18.09.2017

„Brainternet“: Menschliches Gehirn erstmals live ins Internet gestreamt

Das "Brainternet"-Projekt streamt Gehirnströme ins Internet und verwandelt das menschliche Gehirn in einen Internet of Things Knoten im World Wide Web. Die Verbindung in Echtzeit mit dem Internet soll weltweit zum ersten Mal durchgeführt worden sein.
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Wissenschaftlern der University of the Witwatersrand in Johannesburg ist es eigenen Angaben nach zum ersten Mal gelungen, ein menschliches Gehirn in Echtzeit mit dem Internet zu verknüpfen. Das Projekt verwandelt das Gehirn zu einem Knoten im Internet-of-Things-Gefüge.

Brainternet streamt Gehirnwellen ins Internet

Für das Projekt werden Gehirnaktivitäten sichtbar gemacht und in einen Livestream im Internet übertragen. „Es fehlen einfach verständliche Daten darüber, wie das menschliche Gehirn funktioniert und Informationen verarbeitet“, meint der Initiator des Projekts, Adam Pantanowitz. Aufschluss darüber verspricht sich der Universitätsvortragende durch Brainternet. Durch das Sichtbarmachen der Gehirnaktivität sollen die Vorgänge im Gehirn eines Menschen einfach erklärt werden können. Und zwar per Livestream und in Echtzeit. Menschen sollen auf dieser Weise die Vorgänge ihres eigenen Gehirns und das anderer besser verstehen lernen.

Livestream auf Website

Brainternet funktioniert, indem es Signale eines Elektroenzephalogramm (EEG) – eine Methode der Neurologie für einen schnellen Überblick zu Hirnaktivitäten -, also Gehirnwellen, in einen Open Source Brain-Livestream überträgt. Dafür muss die teilnehmende Person ein internetfähiges, mobiles EEG über eine Zeit lang tragen. Währenddessen werden die EEG Signale in einen so genannten “Rasperry Pi”, also einen Kreditkarten-großen Mini-Computer, übertragen. Dieser sorgt per Software dafür, dass die Signale in einem Livestream auf einer Website sichtbar werden. Der User soll am Bildschirm seine eigene Gehirnaktivität live beobachten können.

Gehirn mit Input-Output-Funktion

„Unser langfristiges Ziel ist es, Interaktivität zwischen dem User und dessen Gehirn zu ermöglichen“, meint Projekt-Initiator Adam Pantanowitz.

(c) University of the Witwatersrand in Johannesburg: Adam Pantanowitz.

“Unser langfristiges Ziel ist es, Interaktivität zwischen dem User und dessen Gehirn zu ermöglichen, und zwar so, dass der User einen Stimulus verursacht und daraufhin die Reaktion sieht”, so Pantanowitz. In Zukunft soll Brainternet außerdem in Richtung Smartphone-App weiterentwickelt werden. Aufnahmen sollen per App klassifiziert und einem Maschine Learning-Algorithmus zur Verfügung gestellt werden.

Brainternet soll schon bald das Gehirn nicht nur zum Input-, sondern auch zum Output-Kanal machen: “In Zukunft könnte Information in beide Richtungen übertragen werden”, so der Initiator.

Weiterführende Links: Wits Universität, Medicalxpress

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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