09.10.2015

Juno: Die Selbsttests kommen

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Das Startup Juno hat einen Fruchtbarkeits-Selbsttest entwickelt.

Juno bietet einen Fruchtbarkeitstest an, mit dem Kundinnen erfahren, wie lange sie noch schwanger werden können.

Der Name der römischen Göttin der Geburt ist Programm – Juno will seinen Kundinnen mit einem Fruchtbarkeitstest zu mehr Selbstbestimmtheit und Wissen über den eigenen Körper verhelfen. Der von dem Start-up ab Mitte Oktober als Selbsttest-Kit angebotene Test (Kosten: 189 Euro) basiert auf der Messung des Anti-Müller-Hormons. Damit kann die Eizellenreserve einer Frau eingeschätzt werden und anhand dieser vorhergesagt werden, wie lange die Frau noch fruchtbar ist.

„Das Hormon kann man seit etwa zehn Jahren messen, aber erst seit einem Jahr gibt es einen Test, der stabile Ergebnisse liefert, auch wenn das abgenommene Blut nicht sofort analysiert wird“, sagt Juno-Gründerin und Kinderwunsch-Coach Silvia Hecher. Was wesentlich ist, wenn das Blut nach dem Selbsttest erst einmal mit der Post verschickt wird.

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Noch sei wenigen Frauen bekannt, dass es diese Möglichkeit überhaupt gebe, sagt Hecher. „Viele künstliche Befruchtungen könnten damit vermieden werden, weil die Frauen früher herausfinden, wann sich ihre Fruchtbarkeit dem Ende zubewegt.“

Der Zeitpunkt, wann das passiere, variiere von Frau zu Frau stark und hänge auch vom Lebensstil ab, sagt der Gynäkologe und Juno-Mitgründer Alexander Just. Bei der einen Frau sei das mit 35 der Fall, bei der anderen erst Mitte 40.

Frauen würden generell dazu neigen, ihre eigene Fruchtbarkeit und die Möglichkeiten, die ihnen ein Arzt anbieten kann, zu überschätzen. „Nur weil eine Freundin oder Halle Berry mit 45 noch ein Kind bekommen hat, gilt das nicht für jede Frau“, sagt Just.

Leben besser planen

„Ich habe in meiner Arbeit als Kinderwunsch-Coach viele Frauen getroffen, die falsch beraten waren und mit Ende 30 mit sich gehadert haben, weil sie nicht schon früher erfahren haben, dass man die Fruchtbarkeitsdauer vorhersagen kann“, sagt Hecher.

„Nur weil eine Freundin oder Halle Berry mit 45 noch ein Kind bekommen hat, gilt das nicht für jede Frau“, so Juno-Co-Gründer Alexander Just.

„Wir wollen, dass auch eine 26-jährige Frau weiß, wie lange sie noch Zeit hat, damit sie ihr Leben besser planen kann“.

Auch bei Juno passiert die Auswertung der Testergebnisse zunächst elektronisch. Das Selbsttest-Prinzip ist das gleiche wie bei Kiweno: Einige Tropfen Blut kommen in ein Röhrchen und werden per Post eingeschickt und in einem Labor analysiert. Die Ergebnisse bekommt die Kundin auf einigen Din-A4-Seiten zusammengefasst.

Kurze Verständnisfragen zum Test seien im Preis inbegriffen, dafür gibt es im Institut von Juno eine Hotline. Wenn eine Kundin eine umfangreichere zusätzliche Beratung wünsche, sei das kostenpflichtig. Wichtig sei bei dem Ergebnis, zu wissen, dass es eine Prognose sei, die sich durch bestimmte Faktoren ändern könne. „Zwar fällt die Eizellenreserve bei gleich bleibenden Bedingungen kontinuierlich ab, was eine Vorhersage möglich macht. Bestimmte Ereignisse – Erkrankungen etwa oder eine Änderung des Lebensstils – können die Prognose aber verändern“, sagt Just.

„Wir wollen, dass auch eine 26-jährige Frau weiß, wie lange sie noch Zeit hat, damit sie ihr Leben besser planen kann“.

Datensicherheit

Bei Juno ist das Herzstück die digitalisierte Auswertung der Daten. Womit die Frage der Datensicherheit – und etwaiger Verwendung der Daten für geschäftliche Zwecke – aufkommt. Hecher versichert, dass das – obwohl von Seiten der Pharmabranche bereits Interesse bekundet worden sei – nicht in Frage komme. Datenschutz sei zudem oberste Priorität, weshalb Daten von Kundinnen bei Juno etwa sofort von der Weboberfläche „heruntergesaugt“ und auf einen internen Server verlagert würden. Bei derart sensiblen Daten müssen sich die Kundinnen sicher sein können, dass sie nicht in die falschen Hände geraten.

Siehe auch hier einen Beitrag zu Kiweno – das Startup hat einen Selbsttest entwickelt, der Nahrungsmittelunverträglichkeiten testet.

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© Juno

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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