06.12.2018

Siebenstelliges Investment für Wiener MedTech/AI-Startup IB Lab

Das Wiener MedTech- und AI-Startup IB Lab sichert sich ein siebenstelliges Investment vom aws-Gründerfonds und Apex Ventures. Mit ihrer Software zur (Früh-)Erkennung und Diagnose von Knochenkrankheiten erhielt das Startup bereits eine Zulassung von der FDA und plant den Sprung in die USA.
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IB Lab
c) IB Lab. Richard Ljuhar, Geschäftsführer von IB Lab, und sein Team arbeiten an einer Softwarelösung zur Früherkennung und Diagnose von Knochenerkrankungen.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning Knochenerkrankungen frühzeitig erkennen und diagnostizieren: Das kann die Softwarelösung, die das Wiener MedTech- und AI-Startup IB Lab (kurz für: Image Biopsy Lab) entwickelt hat. Die Software screent herkömmliche Röntgenaufnahmen und erkennt anhand derer verschiedene Krankheitsstadien, indem es die Knochenstruktur analysiert. Das Tool wird so zur wertvollen Hilfe für Ärztinnen und Ärzte und unterstützt sie bei ihrer Diagnose. „Heute muss ein Arzt jedes Röntgenbild genau ansehen und analysieren. Das ist eine aufwendige Routinetätigkeit, von der wir ihn entlasten wollen. Zusätzlich verbessern sich so die Ergebnisse, da nicht nur der subjektive Eindruck zählt, sondern die Röntgenbilder mit vielen anderen Aufnahmen verglichen werden.“, sagt Richard Ljuhar, CEO von IB Lab.

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IB Lab: Weiterentwicklung für andere medizinische Gebiete

Vom aws-Gründerfonds und Apex Ventures erhält das junge Unternehmen nun ein siebenstelliges Investment. Mit dem frischen Kapital soll zunächst das Personal aufgestockt und das Produkt für weitere Gesundheitsbereiche weiterentwickelt werden. Das Anwendungspotenzial der Software reicht nämlich von der klassischen Orthopädie bis hin zur klinischen Traumatologie. Darüber hinaus soll die Software künftig nicht nur mit 2D-Röntgenbildern, sondern auch mit 3D-Aufnahmen arbeiten können. Andreas Riegler, Partner bei Apex Ventures, meint: „Wir beobachten, dass die Anwendung von Technologien wie “Deep Learning” und AI in der bildgebenden Diagnostik einen erheblichen Katalysator für verbesserte und optimierte Prozesse bedeuten kann. Uns begeistert die jahrelange Expertise von ImageBiopsy Lab, AI Modelle auf der Grundlage anatomisch-radiologischer und struktureller Parameter zu entwickeln.“

Expansion in die USA

Auch was die Internationalisierung betrifft hat IB Lab, einst ein Startup im INiTS-Inkubator, große Pläne. Erst kürzlich kam das Team des Startups von einem Meeting mit der US-amerikanischen Zulassungsbehörde FDA (Food and Drug Administration) zurück und ließ ab Mitte 2019 die Softwarelösung für den dortigen Markt zu. Die Vorbereitungen für den Rollout laufen bereits. “Wir sehen das größte Potential für unsere Lösungen vor allem im US-amerikanischen Raum, wo Mediziner in der Anwendung solcher Technologien einen entscheidenden Vorteil sehen”“, so Ljuhar.

(PA/red)


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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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