlen.

Weil beim Dokumentieren und Eintragen von Pflegeinformationen in Excelsheets besonders viel Zeit verloren gehe, wurde außerdem eine Speech-to-Text-KI eingebaut: Updates können von Pfleger:innen in der jeweiligen Muttersprache eingesprochen werden, die KI speichert sie als Text in der Zielsprache ab. Das Tool ist für 16 verschiedene Sprachen mit Fokus auf Medizin-Jargon ausgelegt. Der Hintergrund: Diese Zeit solle dadurch wieder in die Pflege investiert werden können.

„Software ist nie fertig“

Weitere KI-Feautures sollen laut Wimmer im Laufe der nächsten zwei Wochen gelauncht werden, darunter ein Projekt, das mit Studierenden der FH Joanneum entwickelt worden ist: Dadurch sollen die medizinischen Daten automatisch für Angehörige zusammengefasst werden. Obwohl noch laufend an der Software gefeilt wird, habe man sie unter dem Motto “better done than perfect” schon unter die Leute bringen wollen. “Software ist nie fertig”, so Wimmer.

Für die Weiterentwicklung der HerzensApp hat das mittlerweile elfköpfige Team bereits Förderungen in siebenstelliger Höhe erhalten. Da das Kapital hauptsächlich produktgebunden ist, begibt sich das Startup nun in seine erste (Pre-Seed-) Finanzierungsrunde. Dass sich das Startup in einer stabilen finanziellen Lage befindet, begründet COO Wimmer vor allem mit Timing: „Ab und zu braucht es als Startup einfach das Glück, dass man zur richtigen Zeit anfängt. Genau das war die richtige Zeit, damit wir die Förderungen bekommen. Und wir sind super dankbar dafür.“

Von einem Startup ins nächste

Als „unkonventionell“ bezeichnet Wimmer die Gründungsgeschichte von HerzensApp. Unkonventionell deshalb, weil er und sein Co-Founder Konstantin Pollanz die Idee dafür in den Schoß fiel, als sie eigentlich an einem ganz anderen Startup arbeiteten: Über ihr FoodTech Ambro kamen sie erstmals in Kontakt mit Pflegeeinrichtungen, wurden auf die Missstände in der Care-Kommunikation aufmerksam – und fielen in ein „Rabbithole“, wie Wimmer es bezeichnet.

„Bei Interviews mit Pfleger:innen haben wir gemerkt, dass sie gehofft haben, dass ein junges Team dieses Thema aufgreift und sich da was tut. Dann hatten wir einen Antrieb“, so Wimmer. Für den 26-Jährigen ist es bereits das dritte Startup, das er gegründet hat; das erste ging in Konkurs, wie brutkasten bereits berichtete. Das zweite, Ambro, gründete er bereits mit Pollanz. Nachdem sie „einen guten Exit hingelegt haben, gründeten die beiden im Februar 2023 die HerzensApp GmbH. „Wir ergänzen uns wahnsinnig gut. ‚I speak, he thinks‘, sag ich immer“, sagt Wimmer.

Große Ziele und fleißiger CTO

Komplettiert wurde das Team durch Dr. Alireza Fasih. „Ein Tech Startup braucht einen guten CTO“, so Wimmer. Fasih promovierte vor über zehn Jahren im Bereich Computer Science bereits mit Fokus auf KI. Seine Expertise zusammen mit den immer größer werdenden Möglichkeiten im Bereich der KI waren ausschlaggebend für die Gestaltung der HerzensApp. Derzeit ist diese noch auf den österreichischen Markt ausgelegt, in weiterer Folge sollen jedoch immer mehr Länder und Sprachen angebunden werden. Es wird sich also bei den Softwareupdates in den kommenden Wochen bestimmt nicht um die letzten handeln.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

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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