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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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✨ AI Kontextualisierung

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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Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance Group, Mavie Next, Verbund , whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.

„Wir machen Innovation – wir haben schließlich eine starke F&E-Abteilung.“ – ein Satz, der schnell zum Trugschluss werden kann.

Denn Forschung und Entwicklung (R&D) ist nicht immer gleich Innovation. Die Verwechslung beider Begriffe ist kein sprachliches Detail, sondern ein strukturelles Missverständnis – das Unternehmen Ressourcen, Geschwindigkeit und im schlimmsten Fall Wirkung kosten kann.

R&D in Unternehmen ist ein wichtiger Teil des Innovationssystems. Sie liefert technische Lösungen, neue Materialien, Verfahren, Prototypen und vieles mehr. Doch Innovation entsteht erst daraus, wenn diese Lösungen angewendet, angenommen und skaliert werden – in der Realität, von Märkten, von Kund:innen, in Geschäftsmodellen. Und genau da beginnt der Teil, der oftmals vernachlässigt wird.

Wissen ist nicht gleich Wirkung

Die Wurzel dieses Missverständnisses liegt im traditionellen, linearen Innovationsmodell: Am Anfang steht oft ein technisches Problem. Es folgt ein klassischer Stage-Gate-Prozess mit klar definierten Phasen und Entscheidungspunkten. Technisch betrachtet funktioniert das. Der Prozess ist klar strukturiert und nachvollziehbar. Diese lineare Vorgehensweise ist aber aus heutiger Sicht oft nicht mehr ausreichend.

Warum? Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, dass Innovationszyklen sich massiv beschleunigt haben. Durch Software, Simulation, Automatisierung entstehen Lösungen heute nicht nur schneller – sie werden auch schneller wieder überholt. Gleichzeitig steigt die Komplexität in Marktumfeldern, Lieferketten und regulatorischen Rahmenbedingungen.

Innovation verläuft daher nicht linear, sondern iterativ, vernetzt, von Feedbackschleifen geprägt. Sie entsteht im Zusammenspiel von Technik, Markt, Nutzung, Regulierung, gesellschaftlichem Wandel. Und genau deshalb ist es gefährlich, Forschung und Entwicklung als alleinigen Innovationsindikator zu sehen.

Von Patenten zu marktfähigen Lösungen – warum Startups schneller wirken

In klassischen R&D-Prozessen kommt die Marktbetrachtung oft zu kurz. Die Entwicklung ist oft bereits zu einem großen Teil abgeschlossen – und dann kommt der Pferdefuß: Die Lösung wird vom Markt nicht wie gedacht angenommen. War es – bei aller technischen Brillanz – ein Produkt am tatsächlichen Bedarf vorbei?

Startups zeigen uns, wie es anders geht und machen aus der Not oft eine Tugend. Sie starten nicht mit der perfekten technischen Lösung, sondern mit einer Vision. Sie testen, lernen, justieren – immer mit Blick auf den Markt. Sie müssen früh Traction nachweisen, also zeigen, dass es zahlungsbereite Kund:innen gibt. Und weil Zeit und Budget knapp sind, bleibt wenig Zeit fürs Tüfteln – nur fürs Lernen.

In großen, etablierten Unternehmen dagegen sind längere Entwicklungszyklen möglich und der Anspruch auf Perfektion naturgemäß hoch. Die Finanzierung wurde abgesegnet, der Prozess trägt die Idee. Der Erfolg wird für R&D-Abteilungen am Ende oft in Patenten gemessen. Diese sind für Unternehmen zweifellos wichtig und sehr wertvoll – aber sie sagen nicht automatisch aus, ob daraus auch eine marktfähige Innovation wird.

Corporate Venturing als strategische Brücke in eine neue Innovationskultur

Was können wir also tun? Wie gelingt es, den enormen Wert von R&D besser mit dem Markt zu verbinden?

Ich glaube, die Antwort liegt in einem veränderten Mindset – und in einem neuen Werkzeugkasten. Ein Innovationsprozess, der heutigen Anforderungen gerecht werden will, muss iterativ, strategisch und marktorientiert gestaltet sein. Er muss neue Geschäftsfelder mitdenken, nicht nur bestehende Produkte verbessern. Und er muss die eigene Rolle im Innovationsökosystem reflektieren: Wo bauen wir intern Kompetenzen auf? Wo investieren wir? Und wo arbeiten wir besser mit Partnern?

Und genau hier kommt Corporate Venturing ins Spiel – nicht als Add-on, sondern als strategische Brücke zwischen R&D und marktwirksamer Innovation.

Denn Innovation scheitert in etablierten Unternehmen selten an Ideen, sondern oft an den Strukturen. Klassische Prozesse sind darauf ausgerichtet, bestehende Produkte möglichst effizient zu optimieren – nicht darauf, radikal Neues zu entwickeln.

Corporate Venturing schafft genau hier die nötigen Freiräume:

Venture Building erlaubt es, neue Ideen in geschützten, unternehmerisch geführten Einheiten zu testen – losgelöst von Konzernlogik, aber strategisch verknüpft.

Venture Clienting ermöglicht es, externe Lösungen von Startups direkt in die eigenen Prozesse einzubinden – schnell und pragmatisch. Es macht Unternehmen zu Kunden von Startups und ermöglicht es neue Lösungen mit begrenztem Risiko zu testen.

Corporate Venture Capital ermöglicht es, sich Zugang zu Technologien oder Märkten zu sichern, die man selbst nicht aufbauen will oder kann – die man aber für die Zukunft als relevant erachtet.

Co-Creation-Partnerschaften ermöglichen gemeinsame Entwicklungen – mit Startups oder auch in Cross-Industry-Kollaborationen – um insbesondere komplexe, disruptive Innovationen mit reduzierter Unsicherheit zu ermöglichen.

Es geht also nicht nur um Geschwindigkeit und Agilität, sondern auch um bewusste, strategische Entscheidungen: Wo lohnt es sich zu bauen (Build), wo zu kaufen (Buy)– und wo zu kooperieren (Partner)?

Ich möchte klar sagen: Corporate Venturing ist kein Wundermittel. Aber es ist aus meiner Sicht eine kluge Antwort auf ein strukturelles Problem, das wir in klassischen Innovationsprozessen immer wieder beobachten: zu lange Entwicklungszeiten, zu wenig Nähe zum Markt, zu viele Lösungen, die nie wirklich den Markt erobern.

Was wir brauchen, ist ein System, das technologischen Fortschritt ernst nimmt – und ihn systematisch in Wirkung übersetzt. Ein System, das nicht R&D oder Innovation sagt – sondern beides systematisch zusammen denkt. Ein System, das Mitarbeitende befähigt, offen zu sein für neue Denkweisen, Geschwindigkeit und Partnerschaften.

Corporate Venturing kann dabei der Katalysator sein. Nicht als Spielwiese für Innovationsverliebte. Sondern als strategisches Element einer Zukunftsstrategie, die Wirkung entfalten will.

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