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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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