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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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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