Nutek: Austro-israelisches Startup identifiziert verbliebene Krebszellen per Raumfahrt-Tech
Mit einem Handscanner erkennt das Grazer Startup Nutek winzige Spuren von Krebszellen noch während der Tumorentfernung. Das Know-how beziehen die Gründer aus der Raumfahrt. Schon 2026 soll die österreichisch-israelische Technologie, die im Science Park Graz entwickelt wird, am Markt verfügbar sein.
Dov Cohen weiß, wovon er spricht. Wenn der Gründer des österreichisch-israelischen Startups Nutek von seinen zahlreichen Krebsbehandlungen erzählt, erschließt sich die Notwendigkeit seines Produkts. Der israelische Ingenieur erlebte mehrfach ein Wiederauftreten von Krebs nach Operationen, da Tumorzellen nicht vollumfänglich entfernt wurden.
Nutek mit Regenbogen-Sonde
Der aktuelle medizinische Standard hat nämlich in diesem Bereich ein Problem: Erst nachdem die Operation abgeschlossen ist, untersuchen Pathologen die Ränder des resezierten Tumors. Sind diese frei von Krebsgewebe, war die Operation erfolgreich. Findet sich allerdings nach wie vor bösartiges Gewebe an den Resektionsrändern, muss ein neuerlicher Eingriff erfolgen.
Dank der Regenbogen-Sonde von Cohens Startup, das er gemeinsam mit Ofer Braun und Hanoch Kashtan 2019 gegründet hat, soll dies künftig die Ausnahme sein.
(c) Nutek – Die Regenbogensonde von Nutek.
“Unser Produkt zielt darauf ab, die Notwendigkeit mehrerer Operationen zu minimieren, indem es potenziell verbliebene Krebszellen in Echtzeit identifiziert”, sagt Cohen. “Unser Ziel ist es, die Zahl der wiederholten Operationen aufgrund von Krebsgewebe, das bei der ersten Operation im Körper des Patienten verblieben ist, drastisch zu reduzieren. Dank unserer Entwicklung kann der Chirurg noch vor Abschluss der Operation überprüfen, ob der Tumor vollständig entfernt wurde.”
Dadurch soll nicht nur das Leiden der Patienten gelindert, sondern auch die Gesundheitssysteme weltweit entlasten werden: Rund eine Million zusätzliche Operationen könnten laut Cohen weltweit vermieden werden, die “rund zehn Milliarden Dollar an Mehrkosten” ausmachen.
Know-how aus der Raumfahrt
Technologisch möglich macht dies die Hyperspektralbildgebungstechnologie: Dabei erfasst eine Kamera Bilder bei verschiedenen Wellenlängen, die Informationen über die Blutversorgung und die chemische Zusammensetzung des Gewebes liefern. Krebsgewebe hat dabei oft eine andere Blutversorgung als gesundes Gewebe und zeigt daher unterschiedliche Muster in den Hyperspektralbildern.
“Im Vergleich zu bestehenden Technologien, die nur entferntes Gewebe analysieren, ermöglicht unsere Regenbogensonde die Echtzeituntersuchung im Körper, eliminiert die Notwendigkeit von Patienteninjektionen, führt direkte Gewebescans durch und bietet Chirurgen eine präzise Führung durch Markierungen auf dem Gewebe”, erklärt Nutek Austria-Geschäftsführerin Esther Mayer. Das Know-how dafür bezieht das Startup aus dem Weltraum: Jahrzehntelang arbeitete Co-Gründer Cohen an Satellitentechnik und hochauflösenden Kameras, ehe er das Anwendungspotenzial in der Medizintechnik erkannte.
Sonde von Nutek mit hohem Potential
Durch den erforderlichen Technologietransfer zwischen den Branchen wurde Nutek auf das Inkubationszentrum der Weltraumagentur ESA, das unter dem Dach des Science Park Graz operiert, in Graz aufmerksam.
“Die Regenbogensonde von Nutek hat das Potential, chirurgische Verfahren grundlegend zu revolutionieren. Es bietet eine präzise Echtzeit-Erkennung von Krebsgewebe, wodurch die Notwendigkeit für nachfolgende Operationen erheblich verringert wird. Der Transfer von Spitzentechnologie aus der Raumfahrt in den medizinischen Bereich verspricht, die Effizienz chirurgischer Eingriffe zu steigern und die Behandlungskosten zu senken, indem er die Sicherheit und Wirksamkeit von Operationen verbessert. Wir sind stolz, dass es gelungen ist, Nutek in Graz anzusiedeln”, sagt Martin Mössler, Geschäftsführer des Science Park Graz und ESA Inkubationszentrum.
Noch in diesem Jahr soll der vollfunktionsfähige Prototyp, auf dem KI-basierte Algorithmen laufen, in präklinischen in-vivo-Experimenten an der Medizinischen Universität Graz und am israelischen Assuta-Ashdod-Krankenhaus aufgenommen werden.
Bereits 2026 soll der Handscanner auf den Weltmarkt kommen. Zwei Millionen Euro konnte Nutek dafür bereits an Fördermitteln generieren, weiteres Kapital sollen neue Investoren einbringen. Auch strategische Partner für Produktion und Vertrieb werden gesucht.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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.
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.
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