28.02.2023

StartUp Burgenland: Wie ein Grazer MedTech im Burgenland durchstartete

Warum das Grazer MedTech VertifyMed auf der Suche nach Kunden und Kapital im Burgenland fündig wurde, erzählt StartUp-Burgenland-Alumnus Christoph Schöggler. Die Bewerbungsfrist zum diesjährigen Accelerator läuft noch bis 12. März 2023.
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Das Team von VertifyMed entwickelt eine Software zur Primärdiagnose von Schwindelsymptomemn. 2022 nahm das MedTech am StartUp Burgenland Accelerator teil. (c) VertifyMed und StartUp Burgenland Accelerator
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Jeder zehnte Patient beim Hausarzt klagt über Schwindel-Symptome. Und zwar nicht nach Karussell- oder Lift-Fahrten, sondern als Schwindel- und Gleichgewichtsstörung. Die Folge: Die Lebensqualität betroffener Personen sinkt. Das Problem: Diagnosen sind lang, Arztwege noch länger.

Das Team rund um die Geschäftsführer Christof Stocker und Christoph Schöggler hat dafür eine Lösung: Die KI-gestützte Medizin-Software VertifyMed, die Hausärzt:innen bei der Primärversorgung von Schwindelpatient:innen unterstützen, die Diagnose erleichtern und die Zuweisung zu Spezialist:innen beschleunigen soll.

Im Gespräch mit dem brutkasten erzählt Vertify-CEO Christoph Schöggler, warum KI-gestützte Schwindel-Diagnostik als Geschäftsmodell funktioniert und wie der StartUp Burgenland Accelerator das MedTech bereicherte.

Wo Potenzial ist, ist auch Kapital

Auf der Suche nach Investor:innen ist das Team von Vertify auf den StartUp Burgenland Accelerator gestoßen: Das achtmonatige Coaching-Programm hilft Jungunternehmen mit Sitz im Burgenland bei der Entwicklung ihrer Geschäftsidee auf die Sprünge.

Die Devise: Wo Potenzial ist, sind auch Kapital, Kunden und Know-How. Teilnehmende des Accelerators, der pro Jahr die sechs innovativsten Bewerber:innen aufnimmt, genießen eine Rundum-Betreuung und Zugang zu einer Reihe an Finanzierungsinstrumenten: Jedes teilnehmende Startup erhält mit Programmstart einen Zuschuss von 10.000 Euro.

Darüber hinaus bietet die Wirtschaftsagentur Burgenland, die hinter dem StartUp Burgenland Accelerator steht, ein Finanzierungsvolumen von bis zu 400.000 Euro. Skalierbaren Geschäftsmodellen stehen außerdem Wachstumskapital des Venture Capital Fonds Athena sowie ein breites VC- und Investor:innen-Netzwerk zur Verfügung.

Das Fazit? Kontakte und Kapital hat das Burgenland reichlich. Selbiges bestätigt auch Christoph Schöggler, der 2022 mit Vertify als eines von sechs Jungunternehmen am StartUp Burgenland Accelerator teilgenommen hat.

Das Sprungbrett für Jungunternehmer:innen

Was es braucht, um Teil des Accelerator-Programms zu werden? “Eine individuelle Idee, die auch skalierbar ist”, erklärt Schöggler. “Unsere Software zum Beispiel hilft vor allem Primärversorger:innen bei der ursächlichen Diagnose von Schwindelpatient:innen. Wir können die Augenbewegung von Patient:innen mithilfe von künstlicher Intelligenz und einer normalen Smartphone-Kamera erfassen und Auffälligkeiten erkennen. Hausärzt:innen können so leichter Rückschlüsse auf die Schwindel-Ursache ziehen und ihre Patient:innen diagnostizieren bzw. schneller an passende Spezialist:innen (z.B. Neurologie, HNO, Innere Medizin) weiterleiten.”

Finanzielle Unterstützung und One-on-One-Betreuung

Dass das Geschäftsmodell über skalierbare Individualität verfügt, weiß auch die Jury des StartUp Accelerators. Im Rahmen des Coaching-Programms hat Vertify nicht nur Kontakte geknüpft und sein Netzwerk erweitert, sondern vor allem auch eine individuelle Rundum-Betreuung genossen: “Das Programm ist zwar klein, aber dafür durften wir professionelle One-on-One-Betreuung genießen und haben Investor:innen an Bord geholt. Die Accelerator-Expert:innen haben sich auf unser Geschäftsmodell eingestellt und uns branchen- und produktbezogene Anregungen gegeben”, so der Vertify-CEO.

Ein Tipp des StartUp-Gründers? Sich auf kleinere Märkte zu fokussieren: “Das Burgenland ist ein top Eintrittsmarkt. Die Hierarchien sind flach, der Markt überschaubar und wir wissen, in welchem Kundensegment wir punkten können”, verrät Schöggler.

Individualität verdient Investment

Für alle, die sich auch beim StartUp Burgenland Accelerator bewerben möchten, hat Christoph einen Pro-Tipp: “Zeige optimistisch das wirtschaftliche Potential, aber bleib dabei auch immer realistisch. Der StartUp Burgenland Accelerator ist offen für Geschäftsmodelle jeder Art und bietet tolle Beratungs- und Finanzierungsmöglichkeiten. Den skalierbaren Kern musst du aber selbst liefern.”

Mittlerweile nähert sich VertifyMed zu einer einsatzfähigen Medizin-Software, die bald den Markt erobern könnte: “Wir biegen bereits auf die Zielgerade unserer Entwicklung ein und eine klinische Prüfung mit rund 130 Patient:innen wird 2023 durchgeführt. Mit Ende des Jahres wollen wir ein zertifiziertes Medizinprodukt sein, dass nicht nur hausärztliche Diagnoseprozesse effizienter gestalten, sondern vor allem auch Patient:innen möglichst rasch von ihrem Leid befreien soll”, so Schöggler über die Vision von Vertify.

“StartUp Burgenland hat uns in puncto Know-How, Kunden und Kapital gestärkt, sodass wir uns dem Markt nun selbstbewusster nähern”, erzählt Schöggler. Was der MedTech-Experte aufstrebenden Startup-Gründer:innen rät? “Schau dir genau an, mit wem du die Reise deines Startups gehen möchtest. Hast du die richtigen Personen an Bord, ist das schon die halbe Miete. Genauso wie beim StartUp Burgenland Accelerator.”

Bewirb dich noch bis zum 12. März 2023

Du möchtest Teil des StartUp Burgenland Accelerators werden, dich von Profis coachen lassen und dir ein Sprungbrett in der nationalen und internationalen Startup-Szene aufbauen? Dann bewirb dich hier noch bis zum 12. März 2023 für den diesjährigen StartUp Burgenland Accelerator.

Um als eines der sechs StartUps ausgewählt zu werden, überzeuge die Jury mit deiner individuellen Geschäftsidee, einem einzigartigen Unique Selling Point und einem Business Plan, der deine Idee auf den Punkt bringt. Die Expertenjury freut sich auf deine Bewerbung!

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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