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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Lympik
Teamfoto: Links: Tom Schwartz, rechts Thomas Peroutka | (c) Lympik

Bereits im Oktober 2022 hat die ESA in Hinblick auf die olympischen Spiele 2024 in Paris und 2026 in Milano-Cortina Förderungen unter dem Motto “Space for Olympic Games” ausgeschrieben. Europäische Startups und KMUs sollten und sollen weiterhin dabei unterstützt werden, erfolgreiche Geschäftsmodelle zu entwickeln, die Weltraumtechnologie nutzen und den olympischen Spielen damit Nutzen bringen.

Das niederösterreichische Startup Lympik hat aus dem Topf eine Förderung im unteren sechsstelligen-Bereich erhalten. Damit möchte man seine Produkte weiterentwickeln und Geschäftsfelder ausweiten. Auch eine Folgeförderung stehe im Raum.

Lympik: Angebot ausbauen

“Meine Idee war von Beginn an, Weltraumtechnologie wie Satellitennavigation und -kommunikation, für den Sport zu nutzen”, erklärt der Gründer von Lympik, Thomas Peroutka, der selbst viele Jahre als Leistungssportler aktiv war. “Begonnen haben wir mit einer neuen Art der digitalen Zeitmessung, dann kamen GPS-Tracking und Videoanalyse dazu. Diese Kombination können wir nun dank der ESA-Förderung schneller und umfangreicher ausbauen.” Aktuell ist das ÖSV-Biathlon-Team der erste Testanwender der neuen Lösung.

“In sechs bis neun Monaten wollen wir so weit sein, dass unsere Lösung für digitale Zeitmessung, GPS-Tracking und Videoanalyse für unterschiedliche Sportarten einsatzbereit ist”, so Peroutka weiter.

Bisher konnten in Sportarten wie Ski Alpin oder Langlauf im Training lediglich die Endzeiten sowie drei bis vier Zwischenzeiten verglichen werden. Mit der Technik von Lympik – brutkasten berichtete – sei eine minutiöse Detailanalyse möglich: Etwa, wer an welcher Stelle auf welcher Linie wie viele Millisekunden gewonnen oder verloren hat oder welche Ausrüstung zum Einsatz kam.

Sensoren

“Durch unsere Lösung stehen nicht nur viel mehr Informationen zur Verfügung, die Teams ersparen sich auch viel Zeit- und Personalaufwand bei der Analyse und noch mehr bei der Auswertung. Während bisher immer eine Person während des Trainings alle Eckpunkte manuell in ein Tablet eingeben musste, geht jetzt alles automatisch”, erklärt Peroutka.

Die Athletinnen und Athleten werden vom Startup dazu mit Sensoren ausgestattet und das Training wird gefilmt. Nach dem Training werden die Videos in eine App geladen und automatisch mit den Daten aus der Zeitmessung und dem GPS-Tracking synchronisiert. Nach wenigen Sekunden stehen die Daten aufgegliedert bereit.

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