16.12.2022

ImageBiopsy Lab: US-Studie bestätigt KI-Tool von Wiener Startup

Das Wiener Startup ImageBiopsy Lab setzt künstliche Intelligenz zur radiologischen Bildanalyse von Hüftgelenken ein. Einer neuen Studie der University of Texas Southwestern zufolge kann dies zu einer Zeitersparnis von 90 Prozent im Vergleich zu menschlichen Diagnosen führen.
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Die ImageBiopsy-Lab-Gründer v.l.: Christoph Götz, Philip Meier, Richard Ljuhar.
Die ImageBiopsy-Lab-Gründer v.l.: Christoph Götz, Philip Meier, Richard Ljuhar | Foto: ImageBiopsy Lab

Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin – für die einen ein Zukunftsfeld mit riesigem Potenzial, für andere noch immer ein bisschen unheimlich. Können KI-Modelle wirklich so zuverlässig sein, dass sie von Ärztinnen und Ärzten beim Diagnostizieren von Krankheiten eingesetzt werden können? Das Wiener Startup ImageBiopsy Lab ist davon überzeugt. Eine neue Studie des Medical Centers der University of Texas Southwestern (UTSW) attestiert dem von dem Unternehmen entwickelten Software-Tool „Hippo“ nun, dass dieses Zeit und Kosten sparen kann ohne die Zuverlässigkeit der Diagnose zu beeinträchtigen.

Konkret geht es dabei um die Diagnose von Hüftdysplasien – einer Entwicklungsstörung, bei der die Knochen des Hüftgelenks nicht richtig ausgerichtet sind. Davon betroffen sind etwa fünf bis zehn Prozent der Bevölkerung. Um zu beurteilen, wie stark die Anomalie des Gelenks ist, werden radiologische Messungen durchgeführt.

Sind diese Messungen aber nicht genormt und werden sie zudem von unterschiedlichen Personen ausgewertet, weichen die Hüftdiagnosen untereinander mitunter deutlich ab. Dies wiederum kann zu einer unzureichenden Behandlung führen. Hier kommt „Hippo“ ins Spiel: Denn eine KI-basierten Bildanalyse-Software könnte zu standardisierten und reproduzierbaren Messungen beitragen, wie ImageBiopsy Lab in einer Aussendung schreibt. Zumindest, wenn diese ebenso genaue Ergebnisse bringt wie die Diagnose durch Menschen.

ImageBiopsy Lab sieht großes Einsparungspotenzial

Ob dies der Fall ist, hat nun ein Team des UTSW Medical Center untersucht. Dazu verwendete es Bilder von 256 Hüften und nahm dazu jeweils Messungen auf sechs verschiedene Arten vor. Diese Bilder wurden dann entweder durch die Software „Hippo“ oder eben von Expert:innen ausgewertet. Das Ergebnis: Die Ergebnisse korrelierten mit Werten zwischen 0,60 und 0,98, wobei 1,00 für völlig übereinstimmende Ergebnisse stehen würde. Bei den beiden am häufigsten eingesetzten Mess-Ansätzen waren die Werte sogar noch etwas höher.

„Hippo“ ist allerdings deutlich schneller als seine menschlichen Gegenspieler. Die drei geschulten Personen in der Studie benötigten zwischen 131 und 734 Sekunden für die Beurteilung eines Bildes. „Hippo“ lieferte im Schnitt (Median) nach 41 Sekunden ein Ergebnis. Dies entspricht einer Zeitersparnis von 70 bis 90 Prozent.

In weiterer Folge könnte mit „Hippo“ nicht nur Zeit, sondern auch Geld gespart werden: Ausgehend von den durchschnittlichen Gehältern für orthopädische Chirurg:innen oder Radiolog:innen errechnete ImageBiopsy Lab ein Einsparungspotenzial von 85 Prozent.

Analysemodule auch für andere medizinische Probleme

Bei ImageBiopsy Lab sieht man sich sich durch die Studie jedenfalls bestärkt: „Zusammenfassend bestätigt die Studie, dass die KI-basierte Methode für die überwiegende Mehrheit der analysierten Bilder im Wesentlichen zu den gleichen Messwerten kommt wie geschulte Experten – nur viel schneller und damit deutlich kostengünstiger“, kommentierte Mitgründer und CEO Richard Ljuhar die Ergebnisse.

Neben „Hippo“ für Hüftanomalien bietet ImageBiopsy Lab auch weitere Analysemodule an – darunter „Panda“ für die Beurteilung des Knochenalters, „Flamingo“ für die Erkennung und Quantifizierung von stillen Wirbelbrüchen in der Wirbelsäule und „Squirrel“ für Wirbelsäulenerkrankungen.

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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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