29.07.2024
HEALTH

Predicting Health: Grazer HealthTech erkennt vermeidbare Komplikationen im Krankenhaus

Das Grazer Startup Predicting Health führt Risikobewertung in Krankenhäusern durch. Um das Personal zu unterstützen, frühzeitig potentielle Komplikationen zu erkennen, es zu entlasten und eine finanzielle Mehrbelastung für Spitäler zu verhindern.
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Predicting Health, Risiko Krankenhaus,
(c) Predicting Health - Das Predicting Health-Team.

Die Geschichte von Predicting Health begann als Data-Science-Projekt innerhalb der steirischen Krankenanstalten (KAGes). Die Idee entstand aus der engen Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftler:innen und medizinischem Personal, um den Klinikalltag zu entlasten und die Patientensicherheit zu erhöhen. Ursprünglich sollte die effiziente Nutzung vorhandener Krankenhausdaten „bloß“ die klinische Praxis verbessern.

Predicting Health: Wendepunkt

Ein Wendepunkt kam aber, als die Founder Diether Kramer – der die Data Science Abteilung der KAGes aufgebaut hat – und Werner Leodolter (Anm.: verstarb leider 2022 bei einem Autounfall in Island) erkannten, dass bis zu zehn Prozent der Krankenhauspatient:innen vermeidbare Komplikationen erleiden.

Bestehende Scoring-Modelle reichten nicht aus, um diese Risiken zuverlässig vorherzusagen. Also musste eine Lösung her: ein Machine Learning-basiertes Tool, das komplexe Zusammenhänge in Patient:innen-Daten erkennt und frühzeitig auf Risiken hinweist. So wurde das „Personalised Risk Tool“ geboren, dessen Algorithmen mit Millionen realer Patientendaten trainiert wurden, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu erreichen.

Da KAGes das Tool nicht selbst vertreiben konnte, wurde 2019 die Predicting Health GmbH gegründet, um es in die breite Anwendung zu bringen.

„Ein weiterer Schlüsselmoment war die Partnerschaft mit der Vinzenzgruppe (Anm.: eine Krankenhausbeteiligungs und Management GmbH), die zu einer signifikanten Reduktion von Pflegekosten und einer Verbesserung der Patientensicherheit führte“, erklärt Jakob Pieber, Development Manager der PH Predicting Health GmbH.

Zertifiziert

Heute bietet das Startup ein zertifiziertes Medizinprodukt an, das Krankenhauspersonal unterstützen und die Patientensicherheit durch präzise, automatisierte Risikoprognosen steigern soll. Mit dem Ziel, die präventive Früherkennung vollständig zu automatisieren und so das Gesundheitssystem nachhaltig zu entlasten.

Zu den wichtigsten USPs von Prediction Health zähle die Herkunft aus der Krankenhauspraxis, so der Development-Manager weiter: „Unser ‚Personalised Risk Tool‘ wurde in enger Zusammenarbeit mit Ärzten und Pflegekräften entwickelt, um den tatsächlichen Bedürfnissen und Herausforderungen des Klinikalltags gerecht zu werden“, sagt Pieber.

Und führt aus: „Diese praxisorientierte Entwicklung stellt sicher, dass unser Produkt nicht nur den Arbeitsablauf unterstützt, sondern ihn tatsächlich erleichtert. Funktionen und Benutzeroberflächen sind intuitiv und effizient gestaltet, basierend auf dem direkten Feedback des medizinischen Personals. Unsere Algorithmen bieten eine außergewöhnliche Vorhersagequalität, da sie mit umfangreichen und vielfältigen Datensätzen realer Patienten trainiert wurden. Dies ermöglicht eine hohe Genauigkeit bei der Risikoprognose, sodass medizinisches Personal frühzeitig potentielle Komplikationen erkennen und Maßnahmen ergreifen kann.“

Predicting Health mit SaaS-Ansatz

Das Geschäftsmodell des HealthTechs basiert auf einem Software-as-a-Service (SaaS)-Ansatz: Krankenhäuser zahlen eine Gebühr pro Patient:in, dessen oder deren Daten durch das „Personalised Risk Tool“ analysiert werden. Diese flexible und skalierbare Preisstruktur ermögliche es, den spezifischen Bedürfnissen von Krankenhäusern unterschiedlicher Größe gerecht zu werden.

„Für die Implementierung und Kalibrierung unseres Tools in den bestehenden Krankenhausinformationssystemen (KIS) erheben wir eine einmalige Einrichtungsgebühr“, präzisiert Pieber. „Diese umfasst die Integration, Konfiguration und Schulung des medizinischen Personals, um eine reibungslose und effiziente Nutzung des Tools sicherzustellen. Diese Kombination aus laufenden Gebühren pro Patient:in und einmaligen Einrichtungsgebühren gewährleistet eine nachhaltige und anpassungsfähige Lösung für Krankenhäuser jeder Größe, während wir gleichzeitig kontinuierliche Unterstützung und Verbesserungen bieten können.“

Dazu muss man wissen, dass im Krankenhausalltag die erwähnten zehn Prozent der Patient:innen während ihres stationären Aufenthaltes eine ungeplante Komplikation erleiden, wie etwa Delir (Anm.: fluktuierende Störung der Aufmerksamkeit, der Kognition und des Bewusstseinsniveaus), einen Sturz oder eine durch eine nicht erkannte Schluckstörung verursachte Lungenentzündung.

Dadurch werde nicht nur die Gesundheit der Patient:innen beeinträchtigt, sondern auch die Aufenthaltsdauer erhöht, das Personal belastet und nicht zuletzt eine erhebliche finanzielle Mehrbelastung für die Krankenhausträger erzeugt.

Die geschätzten Kosten innerhalb der EU liegen bei ca. 24 Milliarden Euro im Jahr, wobei laut dem Grazer Team mindestens 40 Prozent dieser Komplikationen vermeidbar wären, wenn rechtzeitig vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden würden.

„Keine zusätzlichen Daten“

„Da man diese aber nicht ziellos über alle Patienten hinweg anwenden kann, ist es wichtig, gefährdete Patienten rechtzeitig zu erkennen“, sagt Pieber. „Wir nutzen bestehende Daten aus den Krankenhausinformationssystemen und anderen Quellen, sodass keine zusätzlichen Daten erfasst werden müssen.“

Dabei basieren die Berechnungen des Tools auf bis zu 1.300 Parametern, was eine sehr präzise Risikoeinschätzung ermögliche.

„Wenn ein Risikopatient identifiziert wird, erscheint ein Warnsymbol im KIS“, erklärt Pieber weiter. „Möchte das Personal wissen, warum ein Patient als gefährdet eingestuft wurde, kann es mit einem Klick unsere explainable AI-Komponente, das ‚Personalised Risk Tool‘, aufrufen. Hier werden alle Faktoren, die zur Risikoeinschätzung geführt haben, übersichtlich aufgelistet. Diese transparente und datenbasierte Herangehensweise unterstützt nicht nur die klinische Entscheidungsfindung, sondern stärkt auch das Vertrauen des Personals in die Technologie und trägt wesentlich zur Verbesserung der Patientensicherheit bei.“

Im Detail berechnet das Tool von Predicting Health Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Risiken anhand einer Kombination mehrerer Machine-Learning-Algorithmen. Diese Algorithmen sind in der Lage, komplexe und nicht-lineare Zusammenhänge in Patientendaten zu erkennen und präzise Risikoprognosen zu erstellen.

„Durch das Training mit umfangreichen Datensätzen realer Patient:innen erzielen wir eine außergewöhnliche Vorhersagequalität“, erklärt Pieber. „Es ist wichtig zu betonen, dass unser Tool keine Diagnosen stellt. Stattdessen unterstützt es das medizinische Personal, indem es entscheidungsrelevante Informationen leicht zugänglich und verständlich aufbereitet.“

Predicting Health erhielt 2023 die AWS Digital Health PreSeed-Finanzierung. Derzeit befindet man sich in Gesprächen mit Investoren für die erste Seed-Finanzierungsrunde. Ein weiterer Fokus liegt auf dem Markteintritt in Deutschland.

Predicting Health: Erste POCs mit Krankenhäusern dieses Jahr

„Wir sind bereits mit mehreren Krankenhäusern im Gespräch und planen, noch in diesem Jahr mit den ersten Proof-of-Concepts (POCs) zu starten“, so Pieber. „Auch in Österreich konnten wir dieses Jahr zusätzliche Kunden gewinnen.“

Weiters führt das HealthTech Machbarkeitsstudien außerhalb des DACH-Raums durch, insbesondere in Ungarn, Tschechien und Südamerika. Diese Studien sollen evaluieren, wie gut die eigenen Algorithmen in verschiedenen Sprach- und Kulturkontexten funktionieren.

„Zusätzlich entwickeln wir neue Module, für andere Komplikationen. Zusammen mit Partnern arbeiten wir auch daran, die Software in existierende Healthcare Cloud-Plattformen einzubinden“, erklärt Pieber. „Unser langfristiges Ziel ist es, der ‚Glatteiswarner‘ für alle Komplikationen im Krankenhausalltag zu sein. Wir glauben, dass Systeme wie unseres in Zukunft obligatorisch sein werden, da sie mit minimalem Aufwand die Patientensicherheit erhöhen und sowohl Personal als auch Budget entlasten können.“

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Fedor Holz | (c) Haris Dervisevic / brutkasten
Fedor Holz | (c) Haris Dervisevic / brutkasten

Mit Anfang 20 führte er die Poker-Weltrangliste an und erspielte insgesamt Preisgelder im mittleren zweistelligen Millionenbereich. Doch nach nur wenigen Jahren widmete sich Fedor Holz anderen Herausforderungen. Seine zwei Startups gründete der deutsche Wahl-Wiener in der österreichischen Hauptstadt. Als Investor stieg er bei rund 30 Startups und 20 Fonds ein. Die daraus gewonnene Expertise setzt er nun gemeinsam mit seinem Freund und Geschäftspartner Christoph Zöller im Fund of Funds „Drafted Ventures“ mit Sitz im deutschen Heidelberg um. Im Interview erzählte uns Holz mehr über seine Beweggründe und seine Strategie.


brutkasten: Du hast als Poker-Spieler internationale Bekanntheit erlangt . Vor zehn Jahren hast du dann zum ersten Mal ein Unternehmen gegründet. Wie war das damals?

Fedor Holz: Genau, da war ich sehr unerfahren. Ich war Anfang 20 und wir hatten eine ganz typische Startup-Reise. Ich habe mit dem Pokern aufgehört und meine erste Firma gegründet: Primed Mind. Das war sehr ähnlich zu Headspace [Anm. bekannte Meditations-App], die eine starke Konkurrenz waren. Wir hatten eine sehr gute Anfangs-Traction. Dann haben wir die Series A nicht bekommen, das Blatt aber noch gedreht und die Firma profitabel gemacht, bevor ich den Großteil meiner Anteile verkauft habe.

Die zweite Gründung, Pokercode, folgte 2019. Das war ein ganz anderer Hintergrund und rund um meine eigene Brand aufgebaut. Aus dem anfänglichen Masterclass-Kurs wurde ein breiteres Produkt und schließlich eine Mitgliedschaft. Kurzfristig hat uns das Umsatz gekostet, langfristig hat es das Produkt deutlich besser gemacht. Das Team führt das heute komplett eigenständig und ich bin seit zwei Jahren operativ nicht mehr involviert.

Du hast in dieser Zeit aber auch Einzel-Business-Angel-Investments in Startups gemacht, oder?

Ich habe mittlerweile wirklich viele Investments gemacht. Ich schätze es sind etwa 30 Direktinvestments und 20 Fondsinvestments über die letzten zehn Jahre.

Und nun gründest du selbst einen VC-Fonds, genauer gesagt einen Fund of Funds. Was kannst du uns dazu erzählen?

Das ist aus meiner eigenen Investmentstrategie heraus gewachsen. Als ich mit Anfang 20 sehr viel Geld beim Pokern verdiente, verspürte ich einen großen Druck, dieses Vermögen sinnvoll anzulegen. Aktien und Private Equity wirkten auf mich etwas altbacken, Venture Capital schien mir dagegen viel näher an den Gründern zu sein – in deren Rolle ich mich potenziell auch selbst sah.

Über die letzten zehn Jahre habe ich als Investor und Gründer viel gelernt. Beim Pokern ist es sehr wichtig, Vergleichswerte zu kalibrieren: Was ist gut, was ist herausragend? Genau diese Vergleichswerte fehlten mir anfangs. Erst mit der Zeit habe ich besser einschätzen können, wie ein wirklich guter Founder oder Investor aussieht. Heute liegt meine Messlatte hoch. Ich möchte viele gute potenzielle Investments sehen und nur die besten daraus auswählen.

Dabei habe ich gemerkt, dass für mich Fondsinvestments sinnvoller sind. Mit einzelnen Direktinvestments bin ich weit weg von einer statistisch relevanten Strategie. Deshalb habe ich gemeinsam mit meinem guten Freund Christoph Zöller unseren Dach-Fonds Drafted Ventures gestartet. Wir haben gerade unser First Closing mit 15 Millionen gezeichnet; das Hardcap liegt bei 25 Millionen. Wir werden jeweils rund eine Million Euro in etwa 20 der besten frühphasigen Venture-Capital-Fonds investieren. Wenn diese wiederum in je 20 Companies investieren, haben wir ein Portfolio von 400 Startups. Das bringt eine hervorragende Streuung und ermöglicht es, eine deutlich diversifiziertere VC-Allokation zu haben.

Heißt das, du wirst keine Direct Investments in Startups mehr machen?

Teilweise ja, wir schließen es nicht komplett aus. Wir machen über unseren Fonds gezielte Co-Investments in Portfolio-Companies unserer Fondsmanager. Ein Beispiel ist unsere Beteiligung an Conduct AI, die für alte SAP-Systeme einen „Explainable Layer“ mit KI bauen. Da ein uns sehr naher Fonds dort der erste Investor war, hatten wir früh tiefe Einblicke und Vertrauen auf beiden Seiten. Wir investieren hier nicht in der Pre-Seed-Phase, sondern in wachstumsstarke Firmen mit Millionenumsätzen.

Private Ausnahmen, die nicht in dieses Profil passen, mache ich weiterhin über eigene Vehikel. Das ist aber nur noch ein kleiner Teil, da mein Fokus auf dem Fonds liegt.

Wie bist du als Privatinvestor? 30 Portfolio-Companies können ja extrem viel Arbeit sein. Wie aktiv bist du da involviert?

Man muss bedenken, dass sich das über einen langen Zeitraum aufgebaut hat und manches auch schon abgeschrieben ist. Ich pflege zu zwei oder drei Gründern eine sehr enge Beziehung mit regelmäßigem Austausch. Bei den restlichen bin ich eher passiv und bringe mich nur ein, wenn konkrete Themen oder Probleme aufkommen.

Wird euer Fund of Funds in Europa oder global investieren?

Wir zielen auf 50 Prozent Europa und 50 Prozent USA ab, mit einer kleinen Allokation für spannende Märkte wie Lateinamerika, Israel oder Indien. Da wir extrem return-getrieben sind, suchen wir weltweit nach den absolut besten Early-Stage-Investoren.

Ein wichtiges Kriterium: Wir investieren nur in Fonds unter 100 Millionen Dollar Volumen. Außerdem schließen wir Fonds mit einem Investmentkomitee (IC) aus. Unsere These basiert auf der herausragenden Qualität einzelner Manager. In Komitees entsteht oft Bias; häufig setzt sich einfach die lauteste Person durch oder es werden nur „sichere“, konsensfähige Deals durchgewunken. Bridgewater analysiert nicht umsonst seine Meetings mit KI, um diesen Bias zu vermeiden. Deshalb fokussieren wir uns auf Solo-GPs oder Zweier-Teams, wo die finale Entscheidung direkt bei den Managern liegt. Strukturell bedeutet das, dass diese Fonds meistens zwischen 10 und 50 Millionen groß sind, mit wenigen größeren Ausnahmen.

Sind da viele First-Time Fund Manager dabei?

Ja, von unseren bisherigen neun Commitments sind drei First-Time Manager. Wir investieren grundsätzlich in keine Fonds, die älter als die dritte Generation sind. Über 10 bis 15 Jahre einen absoluten Top-Dealflow aufrechtzuerhalten, ist ein ziemlicher Grind. Zudem ist Venture Capital auch eine Altersfrage: Der Zugang zur jeweils nächsten Founder-Generation ist ein eigener Skill, den nicht jeder über 15 Jahre hält. 

Was ist dabei euer eigener Wettbewerbsvorteil, eure Edge?

Unsere Edge ist, dass wir einen starken Dealflow haben und oft den Aufwand betreiben, den andere scheuen. Ich kenne nicht viele europäische Investoren mit exzellenten US-Connections, weil das ständige Präsenz vor Ort erfordert. In Amerika sind die Intensität und die „Capital Velocity“ – die Geschwindigkeit, mit der sich Geld bewegt – viel höher. 

Wenn beispielsweise ein 24-Jähriger aus dem OpenAI-Umfeld einen 10-Millionen-Fonds auflegt und Top-Leute investieren, wollen wegen des Signaling-Effekts plötzlich viele andere rein. In solchen stark umkämpften Situationen geht es nur über echte Beziehungen und Schnelligkeit. Diesen extremen Wettbewerb auf der LP-Seite gibt es in Europa selten.

Gehen andere LPs das Ganze vielleicht manchmal zu unprofessionell an?

Viele Investoren machen Investments nicht in Vollzeit und investieren in vereinzelte Startups oder Fonds aus ihrem nahen Umfeld. Dementsprechend fehlt es oft an Dealqualität und Diversifikation. Wenn dann nicht ein glücklicher Treffer dabei ist, dann geht die Motivation weiter zu investieren leider oft verloren. Das ist völlig verständlich, niemand macht das nebenbei gut – genau die Lücke wollen wir schließen.

In dieser Größenordnung, wo wirklich alles am GP liegt, kann man das wahrscheinlich mit der Seed-Phase eines Startups vergleichen…

Der Vergleich passt sehr gut. Das Durchschnittsalter unserer Manager liegt zwischen 28 und 35 Jahren. Sie brauchen den Biss eines Gründers, aber eben auch schon echte Erfahrung und Kompetenz. Wir mögen Ex-Founder, die zehn Jahre operativ gearbeitet haben und jetzt zum Beispiel Biotech-Startups in Boston scouten. Aber auch ehemalige Investoren von Top-Fonds wie Sequoia, die sich selbstständig machen, passen in unser Profil.

Sind auch Leute mit Domänenexpertise, zum Beispiel ein ehemaliger Top-Manager in der Pharmaindustrie, gute Fund Manager?

Ein bestimmtes Profil garantiert noch keinen Erfolg. Das Wichtigste ist, dass der Manager einen sehr hohen Qualitätsanspruch hat, mit den Foundern connecten kann und ihre Sprache spricht. Ein Investor, der frische MIT-Absolventen sucht, braucht einen anderen Zugang als jemand, der in etablierte „Second Time Founder“ Mitte 30 investiert.

Das zeigt, dass es ein extremes „People Business“ ist…

Absolut, aber Soft Skills sind am Ende nur Multiplikatoren. Die Basis ist opportunistisches Denken und die Fähigkeit, Qualität schnell zu erkennen. Die Qualitäten eines guten Investors unterscheiden sich von denen eines guten Gründers.

Hummingbird Ventures, die über mehrere Fondsgenerationen fantastische Returns erzielen, suchen zum Beispiel ganz gezielt nach „unbequemen“, edgy Gründern, mit denen man vielleicht nicht unbedingt ein Bier trinken gehen möchte, die aber sofort zur Sache kommen. Als Investor musst du nicht unbedingt 70 Stunden arbeiten, sondern kannst in 40 fokussierten Stunden viel Wert für dein Portfolio liefern. Die einzelnen Investmententscheidungen sind ausschlaggebend. Außerdem ist es ein hartes Signaling- und Reputations-Spiel, bei dem du im Wettbewerb mit anderen Investoren die besten Deals gewinnen musst.

Beurteilst du die Fondsinvestments ausschließlich nach dem potenziellen Return, oder gibt es technologische Spezifikationen, etwa dass ihr nur in KI oder Quantencomputer investiert?

Wir investieren hauptsächlich in Frontier-Technologie-Fonds und achten dabei primär auf zwei Säulen: die Investmentfähigkeit des Managers und strukturelle Vorteile.

Erstens brauchen wir Manager, die dank eines großen Erfahrungsschatzes Qualität sofort erkennen, sich aber nicht blind in Startups verlieben, sondern gleichzeitig das Pricing im Blick behalten. Wenn du 500 Optionen siehst, macht es einen enormen Unterschied, ob du auf einer Bewertung von 15 oder 30 Millionen investierst. Zudem müssen die Manager in der Lage sein, mit wenig Zeiteinsatz großen Wert zu stiften, etwa durch hochkarätige Introductions für neue Mitarbeiter oder zu guten Funds für Follow-on-Runden.

Zweitens suchen wir immer nach strukturellen Marktvorteilen. Das kann ein geografischer Vorteil sein, wie etwa in Boston: Dort gibt es Top-Talente, aber einige der großen Tier-1-VCs haben ihren Fokus auf San Francisco gelegt, wodurch die Bewertungen im direkten Vergleich niedriger sind. Ähnliches gilt für Indien, wo exzellent ausgebildete Tech-Talente günstig zu finden sind. Bringst du so einen Founder in die USA, hast du sofort einen potenziellen Bewertungs-Uplift. Solche strukturellen asymmetrischen Vorteile wollen wir sehen – so wie Y Combinator extrem günstig an gute Assets kommt, weil ihre Finanzierungsstruktur ihnen einen riesigen Wettbewerbsvorteil bietet.

Wie macht ihr bei kleineren Fonds, die kaum Marketingbudgets haben, überhaupt das Sourcing? Wie findet ihr die global?

Marketing spielt bei uns keine relevante Rolle. Zu 70 Prozent läuft das über direkte Relationships. Die Incentives sind perfekt aligned: Wenn unsere GPs einen anderen brillanten Fondsmanager treffen, stellen sie ihn uns vor. Auf der LP-Ebene sind sie ja keine Konkurrenten. Wir bekommen durch unser Netzwerk von mehreren Dutzend Leuten so viele gute Intros, dass wir unsere Pipeline straff managen und den Großteil absagen müssen.

Ist das eine aktuelle Dynamik, dass es mehr spezialisierte kleine Fonds geben wird und nicht mehr so große Strukturen?

Zum Teil schon, aber kleine Fonds haben es aktuell auch sehr schwer beim Fundraising, weil die Qualität heute viel härter hinterfragt wird. Wer heute in Deutschland einen 100- bis 200-Millionen-Fonds für Series-A-Runden auflegt, konkurriert bei Top-Startups direkt mit amerikanischem Geld.

Da stellt sich schnell die Frage nach der echten Edge. Generalistische Fonds haben oft kein starkes Signal mehr im Markt und Investoren werden skeptisch, wenn nach zehn Jahren die Rendite ausbleibt. Venture Capital verzeiht Mittelmäßigkeit nicht: Ein durchschnittlicher Fonds liefert am Ende nur die Rendite des Aktienmarkts oder weniger, allerdings mit deutlich höherem Risiko. Nur die echten Outlier bringen die Performance, für die sich das Risiko lohnt. Genau deshalb ist Selektion alles und genau das ist unser Fokus.

Wer sind die LPs bei euch?

Ohne Namen zu nennen: Es ist ein Mix aus erfahrenen Unternehmern – Leuten, die selbst Firmen aufgebaut und verkauft haben –, Family Offices und Menschen aus unserem langjährigen Umfeld, die unsere Entwicklung von Anfang an verfolgt haben. 

Zum Abschluss: Was hast du als Ziele definiert?

Mein Ziel ist es, mittelfristig einen zweiten größeren Fonds aufzulegen. Ich möchte das aber nicht künstlich aufblähen; wir wollen die Entscheidungen so lange wie möglich zu zweit oder maximal zu dritt treffen und dafür einfach größere Tickets schreiben und uns stetig weiterentwickeln.

Für unsere Investoren wollen wir das Maximum herausholen. Wir als GPs haben 1,5 Millionen Euro eigenes Geld investiert und haben eine Hurdle Rate von 8 Prozent eingebaut. Das heißt, erst wenn unsere Investoren mehr als 8 Prozent jährliche Rendite machen, greift unsere Gewinnbeteiligung überhaupt. Mich würde selbst kein Vehikel interessieren, bei dem den Leuten nur Gebühren aus der Tasche gezogen werden. Es ist absolut leistungsorientiert: Wenn wir einen guten Fonds bauen, haben alle Spaß – wenn nicht, dann eben nicht.

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