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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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