06.02.2025
MILLIONENPROJEKT

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

Das in Wien sitzende HealthTech-Startup Symptoma startet ein Leuchtturmprojekt mit einem Tiroler Krankenhaus. Die KI-Lösung des Startups soll Krankenhausprozesse optimieren - und Entlastung bieten.
/artikel/symptoma-ki-loesung-von-healthtech-startup-startet-in-tiroler-krankenhaus
Symptoma: Co-Founder Jama Nateqi
Symptoma-Co-Founder Jama Nateqi | Foto: Symptoma

In St. Johann in Tirol soll die „erste KI-gestützte Ambulanz“ Europas entstehen. Das dortige Bezirkskrankenhaus soll den digitalen Gesundheitsassistenten des in Wien sitzenden HealthTech-Startups in seine Prozesse integrieren. Dafür investieren die Projektbeteiligten – namentlich das Bezirkskrankenhaus St. Johann, das Land Tirol sowie Symptoma selbst – „gemeinsam einen Millionenbetrag“, heißt es.

Symptoma-Chatbot hilft seit 2020 bei Diagnose

Symptoma hat einen digitalen Symptomchecker auf Basis von künstlicher Intelligenz entwickelt. Ursprünglich hat sich das Startup auf die Entwicklung einer Suchmaschine für Krankheitsbilder fokussiert. Aktuell präsentiert das Startup einen KI-gestützten Gesundheitsassistenten – sprich einen Chatbot – am Markt. Schon in seinen Anfängen kam die Erfindung ausgiebig zur Nutzung.

2020, kurz nach Beginn der Corona-Pandemie, half Symptoma mit seinem Chatbot dabei, Fragen zur Krankheit COVID-19 zu beantworten und Nutzenden dabei zu helfen, Schritt für Schritt ihre Symptome zu überprüfen.

Der Chatbot listete basierend darauf mögliche Diagnosen auf – eine endgültige Diagnose musste am Ende natürlich der Arzt treffen. Symptoma erzielte dabei allerdings eine Treffgenauigkeit von 96,32 Prozent unter einer Grundgesamtheit von 1.142 Anwendungsfällen – brutkasten berichtete.

Millionenbetrag für Leuchtturmprojekt in Tiroler Krankenhaus

Nun startet das HealthTech ein „Leuchtturmprojekt“ mit dem Bezirkskrankenhaus St. Johann in Tirol. Das Ziel der Kooperation sei es, die „digitale Transformation in der ambulanten Versorgung voranzutreiben“.

Im Rahmen des Projektes soll die von Symptoma eingesetzte künstliche Intelligenz „das medizinische Personal in verschiedenen Bereichen unterstützen“. Unter anderem soll die KI die Patientenaufnahme, die klinische Entscheidungsfindung sowie die automatisierte Erstellung von Arztbriefen abdecken.

„Sicher im Haus, ohne Übertragung an externe Cloud“

Wie das Bezirkskrankenhaus St. Johann in Tirol selbst kommuniziert, habe es den Schritt in die Volldigitalisierung bereits im Jahr 2008 getätigt. Mittlerweile steigen die Frequenzen in Krankenhausambulanzen, Wartezeiten erhöhen sich auf Stunden und der Dokumentationsaufwand nehme bis zu 50 Prozent der Gesamtarbeitszeit ein. Die KI von Symptoma soll dabei helfen.

Alle Projektbeteiligten versichern, dass die Verantwortung für alle medizinischen Entscheidungen „uneingeschränkt beim Fachpersonal“ bleiben soll. Betrieben wird die KI von Symptoma ausschließlich innerhalb der Krankenhausinfrastruktur. Dadurch sollen „alle Patientendaten sicher im Haus, ohne Übertragung in eine externe Cloud“, bleiben.

Mit der Integration sollen Effizienz in der Patientenversorgung gesichert und Engpässe verhindert werden. Das Projekt soll außerdem wissenschaftlich begleitet werden, „um den Nutzen und die Integration in den klinischen Alltag zu evaluieren“.

14 Jahre Forschung und eine EU-Empfehlung

Schon in seinen Anfängen konnte das Tool von Symptoma sowohl von Ärzten als auch von Patient:innen verwendet werden. Bereits 2020 blickte das HealthTech auf 14 Jahre an wissenschaftlicher Forschung von Mediziner:innen und Datenwissenschaftler:innen zurück. Brutkasten berichtete damals von „Millionen von Benutzern und Suchanfragen pro Monat“, womit das Tool „zu den gefragtesten Symptomprüfern weltweit“ zählte.

Kurz nach Beginn der Corona-Pandemie wurde Symptoma von der EU-Kommission als offizielle Lösung im Kampf gegen COVID-19 gelistet – brutkasten berichtete. Ein gutes Jahr später holte sich Symptoma-Co-Founder Jama Nateqi den ersten Platz beim Houskapreis in der Kategorie „F&E in KMU“.

Symptoma-Gründer Nateqi im brutkasten-Talk

Mittlerweile positioniert sich das Startup als eines der führenden Anbieter von KI-Lösungen im Gesundheitswesen. Mit Erfolg: Wie Co-Gründer Jama Nateqi im vergangenen Dezember im brutkasten-Studio erzählte, erreichte Symptoma einen Gewinn vor Steuern und Zinsen (EBITDA) in Höhe von einer Million Euro. Für das laufende Jahr wird ein Gewinn von zwei bis drei Millionen Euro erwartet. Mehr dazu gibt es im brutkasten-Talk.

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Symptoma: KI-Lösung von HealthTech-Startup startet in Tiroler Krankenhaus