22.12.2022

reha buddy: Wiener HealthTech-Startup muss zusperren

reha buddy wird liquidiert. Gründer Harald Jagoš schreibt in einem LinkedIn-Post sehr offen über die Gründe dafür.
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reha buddy
reha buddy in Aktion | (c) reha buddy

Schnellere und größere Erfolge in der Rehabilitation dank Hightech – das war das Ziel des Wiener Startups reha buddy. „Wir nutzen Sensoren im Smartphone, um Bewegungsmuster zu erkennen und Physiotherapeuten sowie Patienten während der Therapie zu unterstützen“, erklärte CEO und Co-Founder Harald Jagoš dazu. Anfang 2021 bekam das 2018 gestartete Startup eine Förderzusage über 600.000 Euro und launchte sein erstes Produkt – der brutkasten berichtete.

Gründer Jagoš: „Fehlender Product-Market-Fit“

Doch der Durchbruch gelang seitdem nicht. Das Startup gab nun bekannt, dass die GmbH liquidiert werden muss. Gründer Jagoš schreibt dazu in einem LinkedIn-Posting sehr offen über die Hintergründe: „Es gibt nicht nur ‚den einen Grund‘ dafür. Wir haben viel geschafft und es gab mindestens ebenso viel, das wir nicht geschafft haben bzw. woran wir gescheitert sind“, schreibt der reha buddy CEO und konkretisiert dann: „Wenn man es kurz und einfach zusammenfassen möchte: fehlender Product-Market-Fit“.

Viele Pilotprojekte, aber wenig Conversion – und dann kam Corona

Viele Stakeholder im B2B Medizintechnikbereich würden sich innovative Lösungen wünschen und seien auch bereit, diese zu testen oder zu pilotieren. „Aber wenn es dann um langfristige Nutzung bzw. um die Conversion geht, geraten die Mühlen ins Stocken. Einen echten ‚Pain‘ gibt es einfach (noch!) nicht“, so Jagoš. Erschwerend komme hinzu, dass im medizinischen Bereich aktuell rigoros gespart werde. „Ziemlich genau ein Jahr nach unserer Gründung begannen die Einschränkungen (lockdowns) durch die Pandemie. Das hat die aktive Arbeit mit medizinischen Partnern nicht unbedingt vereinfacht, denn deren Prioritäten lagen – verständlicherweise – woanders“, schreibt der reha buddy-Gründer.

reha buddy-Gründer nennt auch persönliche Gründe

Jagoš führt zudem auch persönliche Gründe ins Treffen. Mit dem Gründersein verbundene Entbehrungen, wie kaum Zeit für die Partnerin, Freunde und Freizeitaktivitäten sowie die unterm Strich schlechte Bezahlung hätten zu einem inneren Konflikt geführt. „Nach jahrelanger Arbeit ohne marktkonforme Entlohnung und laufenden Rückschlägen bzw. der Karotte vor der Nase wuchs einfach der Frust immer mehr an. Am Ende sind wir immer schneller gelaufen und dabei aber immer langsamer vorwärts gekommen“, so der reha buddy-Gründer, „Vor ca. einem Jahr habe ich begonnen, mich immer schlapper, frustrierter und ausgebrannter zu fühlen“. Wegen einer sehr intensiven Eigen- und Gruppendynamik im Gründerteam, habe er noch nicht gleich „einfach aufhören“ können. Schlussendlich sei es nun aber doch soweit gewesen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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