30.10.2020

Ovartec: Eierstockkrebs-Früherkennungs-Startup erhält über 430.000 Euro FFG-Förderung

Das Wiener Startup Ovartec von Paul und Maximilian Speiser arbeitet mit seinem patentierten "Lavage Concept" an der Entwicklung und Förderung der Früherkennung und Prävention von Eierstockkrebs. Nun erhält das Unternehmen eine Kapitalspritze von rund 430.000 Euro.
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Ovartec, Eierstockkrebs, Früherkennung, Archimed, Duplex Sequencing, Krebs,
(c) Ovartec/FB - Das Ovartec-Team möchte mit dem neuen Kapital eine vielversprechende Methode zur Früherkennung von Eierstockkrebs nach Österreich bringen.

Jährlich erkranken in Österreich rund 1000 Frauen an Eierstockkrebs. Die Krankheit ist die fünfthäufigste tumorbedingte Todesursache von Frauen. Beschwerden sind in diesem Fall nicht genau zu spezifizieren. Sie variieren und umfassen Symptome wie Blähung des Bauches, Zunahme des Bauchumfangs, unerklärliche Gewichtsabnahme, ständiges Völlegefühl, Verdauungsstörungen und Appetitlosigkeit. Eine Früherkennung ist daher sehr schwierig. Hier möchte Ovartec Abhilfe schaffen.

“Ovartec Lavage Concept”

Das Startup von Paul und Maximilian Speiser wurde 2017 gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, Eierstockkrebs zu verhindern oder dauerhaft zu heilen, indem Vorerkrankungen oder frühen Krankheitsstadien erkannt werden. Dafür möchte das Unternehmen ihr “Ovartec Lavage Concept” – Früherkennung und Vorbeugung von Eierstockkrebs mittels eines neuen Kathetertyps und einem Test auf Anomalien, die mit diesen Krebsarten verbunden sind – zu einem weltweiten Standard machen und einem Go-to-Test für Hochrisikopatientinnen etablieren. Um Eierstock- und Endometriumkrebs zu verhindern. Für diese Ziele gibt es jetzt finanzielle Unterstützung von der Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

“Wir habe die letzten eineinhalb Jahre nach einem Investor gesucht”, erklärt Co-Founder Maximilian Speiser: “Doch erst inmitten der Corona-Krise haben wir ein Investment von 500.000 Euro erhalten, Und es mit dem Covid-Startup-Fonds verdoppelt.”

Früherkennungs-Kit weiterentwickeln

Zu dem nicht genannten Investor kommt nun eine Kapitalspritze von konkret 431.000 Euro der FFG hinzu, wie Speiser erklärt. Über ein weiteres zinsloses Darlehen für das mit 950.000 Euro dotierte Projektvolumen wird aktuell noch verhandelt. Im Gespräch ist eine Geldmittelaufstockung bis auf kumulierte 800.000 Euro. Mit dem Kapital soll nun das Früherkennungs-Kit von Ovartec weiterentwickelt und auf die nächste Entwicklungsstufe gebracht werden.

Ovartec möchte “Duplex Sequencing” nach Österreich bringen

Zudem plant Ovartec, gemeinsam mit dem Health-Unternehmen ARCHIMED Life Science “Duplex Sequencing” nach Österreich zu holen. Dabei handelt es sich um eine Methode mit “ultrahoher Genauigkeit”, die bisherige Einschränkungen der Sequenzierung überwindet, indem sie beide Stränge einzelner DNA-Moleküle unabhängig voneinander verfolgt. Die gepaarten Sequenzen können dann verglichen werden, um Fehler, die durch die Anwendung der Methode entstehen oder, grob gesagt, Mutationen in der DNA zu erkennen und herauszurechnen.

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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AI Summaries

Ovartec: Eierstockkrebs-Früherkennungs-Startup erhält über 430.000 Euro FFG-Förderung

  • Jährlich erkranken in Österreich rund 1000 Frauen an Eierstockkrebs.
  • Das Startup von Paul und Maximilian Speiser wurde 2017 gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, Eierstockkrebs zu verhindern oder dauerhaft zu heilen, indem Vorerkrankungen oder frühen Krankheitsstadien erkannt werden.
  • Zu dem nicht genannten Investor kommt nun eine Kapitalspritze von 800.000 Euro der FFG hinzu, die beinahe das gesamte Projekt finanziert, wie Speiser erklärt.
  • Damit soll das Früherkennungs-Kit weiterentwickelt werden.

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