26.02.2018

ThinkSono: Pioneers Ventures investiert in weiteres HealthTech-Startup

Das Londoner Startup ThinkSono hat eine Software zur Erkennung tiefer Venenthrombose (DVT) mittels Ultraschall entwickelt. Es ist das sechste HealthTech-Startup im Pioneers Ventures-Portfolio.
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ThinkSono: Die Co-Founder Fouad Al-Noor und Sven Mischkewitz
(c) ThinkSono: Die Co-Founder Fouad Al-Noor und Sven Mischkewitz

„Bei DVT liegt das Problem nicht in der Behandlung, bei der es sich um einen weit verbreiteten Blutverdünner handelt“, erklärt Fouad Al-Noor, CEO und Co-Founder des Londoner Startups ThinkSono. „Ärzte sorgen sich nicht um die Behandlung, sondern darum, die Patienten zu finden, bevor sie sterben. Und der Hauptgrund, warum Menschen an DVT sterben ist, weil die Diagnose nicht verfügbar oder zu kompliziert ist. Man benötigt dazu einen Radiologen mit einem massiven Ultraschallgerät, um eine Diagnose durchzuführen, die rund 100.000 Euro kostet.“

+++ Doctorly: Pioneers Ventures investiert in Berliner HealthTech +++

Neue Möglichkeiten durch tragbare Ultraschallgeräte

Neue Möglichkeiten würden nun jedoch tragbare Ultraschallgeräte bieten, für die ThinkSono eine Diagnosesoftware auf AI-Basis entwickelt hat. „Die Diagnose ist in 15 Minuten verfügbar, und zwar ohne Radiologen“, sagt Al-Noor. Das überzeugte nun auch Pioneers Ventures, das einen nicht näher genannten Betrag investierte. Es ist das bereits sechste HealthTech-Startup im Portfolio des Wiener Early Stage VC. „Es gibt eine Reihe von Unternehmen, die Machine Learning mit medizinischen Usecases kombinieren“, sagt Pioneers Ventures Managing Director Philipp Stangl. „Aber Ultraschall ist eine harte Nuss für AI“.

ThinkSono: Noch im Entwicklungsstadium

Noch befindet sich die ThinkSono-Software im Entwicklungsstadium. Ziel sei es, zukünftig mit Herstellern von tragbaren Ultraschallgeräten zusammenzuarbeiten und dabei die Software in Lizenz anzubieten, heißt es vom Startup zum Business-Modell. Die Hersteller sollen so Produkte mit DVT-Diagnosefunktionalität anbieten können, während ThinkSono ihre Netzwerke nutzt. Erste Vereinbarungen mit potenziellen Kunden seien bereits getroffen. Konkrete Verträge würden folgen, sobald die klinische Wirksamkeit bewiesen ist.

Vertrauen auf Pioneers-Netzwerk

Dabei vertraut Al-Noor auch auf das Pioneers-Netzwerk: „Ich glaube, dass, sobald wir ein bisschen gewachsen sind und eine Stufe erreicht haben, bei der wir ernsthafte Gespräche führen können, ihre Fähigkeit, uns mit großen europäischen Ultraschall-Unternehmen und Krankenhäusern zu verbinden, sehr hilfreich sein wird. Für Tech-Leute ist es wichtig, dieses Netzwerk zu bekommen“. (PA/red)

+++ “Netzwerk genutzt”: Eine Woche mit Pioneers Ventures im Silicon Valley +++


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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