04.05.2021

Prewave: So erkennt das Wiener Startup Umweltverschmutzung, Korruption & Co in der Lieferkette

In der neunten Folge von "Solution statt Pollution – 15 Antworten für 1,5 Grad" ist Prewave Co-Founder Harald Nitschinger zu Gast. Das Wiener Startup hilft Unternehmen Nachhaltigkeitsrisiken in deren Lieferketten frühzeitig zu identifizieren.
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Welche ClimateTech-Lösungen bieten Startups an, um Unternehmen bei der CO2-Reduktion zu unterstützen? Antworten darauf liefert das wöchentliche Podcast-Format ”Solution statt Pollution – 15 Antworten für 1,5 Grad Podcast” von Glacier und der brutkasten. Diese Woche ist Prewave Co-Founder Harald Nitschinger zu Gast.

Prewave nutzt AI, um Lieferketten transparenter zu machen

Prewave hilft Unternehmen Nachhaltigkeitsrisiken in deren Lieferketten frühzeitig zu identifizieren. Risiken wie schlechte Arbeitsbedingungen, Umweltverschmutzung oder Korruption werden auf Basis von Social Media Analyse mit Künstlicher Intelligenz in mehr als 50 Landessprachen automatisiert erkannt.

Prewave wurde 2017 als Spin-off der TU Wien gegründet und wird aktuell von Unternehmen wie Volkswagen, Porsche oder Kärcher zur Steigerung der Transparenz und Resilienz in der Lieferkette eingesetzt. Im Sommer 2020 konnte das Startup rund um Nitschinger und seine Co-Founderin Lisa Smith ein Millionen-Investment an Land ziehen. Die Seed-Finanzierungsrunde wurde damals vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest – der brutkasten berichtete.

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung.

Hier könnt Ihr den Startup-Podcast abonnieren

“Solution statt Pollution – 15 Antworten für 1,5 Grad” von Glacier und der brutkasten kann über Spotify und Anchor gehört und abonniert werden.


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calliora
© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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