20.05.2025
DOKUMENTATION

Theradocx: Wiener Startup bringt KI in Therapiepraxis

Theradocx will Schluss machen mit überfrachteter Praxissoftware und endlosen Notizen. Das Wiener Startup setzt auf künstliche Intelligenz, um die Dokumentation in der Psychotherapie einfacher und schneller zu machen.
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Selin Matun, Co-Founderin von Theradocx
Selin Matun, Co-Founderin von Theradocx | Foto: Theradocx

Kaum jemand genießt die Bürokratie rund um die eigentliche Arbeit. Auch Therapeut:innen kostet es viel Zeit, ihre Sitzungen zu dokumentieren. Und: Das passiert oft immer noch manuell. Psychotherapie-Studentin Selin Matun arbeitet bald selbst mit Patient:innen – und wollte einen effizienteren Weg finden, Daten zu erstellen und zu strukturieren. „Ich habe mich gefragt, wie ich die Dokumentation machen möchte – und für mich ist 50 Minuten lang merken einfach nicht in Frage gekommen“, sagt Matun. Mit Theradocx will sie den Dokumentationsalltag in der Psychotherapie radikal vereinfachen.

Statt Stift, Papier und veralteter Software übernimmt eine KI die Protokollerstellung. Hinter dem Konzept stecken neben Matun auch die Softwareentwickler Jan Hoppel und Petronel Liciu. Sie sagen: So viele Branchen profitieren bereits von KI – warum nicht auch Psychotherapeut:innen?

Dokumentation, aber einfach

Die Hauptfunktion der digitalen Plattform Theradocx ist die automatisierte Dokumentation von Therapiesitzungen mittels KI. „Es gibt drei Modi: KI-gestützte Aufzeichnung, manuelles Einsprechen oder ganz klassische Eingabe ohne KI“, erklärt Matun. Die KI analysiert die Aufnahme und erstellt eine strukturierte Zusammenfassung. „Wir rechnen damit, dass sich ein Therapeut durch automatisierte Dokumentation 8 bis 10 Stunden pro Woche sparen kann“, sagt Matun.

Datenschutz im Fokus

Das alles soll DSGVO-konform passieren. Für jene Patient:innen, die nicht wollen, dass ihre Sitzungen aufgezeichnet werden, gibt es die klassische Eingabe ohne KI. Und auch danach gilt: Wenn Patient:innen ihrer Datenverarbeitung mithilfe von KI nicht zustimmen, dann darf das auch nicht stattfinden. „Datenschutz ist ein großes Thema – ohne Einverständnis der Patient:innen wird keine KI genutzt“, sagt Matun.

Um Fehler seitens der KI zu vermeiden, soll das System die Daten mehrmals prüfen. Theradocx setzt außerdem auf das „Human in the Loop“-Prinzip: Am Ende kontrollieren die Therapeut:innen die Zusammenfassungen der Software nochmals selbst.

Theradocx setzt auf Abomodell

Die Idee entstand vor etwa einem Jahr, seit Februar werkelt das Team intensiv an der Software. „Wir schlafen wenig und arbeiten viel“, resümiert Matun die vergangenen Wochen. Die Beta-Version der Software geht in wenigen Tagen online.

Interessierte bekommen sie gratis, dem Gründungsteam geht es vorerst um Feedback – und den Proof of Concept. „Wir stellen das System vor allem jungen Therapeut:innen kostenlos zur Verfügung“, sagt Matun. Bis dato ist das Projekt eigenfinanziert, später soll mittels Abomodell Geld fließen. Irgendwann auch Investor:innen an Bord zu holen, kann sich die Co-Founderin gut vorstellen.

„Unser Ziel ist es, dass Therapeuten nicht mehr 100.000 verschiedene Programme brauchen“, sagt Matun. Theradocx soll nämlich nicht nur Gespräche dokumentieren, sondern in Zukunft auch Buchhaltung, Kalender und Austausch verwalten.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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