28.06.2022

Holo Light: Tiroler Startup entwickelt Streaming-Plattform für Chirurgen

Gemeinsam mit dem deutschen Medizintechnik-Unternehmen Enhatch setzt man auf XR, AR und VR.
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(c) Microsoft - Neue Streaming-Plattform soll AR-,VR-, und XR-Übungen ermöglichen.

Das Innsbrucker Unternehmen Holo-Light ist eigentlich ein deutsch-österreichisches Tech-Startup und hat eine globale Streaming-as-a-Service-Plattform entwickelt, um Augmented- und Virtual-Reality-Applikationen on Demand zu streamen.

Holo Light: XR, AR und VR optimieren

Nun kooperiert man mit dem deutschen Medizintechnikunternehmen Enhatch und will gemeinsam eine neue Streaming-Plattform für Extended Reality (XR) anbieten, um intraoperative Verfahren sowie das Training von Chirurgen durch AR und VR zu optimieren.

Enhatch hat dafür das erste intelligente Chirurgie-Ökosystem entwickelt, das Unternehmen, Technologien und Chirurgen miteinander vernetzen soll, um klinische Arbeitsabläufe zu rationalisieren sowie Operationen noch genauer auf den Einzelfall zuzuschneiden.

„Unsere leistungsstarke XR-Streaming-Plattform kann die Operationsbedingungen und die Behandlungsergebnisse erheblich verbessern“, erklärt Florian Haspinger, CEO von Holo-Light. „Wir freuen uns darauf, mit Enhatch zusammenzuarbeiten, um diese wachsende Technologie weltweit einzusetzen und zu besseren Operationsergebnissen beizutragen.“

Training für Chirurgen

Dank dieser Zusammenarbeit sollen Chirurgenteams sowohl eigenständig als auch in einer Gemeinschaftsumgebung virtuell in AR und VR üben können. Die XR-Streaming-Technologie ermögliche dabei „ein noch nie dagewesenes Maß an Detailgenauigkeit und Leistung“, um komplexe 3D-Inhalte schneller und zuverlässiger darzustellen sowie mit ihnen zu arbeiten und zu interagieren, heißt es.

Durch die Einbindung der Echtzeit-Streaming-Technologie von Holo-Light in das Intelligent Surgery Ecosystem von Enhatch können 2D- und 3D-Inhalte während virtueller Schulungen und Operationen visualisiert und bearbeitet werden, wodurch eine skalierbare Lösung für AR/VR im Operationssaal entstehe.

Bisherige hohe Kosten senken

„AR und VR erlangen in der Medizin zunehmend an Bedeutung, sind aber mit hohen Entwicklungskosten verbunden“, sagt Peter Verrillo, CEO von Enhatch. „Streaming ermöglicht es Chirurgen, auf wertvolle Daten zuzugreifen und hochauflösende 3D-Modelle während Operationen, bei Übungen an Leichen oder in ihrem Wohnzimmer zu betrachten. Mit dieser Partnerschaft schaffen wir ein skalierbares On-Demand-Modell, das AR bzw. VR auch für Unternehmen zugänglich macht, für die eine solche Investition bisher unfinanzierbar war.“ Typische VR- und AR-Projekte können 250.000 bis eine Million US-Dollar pro Produktlinie kosten.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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