02.11.2021

ImageBiopsy Lab mit neuem Instrument zur Erkennung von stillen Frakturen

Das belgische biopharmazeutischen Unternehmen UCB lizenziert seine KI-Technologie zur besseren Erkennung von Osteoporose an ImageBiopsy Lab.
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ImageBiopsy Lab, Osteoporose, BoneBot
(c) Image Biopsy Lab - ImageBiopsy Lab wird die BoneBot-Technologie von UCB in seine bestehende ImageBiopsy Lab ZOO MSK-Plattform integrieren.

Weltweit sind etwa 200 Millionen Menschen an Osteoporose erkrankt, was jedes Jahr zu neun Millionen Frakturen führt, wobei die häufigste Form die Wirbelfraktur ist. Derzeit werden mehr als zwei Drittel der Wirbelbrüche nicht diagnostiziert. Sie systematisch zu erkennen, hat sich für alle Kliniker:innen als schwierig erwiesen. Das österreichische Scale-Up ImageBiopsy Lab hat in diesem Sinne nun offiziell die Lizenz für den BoneBot, eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Technologie zur Frakturerkennung, des belgischen Biopharmazieunternehmens UCB übernommen.

ImageBiopsy Lab mit BoneBot-Tech

„Wir arbeiten daran, das weltweite Bewusstsein für die Prävention, Diagnose und Behandlung von Osteoporose zu schärfen und freuen uns, unsere Beteiligung an einem so bedeutenden Meilenstein für die Osteoporoseversorgung bekannt zu geben“, so Richard Ljuhar, CEO von ImageBiopsy Lab. „Wir freuen uns darauf, die Zeit bis zum Effekt der BoneBot-Technologie zu verkürzen, was ein früheres wirksames klinisches Eingreifen ermöglichen wird, was wiederum dazu beitragen könnte, die mit Osteoporose einhergehenden Komorbiditäten zu reduzieren.“

(c) ImageBiopsy Lab – Neue KI-Lösung von ImageBiopsy Lab prüft CT-Scans.

Aktuell umfasst die Technologie der Wiener KI-Spezialisten fünf CE-zertifizierte Diagnosemodule, die unter anderem die Messungen von Knie- und Hüftfehlstellungen, Arthroseprogression und Knochenalter automatisieren. Mit der strategischen Auslizenzierung soll das neue Erkennungsinstrument bis 2023 in die klinische Praxis gebracht werden. Die KI-Lösung für die Radiologie wird CT-Scans überprüfen, um das Vorhandensein „stiller“ oder asymptomatischer Frakturen in der Wirbelsäule zu erkennen, die andernfalls unerkannt und ungemeldet bleiben können. Durch diese Kollaboration wird die vollautomatische Analyse von CT-Daten zur Früherkennung von Osteoporoseindikatoren Teil der Software-Plattform IB Lab Zoo.

Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen

„Mit der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens steigt auch das Potenzial der Nutzung von KI zur Verbesserung der Versorgung bei vielen Krankheiten, darunter auch Osteoporose. Der wichtigste Risikofaktor für Fragilitätsfrakturen ist eine frühere Fraktur. Die Identifizierung und angemessene Behandlung von Patient:innen, die bereits eine Wirbelfraktur erlitten haben, ist daher von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Patient:innen ihr Leben weiterhin in vollen Zügen genießen und weitere Frakturen vermeiden können“, sagte Emmanuel Caeymaex, Executive Vice President Immunology Solutions & Head of US bei UCB.

Und fügt an: „Gemeinsam mit erfahrenen Kliniker:innen hat UCB ein Deep-Learning-Computermodell entwickelt, das Wirbelkörperkompressionsfrakturen auf CT-Scans erkennen kann. Die Partnerschaft mit einem führenden KI-Unternehmen im Bereich der muskuloskelettalen Radiologie (MSK) wird sicherstellen, dass diese Technologie in die klinische Versorgung integriert werden kann.“

Das Ziel dieser Kooperation ist es, die Patient:innen weltweit zu unterstützen, die jedes Jahr eine Fragilitätsfraktur aufgrund von Osteoporose erleiden, indem man jene mit dem höchsten Risiko identifiziert. „Strategische Partnerschaften und Investitionen mit denjenigen, die über die entsprechenden Technologie- und Datenkapazitäten verfügen, können unseren Wandel auf die wirkungsvollste Weise vorantreiben. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit ImageBiopsy Lab bei der Einführung dieser wichtigen Technologie“, so Caeymaex weiter.

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Das Sodex-Gründer-Trio Bernhard Gantner, Ralf Pfefferkorn und Raphael Ott
Das Sodex-Gründer-Trio Bernhard Gantner, Ralf Pfefferkorn und Raphael Ott | (c) Sodex

Durch Sodex werden Baumaschinen zu mobilen Datensammlern. Mithilfe einer AI-gestützten Technologie werden Baustellen, Minen und Infrastrukturprojekte während des Betriebes automatisch vermessen und digital abgebildet. Die Abkürzung steht für „Software-Driven Excavator“. Gegründet wurde Sodex von den drei HTL-Absolventen Ralf Pfefferkorn, Raphael Ott und Bernhard Gartner, über die Gründungsstory hat brutkasten bereits berichtet.

Nun schließt das Startup in einer Finanzierungsrunde über vier Millionen Euro, mit Capmont Technology als Lead Investor.

Erfassung und Analyse in Echtzeit

Mit einem Mix aus maschinenintegrierter Sensorik, Cloud-Technologie und KI macht Sodex Bauprojekte transparent. Baudaten werden kontinuierlich und in Echtzeit erfasst sowie analysiert. Mit Sodex sollen sich Baustellen besser überwachen und effizienter steuern lassen.

„Echtzeit-Updates direkt von der Baustelle sind zum zentralen Ausgangspunkt geworden und für viele unserer Kunden heute nicht mehr wegzudenken. Mit dieser Finanzierung können wir nicht nur unser Team, sondern auch unser Portfolio ausbauen und deutlich schneller international skalieren”, sagt Ralf Pfefferkorn, CEO und Mitgründer von Sodex Innovations. 

Sodex Innovations hat über 100 Kunden in den USA, Australien und Europa.

Baumaschinen werden durch Sodex Innovations zu Datensammlern. (c) Sodex Innovations.

Namhafte Investoren

Der Lead-Investor ist Capmont Technology, ein in München ansässiger, unternehmerisch geprägter Private-Capital-Investmentmanager. „Eine Verbindung aus Hardware, Software, Daten und AI, die diesen Sektoren einen echten Produktivitätssprung ermöglicht, halten wir nicht nur für hochspannend, sondern für überfällig“, so Michael Wittner, Partner bei Capmont Technology.

Ebenfalls an der Runde beteiligt und damit neue Investoren, sind Bloomhaus- und Look AI Ventures sowie die deutsche Business-Angel-Gruppe „Superangels“. Die bestehenden Investoren SOSV, OMA (Gründer von ProGlove) sowie 12 Rounds Capital (Katharina Klausberger und Armin Strbac) investieren erneut.

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