03.08.2021

myReha: Wiener Startup hilft mit AI nach einem Schlaganfall

MyReha ist eine App, die mit Machine Learning neues Terrain betreten will, um Schlaganfall-Patienten zu helfen.
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Das Team von myReha © myReha
Das Team von myReha © myReha

Nach einem Schlaganfall müssen in der Regel Teile des Gehirns gezielt trainiert werden, damit zum Beispiel das Sprechen wieder vollständig klappt. Das Wiener Startup myReha unterstützt diese Rehabilitation mit einer App. Dabei handelt es sich nicht um eine Spielerei – die App, die nur auf Tablets läuft, ist als Medizinprodukt zugelassen und kommt auch klinisch zum Einsatz.

Es gab nur Übungszettel

Die Idee zu myReha hatte Philipp Schöllauf bei seiner Tätigkeit als Arzt im Neurologischen Zentrum der Wiener Klinik Penzing. Dort hat er unter anderem mit Schlaganfall-Patienten gearbeitet und stand immer wieder vor dem Problem, Patienten abseits der Therapiestunden nur wenig Übungsmaterial anbieten zu können: “Es gibt da kaum etwas, meistens arbeitet man mit Übungszetteln”, sagt Schöllauf – ein Problem, das Patienten und Angehörige daheim betrifft, aber auch Patienten in Kliniken selbst.

Gemeinsam mit seinem Bruder Moritz (Jurist, ua. im Europäischen Parlament und bei einer der größten europäischen Banken) und dem Machine-Learning-Experten Mario Zusag (zuvor Google AI und IBM Research) kam er so auf die Idee zum myReha. Da von Anfang an geplant war, die App auch in Kliniken einzusetzen, führte kein Weg um die Zertifizierung als Medizinprodukt, die gemeinsam mit den Kliniken Penzing und Floridsdorf und dem AIT gelungen ist.

Training für Sprache und Gedächtnis

Je nachdem, welche Areale im Gehirn betroffen sind, können die Symptome nach einem Schlaganfall ganz unterschiedlich ausfallen. Meistens sind laut Philipp Schöllauf aber vor allem die Sprachproduktion und die Kognition betroffen – Patienten können nicht mehr fehlerfrei reden und haben vielleicht Probleme mit dem Gedächtnis oder der Aufmerksamkeit. In der myReha-App können sich Patienten selbst anmelden und beantworten zunächst Fragen zu ihren Symptomen und machen kleinere Tests zu Sprache und Kognition.

Auf dieser Basis erstellt die App dann einen Wochenplan mit individuellen Übungen, die sich im Laufe der Zeit anhand des Lernfortschritts anpassen. “Ein Beispiel für solche Übungen wäre das Nachsprechen von Sätzen und Üben von Lauten”, erklärt Mario Zusag. Aber auch Spiele sind Teil des Programms. In einem müssen auf dem Bildschirm Glühwürmchen gefangen werden, während in der Mitte des Bildschirms Krabbeltiere die Aufmerksamkeit des Patienten auf sich ziehen. “Das hilft dabei, das Sehfeld zu erweitern”, so Zusag.

Die App von myReha hilft Schlaganfall-Patienten mit Übungen zu Sprache und Kognition © myReha
Die App von myReha hilft Schlaganfall-Patienten mit Übungen zu Sprache und Kognition © myReha

Eine Challenge für Machine Learning

myReha wird derzeit in Kliniken im Testbetrieb für eine klinische Studie eingesetzt. Im Herbst soll die App dann im App Store für iPads freigeschaltet werden und im Abo-Modell ab 20 Euro pro Monat kosten. Parallel entwickelt das Team myReha weiter und hat sich dafür eine FFG-Förderung im hohen sechsstelligen Bereich gesichert. Mit dem Geld hofft Zusag “Multimodal Learning” in diesem Bereich erstmals quasi automatisieren zu können. “In der Praxis zeigen Therapeuten Patienten Bilder und lassen sie den Inhalt beschreiben, um Rückschlüsse auf Sprache und Kognition ziehen zu können”, erklärt Zusag. Für eine Maschine ist das schwierig, denn “es gibt in diesem Fall nicht eine richtige Antwort, die wir in einer Datenbank hinterlegen könnten”. Auch diese Herausforderung will das Startup mit Machine Learning lösen.

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Neben der Klimakrise erleben wir eine ebenso Biodiversitätskrise. Während der Fokus meist auf der Reduktion von CO₂-Emissionen liegt, gerät der rasante Verlust an Artenvielfalt oftmals in den Hintergrund. Dabei sind beide Krisen eng miteinander verwoben: Intakte Ökosysteme wie Wälder, Moore oder Korallenriffe sind nicht nur Lebensräume für unzählige Arten, sondern auch essenzielle Kohlenstoffspeicher.

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Hula Earth hat sich auf das Echtzeit-Monitoring von Biodiversität spezialisiert. Durch die Kombination von Satellitendaten mit vor Ort installierten IoT-Sensoren das Unternehmen eine präzise Erfassung und Analyse von Umweltparametern. Diese Sensoren sind solarbetrieben und sammeln kontinuierlich Daten, die über ein Funknetzwerk übertragen werden, selbst in abgelegenen Waldgebieten.

Die gesammelten Daten werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ausgewertet und in eine benutzerfreundliche Plattform integriert. Dies ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, ihre Auswirkungen auf die Biodiversität zu messen, zu überwachen und transparente Berichte zu erstellen. Zudem unterstützt Hula Earth laut eigenen Angaben auch die Ausstellung von Biodiversitätszertifikaten, die gemäß der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) anrechenbar sind.

Hula Earth holt bekannte Investoren an Bord

Für das weitere Wachstum konnte sich Hula Earth im Rahmen einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde ein 1,6-Millionen-Euro-Investment sichern. Die Runde wurde von Point Nine Capital angeführt, mit Beteiligung von Climate Founders, Partners in Clime, WithEarth sowie Tier Mobility Gründer. Lawrence Leuschne.

Mit Kilian Kaminski, Gründer von refurbed, und Inoqo-Gründer Markus Linder, beide bekannt für ihr Engagement in der Nachhaltigkeit, beteiligen sich auch zwei bekannte Investoren aus Österreich am Unternehmen.

Neben dem Aufbau von inoqo war Linder bereits in der Vergangenheit als Angel Investor aktiv und investiere in diverse Startups, die sich mit skalierbaren Geschäftsmodellen dem Thema Nachhaltigkeit verschrieben haben. Unter anderem hat er dafür das Investment-Vehikel Triple Impact Ventures gegründet. Zum Portfolio zählen unter anderem die zwei bekannten FoodTech-Startups Arkeon und Fermify (brutkasten berichtete).


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