01.10.2024
HEALTH

MetabolizeMe: Die Stoffwechsel-Analyzer aus Wien

Ermüdung, chronische Erschöpfung und Überbelastung sind vor allem für Leistungssportler:innen ein verbreitetes Problem. Das Startup MetabolizeMe möchte daher mit seinem holistischen Zugang bei der Stoffwechsel-Analyse ein detaillierteres Gesamtbild (als bisher üblich) der eigenen Gesundheit zur Verfügung stellen.
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MetabolizeMe, Stoffwechsel
(c) MetabolizeMe - (v.l.) Maximilian Milford, Leopold Dürrauer und Harald Schöny von MetabolizeMe.

Hört man sich die Geschichte von MetabolizeMe an, so kommen einem Erinnerungen an den niederländischen Fußballer und Ex-Bayern-München-Profi Arjen Robben hoch. In seiner Anfangszeit war der Flügelstürmer äußerst verletzungsanfällig, mit der Folge, dass er seinen Stammplatz u.a. bei Real Madrid verlor. Auch davor litt Robben unter einigen Verletzungspausen. Erst ein Arzt beim deutschen Rekordmeister erkannte, dass er zu viel trainierte und etwas sorgsamer mit seinem Körper umgehen musste. Der Rest ist eine bekannte Erfolgsstory, gepaart mit Meister- und Champions League-Titeln.

MetabolizeMe: Aus Doktorarbeit entsprungen

Doch was hat das mit dem Wiener Startup zu tun? MetabolizeMe wurde im Zuge von Harald Schönys Doktorarbeit am Institut für Analytische Chemie der Universität Wien entwickelt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden umfangreiche Stoffwechsel-Studien (Metabolomics) durchgeführt und Proben von zahlreichen Menschen gesammelt.

“Allerdings ist niemand in der Gruppe je auf die Idee gekommen, sich selbst zu testen oder die Ergebnisse für das eigene Wohlbefinden anzuwenden. Haralds Idee war eigentlich relativ simpel: Was kann mir meine eigene Stoffwechselanalyse über meinen Körper sagen?”, erklärt Clarissa Braun, “Scientific Communications Specialist” bei MetabolizeMe.

Schöny und sein Co-Founder Leopold Dürrauer kannten sich bereits vom Innovation Lab der Universität Wien und arbeiteten nebeneinander in der Fakultät für Chemie. Der dritte Founder, Maximilian Milford, lernte Schöny ebenfalls an der Uni Wien kennen und konnte aufgrund seiner Erfahrung im eigenen Family-Office, das aktiv Projekte auf mehreren Kontinenten betreibt, das Team ergänzen.

Das Tief des Leistungssportlers

“Wir starteten bei einem Innovation Lab, um die Idee der selbst angewandten Stoffwechseluntersuchung weiterzuverfolgen und haben bald Sport als die vielversprechendste Anwendung identifiziert”, so Braun weiter. “Durch ein kleines Funding war es möglich, einen ersten User-Test in einem Fitnessstudio durchzuführen. Auffallend war in diesem Versuch ein sehr ambitionierter Sportler, der sich, trotz sehr hoher Motivation und detailliertem Ernährungsplan, nach dem Training in einem absoluten Leistungs- und Stimmungstief befand.”

Und hier schließt sich der Kreis zu Robben, denn ähnlich wie einst beim Ex-Fußballer wurde bei diesem Test eines schnell klar: “Das Resultat zeigte ihm (Anm.: dem getesteten Sportler), dass er sogar zu hart trainierte und sich ins Übertraining brachte” erklärt Braun. “Dieses Schwarz-auf-weiß-Ergebnis löste eine Erleichterung aus, da er jetzt wusste, an welchem Faktor es liegt und, dass er mehr erreichen kann, wenn er einen Gang zurückschalten würde. Emotionale Erfahrungen wie diese stellten für uns klar: Hier können wir jemandem helfen, da müssen wir weitermachen.”

Dies tut MetabolizeMe, das offiziell im April 2024 an den Start ging, durch umfassende Lifestyletests als Alternative zu stichprobenartigen Testungen, um sich so ein Gesamtbild mit zeitlichem Verlauf des eigenen Stoffwechsels zu verschaffen.

“Wenn sich jemand nicht wohlfühlt oder im Trainingsverlauf ein Plateau erreicht hat, ergibt sich oft ein Verdacht, wo das Problem liegen könnte. Man könnte dieses Stoffwechselprodukt messen und hoffen, dass man mit seiner Vermutung richtig liegt”, sagt Braun. “Unser Körper ist aber weitaus komplexer, als dass man mit der Erkenntnis aus nur einem Faktor das Hintergrundproblem vollständig verstehen könnte. Aber gerade wegen dieser Komplexität befindet man sich oft auf der Suche nach der Nadel im Heuhaufen.”

MetabolizeMe mit Paradigmenwechsel und 100 Messungen

Diesbezüglich stelle das Produkt der Wiener einen Paradigmenwechsel dar. Die MetabolzeMe-Methode basiert auf Metabolomics, einem Ansatz, bei dem weit über 100 Stoffwechselverbindungen gleichzeitig gemessen werden.

“Anstatt einer voreingenommenen Auswahl, zoomen wir heraus und können uns ansehen, wie diese Verbindungen zusammenhängen. Wir berücksichtigen außerdem die zeitlichen Faktoren, in dem wir vor, während und nach dem Training messen. Dadurch können wir persönliche Verlaufe erstellen, komplexere Faktoren berücksichtigen und herausfinden, wo das Problem liegt. Statt langwierigen Trial-and-Error-Phasen können somit ganz gezielte Lösungsstrategien entwickelt werden”, präzisiert Braun.

Und führt aus: “Wir repräsentieren die umfangreichste Metabolomics-Anwendung für die Allgemeinheit abseits der Medizin in Europa. Unsere Analyse ist um ein bis zwei Größenordnungen umfangreicher als bereits bestehende Lifestyletests. Dadurch, dass wir Zusammenhänge anstatt einzelner Faktoren betrachten können, sind wir in der Lage Fragen zu beantworten, die durch bestehende Methoden nicht abgedeckt werden können.”

Tech4People-Projekt

Dabei beschäftigt sich das Team mit Themen, die bisher schwer für nicht-professionelle Sportler:innen zugänglich seien: Nährstoffversorgung, Übertraining, Hormone und zyklusabhängige Veränderungen, Muskelwachstum oder Stress.

Es adressiert mit seinem Angebot konkret Leistungs- und Gesundheitssportler:innen, fokussiert mit dem aktuellen Tech4People-Projekt aber auch auf die Bereiche chronische Erschöpfung, Ermüdung und Überlastung.

Derzeit steht dieses Projekt im Vordergrund und beinhaltet R&D-Kooperationen mit KI-gestützten Projekten im Leistungssport, der Universität Wien und Leistungssport Austria. “Hier widmen wir uns auch den zyklusabhängigen Stoffwechselveränderungen und hoffen somit auf datengestützte, verbesserte Rücksicht auf diese Veränderungen beim Training. Athlet:innen und Trainer:innen wird dadurch bessere Kommunikation und physiologisches Finetuning ermöglicht”, sagt Braun.

Aufgrund der umfangreichen Datenmenge habe man zudem schnell gemerkt, dass eine akzeptable Ergebnispräsentation nur über eine Web-App erfolgen kann. Diese befindet sich aktuell in der Entwicklungsphase, um die Balance zwischen Informationsgehalt und Zugänglichkeit zu erreichen.

MetabolizeMe: Ziel, ein In-vitro-Diagnostik-Tool zu werden

“Unser fernes Ziel ist unser Bestreben, langfristig ein In-vitro-Diagnostik-Tool (IVD) zu werden. Wir glauben, dass unser Test in der Zukunft als Basislinie in der Präventions- und Personalisierten Medizin verwendet werden kann” hofft Braun. “Aktuell messen Personen ja meist erst, wenn ihnen etwas fehlt und sie sich nicht mehr wohlfühlen. Das muss sich ändern, um frühzeitig Erkenntnisse und Warnungen zu erhalten. Unser Test kann durch seinen Umfang und die begleitenden persönlichen Informationen zu Vorteilen im sportlichen Training führen und gleichzeitig eine gesundheitliche Vorsorge ohne Extrakosten bieten.”

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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