16.07.2020

Probando: Grazer Startup matcht Forscher mit Studienteilnehmern

Das in Graz ansässige Startup Probando hat eine Online-Plattform zur Rekrutierung von Studienteilnehmern für die medizinische Forschung entwickelt. Der brutkasten hat mit Matthias Ruhri, Co-Founder & Managing Partner, über die Technologie und das Geschäftsmodell von Probando gesprochen.
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Probando - Corona-Impfdosen
(c) Probando - Das Probando-Team.

Die Rekrutierung von Probanden für klinische Studien ist für Forscher in der Regel mit vielen Herausforderungen verbunden. Dazu zählen unter anderem strenge regulatorische Hürden. Wie Matthias Ruhri, Co-Founder & Managing Partner des Grazer Startups Probando, erläutert, dürfen Forscher beispielsweise nicht über die Sozialen Medien potentielle Probanden anwerben. Das führe in weiterer Folge dazu, das neun von zehn Studien ihr Rekrutierungsziel in der gewünschten Zeit nicht erreichen und sich Ergebnisse signifikant verzögern. Ruhri, der zuvor bei Up to Eleven als Head of Company Builder und 8eyes als Portfolio Manger tätig war, ist nun mit dem Startup Probando angetreten, um genau dieses Problem zu lösen.

Die Plattform von Probando

Gemeinsam mit seinem Gründerteam entwickelte Ruhri eine Online-Plattform zur Rekrutierung von Studienteilnehmern für die medizinische Forschung. Über die Plattform können Forscher ihre aktuellen Studien online stellen und vorab die Zielgruppe der Probanden definieren. Im Anschluss werden sie mit den passenden Personen gematcht.

Im Umkehrschluss können sich potentielle Probanden als Nutzer auf der Plattform von Probando anmelden und durchlaufen zunächst ein Online-Self-Assessment. Dabei geben sie relevante Informationen, wie beispielsweise Vorerkrankungen, an, die für die Studienautoren von Bedeutung sein könnten. Zudem bekommen sie auf Basis ihrer Angaben relevante Studien vorgeschlagen und können selbst entscheiden, ob sie an der Studie teilnehmen wollen oder nicht.

Der Mehrwert für Probanden

In der Regel erhalten Studienteilnehmer durch die Teilnahme an klinischen Studien eine Aufwandsentschädigung in Form von Geld. Ruhri erläutert, dass die Motivation vieler Probanden jedoch noch viel weitreichender ist. „Durch die Teilnahme an Studien erfahren die Teilnehmer mehr über ihren Körper und ihre eigenen Gesundheit. Teilweise erhalten sie dadurch sogar einen exklusiven Zugang zu den neuesten Therapien und können so ihre persönliche Lebenssituation verbessern.“

Zudem würden immer mehr Menschen die Teilnahme als „Social Responsibility“ gegenüber der Gesellschaft verstehen. „Wir glauben, dass COVID-19 das Bewusstsein für die Relevanz von klinischen Studien weltweit erhöht hat. Es werden zukünftig auch Personen an Studien teilnehmen, die das davor nicht gemacht hätten“, so Ruhri.

Das Geschäftsmodell von Probando

Das Geschäftsmodell von Probando ist im Prinzip sehr simpel. Für jeden vermittelten Probanden erhält das Startup eine Gebühr vom Auftraggeber der Studie. Diese beträgt je nach Art der Studie zwischen 30 und 150 Euro.

Derzeit wird der Markt für klinische Studien laut Ruhri pro Jahr auf zirka 50 Milliarden US-Dollar geschätzt. 2027 gehen Prognosen von rund 70 Milliarden US-Dollar pro Jahr aus. International gebe es laut Ruhri natürlich Mitbewerber, wie beispielsweise Mondosano oder ClinLife aus Deutschland. „Zum Unterschied von anderen Plattformen steht bei uns der User im Mittelpunkt“, so Ruhri über den USP des Geschäftsmodells von Probando.

Finanzierungsrunde für Herbst 2020 geplant

Derzeit läuft laut Ruhri die Akquise von Studienautoren und Probanden. Damit die Akquise in den nächsten Monaten noch weiter intensiviert werden kann, sei laut Ruhri für Herbst 2020 eine erste Finanzierungsrunde geplant.

„Unsere Ziele sind ambitioniert und wir glauben an einen schnellen internationalen Rollout. Dafür braucht es Investoren, die dieses Potenzial ebenfalls sehen und an uns glauben“, so Ruhri. Erste Umsätze sollen bis Ende 2020 erzielt werden. Läuft alles nach Plan soll zudem im ersten Quartal 2021 der Rollout im gesamten DACH-Raum erfolgen.


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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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Probando: Grazer Startup matcht Forscher mit Studienteilnehmern

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