08.04.2016

Startups: Gesund mit dem Smartphone

Das Angebot an Gesundheits-Apps wächst stetig. Mehr als 100.000 Health-Anwendungen buhlen um die Gunst der Patienten. Allein in den USA steckten Investoren rund 1,4 Mrd Dollar in Health Startups – ein Trend, der nun auch Österreich erreicht hat.
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Wer körperlich und mental fit ist, fühlt sich besser und leistet mehr. So lautet das Motto der „Quantified Self“-Bewegung aus Amerika, die nun auch in Europa Fuß fasst. Der berühmte Apfel pro Tag scheint auf Dauer als Gesundheitsvorsorge nicht mehr zu reichen. Jeder zweite Deutsche habe laut einer Bertelsmann Studie das Smartphone schon bewusst für seine Gesundheit eingesetzt. Konkret geht es bei den digitalen Produkten für Gesundheit und Sport um Erkenntnisse aus personen- und umweltbezogenen Daten, die mittels Smartphones und Wearables gesammelt und ausgewertet werden.

Mündige Patienten

Digitale Gesundheitsdaten stärken den Wissensvorsprung der Patienten bei der Vorsorge und helfen Medizinern dabei, die richtige Therapieempfehlung zu finden. Christoph Sauermann, Geschäftsführer von Mediclass und Experte für Gesundheitspolitik, betont die steigende Bedeutung des Smartphones im Dienste der Gesundheit: „Ärzte werden durch die Informationen, die sie von ihren Patienten bekommen, bessere Diagnosen und Therapieempfehlungen treffen“, sagt Sauermann. „Das führt zu einer Kosteneffizienz.“ Dadurch wird das Smartphone zu einem wichtigen Werkzeug – ob durch Information, Austausch mit anderen oder ein verbessertes Selbstmanagement. Nicht umsonst sei das „Gesundheitswesen unter den Top 3 Branchen für Investoren der Digital Disruption“, so Sauermann.

Entscheidende Hilfe

Der Mediziner Lukas Zinnagl hat das mobile Arzneimittelverzeichnis „Diagnosia“ erfunden, das in einer Datenbank die Wechselwirkungen von Medikamenten ausweist. „Das soll den medikamentösen Entscheidungsprozess für Mediziner erleichtern“, sagt Zinnagl. Die Idee dazu hatte er während seiner Arbeit in einem Wiener Spital. „Wir geben keine Medikamentenempfehlungen ab, sondern machen die Fachliteratur für Ärzte verfügbar und bewerten die Evidenz“, erklärt der Jungunternehmer. Umso mehr war Zinnagl über den Gegenwind überrascht: Vor knapp einem Jahr kam das Startup ins Visier des Pharmakonzerns Sanofi-Aventis, das Diagnosia Ruf- und Kreditschädigung vorgeworfen hat. „Damit hätten wir in der Konzeptionsphase überhaupt nicht gerechnet“, hofft Zinnagl auf einen Einzelfall.

Zurückblickend auf seine persönliche Anfangszeit rät Zinnagl jungen Unternehmern viel fachliches Know-how durch Arbeitspraxis zu sammeln und nicht zu viele Co-Founder einzubinden. „Fünf waren definitiv zu viel“, erinnert sich Zinnagl an die Startschwierigkeiten. Als Startup müsse man sich genau den Markt, die Branche und die regulativen Vorgaben überlegen. „Ich hätte mir nicht gedacht, dass wir als App-Entwickler fünf Jahre später mit dem Gesundheitsministerium zusammensitzen“. Mit im Diagnosia-Schiff sitzt seit 2011 auch Business Angel Hansi Hansmann, der in Diagnosia investiert hat.

Vorsorge durch Dokumentation

Andere Startups im Health Bereich wollen die Rolle des Patienten mit Wissen über ihre Gesundheits- und Krankengeschichte stärken. Auf der Suche nach einer geeigneten Dokumentations-App für Diabetes, kam Frank Westermann die Idee für „MySugr„. Die App wird mit den Daten aus Blutproben und Ernährung gespeist, wertet diese aus und übermittelt sie auf Wunsch an den behandelnden Arzt. Der Betriebswissenschafter Westermann schöpft neben seiner eigenen Betroffenheit viel Motivation aus dem Feedback. In den rund 8.000 Userkommentaren schreiben manche von den lebensrettenden Folgen von MySugr. „Das ist ein Megaantrieb“, schwärmt Westermann. Das war aber nicht immer so. Zu Beginn der Gründungsphase hatte Westermann einen „guten Job, der Spaß gemacht hat“ und damit Zweifel, ob er das aufgeben solle. Jetzt steht Westermann gemeinsam mit drei Co-Founder, alle vier Diabetiker, an der Spitze eines 30-köpfigen Unternehmens. Dieses Beispiel aus Österreich mit insgesamt 600.000 registrierten Diabetikern – davon 50% in Europa und 50% in den USA – zeigt, was passieren kann, wenn die Krankenkassen die Kosten für die Nutzung erstatten.

Fehlender Rahmen für Apps

Die Skepsis der Krankenkassen bei Kostenübernahmen von digitalen Health-Produkten erklärt Clemens Martin Auer, Sektionschef des Gesundheitsministeriums, mit einer fehlenden Klassifizierung: Notwendig wäre hier eine Ordnung, wo „in einem gemeinsamen Profil gewisse Standards und Normen definiert werden“. Nach Auer sei hierfür der Staat verantwortlich. „Wenn die Applikationen diesem Rahmen entsprechen, ist eine Zusammenarbeit mit den Krankenkassen realistisch“.

Datenschutz an erster Stelle

Bei Digital Health Anwendungen trommelt das Gesundheitsministerium (BMG) in erster Linie für den Datenschutz. „Personenbezogene Daten dürfen nur mit Zustimmung der Patienten verwendet und über verschlüsselte Server übermittelt werden“, unterstreicht Auer. Zudem stehe im Gesundheitswesen oft das Problem der Interoperabilität der IT Systeme im Weg. „Oft können Akteure, wie Apotheken, Spitäler oder Ärzte nichts mit den Infos der Partner anfangen“, sagt der BMG Sektionschef. Big Data in der Health-Branche sei für Auer ein „spannendes Thema mit viel Potential, das mit neuen Algorithmen sinnvoll genützt werden soll“.

In Sachen Digital Health Anwendungen sind sich Investoren und Gesundheitsexperten in einem Punkt einig: Auch wenn Österreich im Vergleich zu Deutschland oder den USA hinterherhinkt – die Digitalisierung im Gesundheitswesen ist nicht mehr aufzuhalten.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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