20.03.2023

Lumetry Diagnostics: Grazer MedTech sichert sich sechsstelliges Investment

Christian Neubauer und Antonia Riva-Frizberg haben 2022 das Startup Lumetry Diagnostics gegründet, das sich auf Lungen-Monitoring konzentriert. Jetzt verkünden sie den Abschluss einer Investmentrunde.
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Christian Neubauer und Antonia Riva-Frizberg, das Founderteam von Lumetry Diagnostics © Lumetry Diagnostics
Christian Neubauer und Antonia Riva-Frizberg, das Founderteam von Lumetry Diagnostics © Lumetry Diagnostics

Das Grazer MedTech-Startup Lumetry Diagnostics verkündet den Abschluss einer sechsstelligen Investmentrunde. Dabei handelt es sich um eine Summe, die laut Unternehmen “weit über eine halbe Million Euro” hinausgeht. Am Investment beteiligt sind das Grazer Digitalunternehmen Moshbit, Keystone Invest und CommuModo. Das Spin-off des Grazer FemTech-Startups breathe.ilo möchte mit dem frischen Kapital unter anderem eine klinische Pilotstudie ihres pCO2-Trackers und weitere Pläne in der strategischen Weiterentwicklung umsetzen.

Tracker für COPD-Patient:innen zuhause anwendbar

„Mit der Studie möchten wir bestätigen, dass unser Produkt bei COPD-Patient:innen genauso präzise anwendbar ist, wie wir es aufgrund bisheriger Forschungsergebnisse erwarten”, erklärt Co-Founderin und Co-CEO Antonia Riva-Frizberg. COPD steht für eine chronisch obstruktive Lungenerkrankung und stellt aktuell die dritthäufigste Todesursache der Welt dar. Mit ihren pCO2-Trackern soll Lungenmonitoring für Zuhause angeboten werden, sodass Patient:innen erkennen, wann sich ihre Werte verschlechtern und sie eine Fachärztin bzw. einen Facharzt aufsuchen sollten. Im Vergleich zum bisher notwendigen, regelmäßigen Krankenhausaufenthalt würde mit dem Tracker die Lebensqualität steigen und die Kosten in der Gesundheitsversorgung sinken.

Nach der klinischen Pilotstudie in Zusammenarbeit mit einem Wiener Krankenhaus in den kommenden Wochen und einer darauffolgenden Medizinstudie, sei der Marktstart des Produkts für Ende 2024 geplant. Aufgrund diverser Wartezeiten auf dem Weg zur medizinischen Zulassung dauere der Prozess bis zum Marktstart verständlicherweise etwas, erklärt Riva-Frizberg dem brutkasten.

Investment trotz schwierigem Marktumfeld

„Das Gründerteam und ihr Background sowie die bisherigen Investoren haben uns sehr überzeugt”, sagt Moshbit-Geschäftsführer Julian Kainz zum jüngsten Investment. Auch das Startup betont, seine Partner bewusst ausgesucht zu haben: Sie wollten Leute ins Boot holen, die ihnen auch tatsächlich weiterhelfen können, meint Riva-Frizberg.

Zu den ersten Investoren gehörte Mutterfirma Carbomed Medical Solutions GmbH. Im heutigen krisengebeutelten Marktumfeld erkennt die Co-Founderin allerdings einige Herausforderungen bei der Investor:innensuche. Auch wenn HealthTech-Startups generell einen Aufschwung erleben, würde sich dieser in frühphasigen Investitionen noch nicht abzeichnen. Lumetry Diagnostics konnte allerdings ein paar vorklinische Tests vorlegen und sich vor den Investoren beweisen.

Eine weitere Herausforderung seit der Gründung 2022 sei die Lieferungen von Bauteilen gewesen. Alles habe ein bisschen länger gedauert, als erhofft. Inzwischen erkennen Riva-Frizberg und Neubauer allerdings eine Lockerung in diesem Bereich.

Ziel: Nummer-Eins-Plattform für Lungengesundheit werden

Die Spezialisierung auf COPD ist auf lange Sicht jedoch nur ein Teil der Lumetry-Vision. Nachdem der Marktstart mit dem COPD-Fokus in 2024 geschafft ist, wolle man nämlich auch weitere Krankheiten angehen. “Wir denken auch an Asthma, Lungenentzündung, Long Covid oder Panikattacken, die die Lunge belasten”, so Riva-Frizberg. “Das ultimative Ziel ist es, die Nummer-Eins-Plattform für Lungengesundheit zu werden”.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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