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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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.

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