20.01.2022

SteadySense: Grazer MedTech startet große Kooperation mit Roche

Der "intelligente Fieberthermometer" von SteadySense wird in ein Monitoring-System von Roche Diagnostics für Krankenhäuser integriert.
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SteadyTemp, das nun in ein System von Roche Diagnostics integriert wurde, erlaubt die kontinuierliche Temperatur-Messung | (c) SteadySense
SteadyTemp, das nun in ein System von Roche Diagnostics integriert wurde, erlaubt die kontinuierliche Temperatur-Messung | (c) SteadySense

Begonnen hat das Grazer MedTech-Startup SteadySense mit seinem “intelligenten Fieberthermometer” vor einigen Jahren mit dem Thema Kinderwunsch und der Marke femSense. Eine Smartphone-App wertet die konstante und genaue Temperaturmessung via NFC-Pflaster aus und wird so zum “Zyklus-Tracker”. Doch das Startup bietet sein System schon seit einiger Zeit auch für andere medizinische Bereiche an. Unter dem Markennamen SteadyTemp wird auch der professionelle Gesundheitsbereich adressiert. Hier gelang nun ein großer Schritt.

SteadySense CEO Koele: “Sehr wichtiger Meilenstein”

Roche Diagnostics, Tochter des Schweizer Pharma-Riesen Roche, integriert das Produkt in sein Blutzuckermanagement System “cobas pulse”, das in Krankenhäusern eingesetzt wird. In diesem kann es nun optional genutzt werden. “Es ist eine Partnerschaft, wo wir Teil eines gemeinsamen Ökosystems mit digitalen Medizin-Lösungen für den stationären Bereich sind”, erklärt SteadySense CEO Werner Koele auf brutkasten-Anfrage. “Durch die Zusammenarbeit mit Roche haben wir einen sehr wichtigen Meilenstein im Einsatz unseres SteadyTemp Systems im professionellen Umfeld erreicht”, so Koele.

Die Integration des Grazer Temperatur-Pflasters soll das Monitoring weiter verbessern. Denn bislang wird die Temperatur punktuell zu bestimmten Tageszeiten gemessen. Dabei könne eine konstante Messung und etwa auch die Erfassung nächtlicher Fieberschübe bei vielen Krankheiten wichtige Erkenntnisse bringen, argumentiert SteadySense.

“Planen für 2022 weitere Systemlösungen auf den Markt zu bringen”

Gestartet habe man die Kooperation im Rahmen des “Creasphere”-Inkubator-Programms im Jahr 2019, erzählt der CEO. Nach der ersten System-Integration mit Roche sind schon bald weitere geplant, sagt Koele: “Wir arbeiten mit mehreren Herstellern zusammen und planen für 2022 weitere Systemlösungen auf den Markt zu bringen”. Ob auch eine Beteiligung von Roche am Startup denkbar ist, will der Geschäftsführer nicht kommentieren. 2017 hat der Schweizer Konzern das Wiener MedTech-Startup mySugr übernommen.

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Ihre Modelle visualisieren zukünftige Armut auf Landkarten

Lisette Espín-Noboa entwickelt in Wien mit Big Data Machine-Learning-Modelle und zeigt uns mit Poverty Maps, wo die Ärmsten in Zukunft leben.
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Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath
Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath

Heuer präsentierte ein wissenschaftliches Team von der Central European University (CEU) und dem Complexity Science Hub (CSH) einen Durchbruch: Sie können Armut auf Landkarten sichtbar machen.

Konkret nahmen sich die Forscher:innen dafür Sierra Leone und Uganda vor. Die beiden Staaten in Subsahara-Afrika zählen zu den ärmsten der Welt. Das Wiener Forscherteam entwickelte dazu das interaktive Online-Tool Poverty Maps, mit dem User:innen die Wohlstandsentwicklung in beiden Ländern vergleichen können. Sogar einen Ausblick auf die Zukunft können die Karten geben. Unmengen abstrakter Daten werden damit auf einen Blick zu aussagekräftiger Information.

Vom Taxiverhalten zu Armutskarten

“Die Idee wäre, dass politische Entscheidungsträger:innen, die Menschen unterhalb der Armutsgrenze helfen möchten, diese Art von Instrumenten nutzen können. Um zu verstehen, wo die Menschen sind, die wirklich Hilfe brauchen”, erklärt Lisette Espín-Noboa im brutkasten-Interview.

Die aus Ecuador stammende Computerwissenschaftlerin ist extra für das Projekt nach Wien gekommen. Sie ist Expertin für Predictive Analytics, Netzwerkanalysen und Machine Learning. Davor arbeitete sie vor allem mit Mobilitätsdaten, auf deren Basis sie Prognosen für die Zukunft erstellte. Espín-Noboa erforschte unter anderem, wie sich Taxis in der Metropole New York verhalten.

Wiederverwendbare ML-Modelle

“Sie gaben mir dieses Projekt und ich hatte die Freiheit, zu schauen, wie es funktioniert”, sagt die Computerwissenschaftlerin. Sie entwickelte ein eigenes Framework für drei Machine-Learning-Modelle. Damit visualisieren die Forscher:innen die Wohlstandsentwicklung auf Landkarten. Am Beispiel von Sierra Leone und Uganda bewies das Team bereits, dass es möglich ist.

Espín-Noboa erklärt, dass sie die Modelle nun auch für andere Länder verwenden. Dafür müsse nur die sogenannte Ground Truth für jedes Land anhand einer eigenen Datenbasis neu in das Modell gefüttert werden. Ground Truth ist die genaue und verlässliche Referenz, anhand derer die Richtigkeit von Daten oder Vorhersagen bewertet wird.

Wie viele Antennen, welche Toilette?

Für die beiden afrikanischen Länder verwendeten die Forscher:innen Umfragedaten als Basis. “In Afrika werden Umfragen zum Haushalt oder Lebensstandard durchgeführt. Diese Fragebögen ermitteln, wie viele Zimmer Ihr Haus hat, welche Art von Toilette Sie benutzen, wie Sie an Ihr Wasser kommen, ob Sie ein Auto habe oder ob Sie eine Haus- und Sanitäranlage haben”, erklärt die Computerwissenschaftlerin. Mit dem Internationalen Wohlstandsindex (IWI) wurden auf dieser Basis dann Grundwerte errechnet.

Hinzugefügt wurden in der Folge weitere Daten, die etwa von Satellitenbildern oder Social-Media-Postings stammen. Daraus konnten Espín-Noboa und ihre Kolleg:innen schließen, wie viele Menschen in einer Region ein iPhone besitzen oder wie viele Antennen sich in einem Gebiet befinden. “Wir dachten: Wenn der Ort viele Antennen hat, bedeutet das wahrscheinlich, dass er wohlhabend ist. Wenn er keine Antennen hat, ist er wahrscheinlich arm”, so Espín-Noboa. Daten aus OpenStreetMap würden wiederum verraten, wie weit die nächste Straße oder Schule entfernt ist.

Zukunftsvorhersagen auch für Europa

Nun versuchen Espín-Noboa und ihr Team diese Karten auch für Österreich und Ungarn zu erstellen. Noch fehlen ihr aber die dafür notwendigen Daten für ihre Modelle. Sie ist deshalb auf der Suche nach Organisationen, die Daten zur Verfügung stellen.

“Wir können nicht einfach die gleichen Daten verwenden, weil die Standards unterschiedlich sind. Etwa fragt man in Ungarn nicht, welche Art von Toiletten jemand benutzt”, erklärt Espín-Noboa. Stattdessen sei in etwa Ungarn aussagekräftiger, wie viel Immobilien kosten. Für jedes Land müsse deshalb eine eigene “Ground Truth” ermittelt werden, dann könnten die entwickelten Modelle für verschiedene Länder verwendet werden, glaubt die Expertin.

Bessere Entscheidungsgrundlage

Das Projekt ist ein Novum, denn bisher verließen sich Entscheidungsträger:innen vor allem auf Volkszählungsdaten, wenn es um den Umgang mit Armut ging. Die Karten stellen die Entwicklung jedoch viel detaillierter dar. “Mit der Ground Truth haben wir Armut vorhergesagt, aber Sie können alles vorhersagen. Wenn Sie fundierte Fakten zum Thema Bildung haben, können Sie etwa auch Bildung vorhersagen”, sagt Espín-Noboa. Sie hofft, dass künftig mehr Tools für politische Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stehen – damit diese bessere und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

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