20.05.2022

Weniger Krankenhausaufenthalte: Startup bietet Home Monitoring für Lungenpatient:innen

Das Grazer Startup Lumetry Diagnostics bietet Lungen-Monitoring für Zuhause an. Damit wollen sie Krankenhausaufenthalte für Lungenpatient:innen reduzieren und deren Lebensqualität verbessern.
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Das Team von Lumetry Diagnostics mit dem Gründerteam Christian Neubauer und Antonia Frizberg in der Mitte © Lumetry Diagnostics
Das Team von Lumetry Diagnostics mit Co-Founder Christian Neubauer und Antonia Frizberg (Dritte von rechts) © Lumetry Diagnostics

Das vor wenigen Wochen gegründete HealthTech-Startup Lumetry Diagnostics rund um das Founderteam Antonia Frizberg und Christian Neubauer möchte mit seinem Produkt einfach bedienbares und erschwingliches Home Monitoring für Lungenpatient:innen ermöglichen. Bei dem Grazer Unternehmen handelt es sich um ein Spin-Off des FemTech-Startups breathe ilo und um eine Tochterfirma der Carbomed Medical Solutions GmbH. Das Gadget von Lumetry soll zukünftig mit Fokus auf Lungenerkrankungen weiterentwickelt werden.

Während Frizberg als Head of Business Development and Supply Chain Management bei breathe ilo aktiv war, sammelte auch Co-Founder Neubauer als Head of Research and Development hier Erfahrungen mit dem entwickelten pCO2-Tracker (pCO2=Kohlenstoffdioxid-Partialdruck). “Bei breathe ilo kamen häufig Lungenfachärzt:innen auf uns zu, da sie von unserer Arbeit begeistert waren. Dabei wurde immer wieder die Frage gestellt, ob wir damit nicht noch mehr machen könnten. Die Technologie für das Messen von pCO2 wäre schließlich ready – könnte sie daher nicht auch bei Lungenpatient:innen funktionieren?”, erklärt Antonia Frizberg im brutkasten-Interview.

Erhöhte Lebensqualität durch Home Monitoring

Die Technologie für die Atemgasanalyse bei Patient:innen werde zwar bereits in Krankenhäusern angeboten, diese sei laut Frizberg aber sehr teuer und mit einer räumlichen Hürde verbunden. Ziel von Lumetry Diagnostics ist es daher, die Lebensqualität von Patient:innen zu erhöhen, indem ein regelmäßiges Messen der Lungenvitalität bequem von Zuhause aus ermöglicht und auf lange Sicht die Kosten der Gesundheitsversorgung reduziert würden.

Zusätzlich setzt das Startup mit seinem Angebot auf die Zusammenarbeit mit Lungenfachärzt:innen. “Sollte der Fall der Fälle eintreten, dass sich die Werte verschlechtern, können die Patient:innen rechtzeitig gemeinsam mit dem bzw. der vertrauten Ärzt:in reagieren und somit den Krankenhausaufenthalt oder gar die Intensivstation verhindern. Genau das ist unser Ziel: Mit vertrauten Ärzt:innen zusammenarbeiten und den Patient:innen die Möglichkeit geben, die Lebensqualität nach Hause zu bringen”, meint Frizberg.

Fokus auf weltweit dritthäufigste Todesursache

Zwar möchte Lumetry Diagnostics langfristig mehrere Parameter in ihre Analyse integrieren, im ersten Schritt konzentrieren sie sich aber auf eine Krankheit, die aktuell die weltweit dritthäufigste Todesursache darstellt: COPD (chronisch obstruktive Lungenerkrankung). “Alleine in Europa betrifft das mindestens 38 Millionen Menschen. Dabei kann man im Falle dieser Krankheit leider nur mittels Therapie und Monitoring die Lebensqualität verbessern”, so Frizberg. Sollte der bzw. die Patient:in beim Home Monitoring merken, dass der CO2-Wert in der Atemluft steigt – da beispielsweise die Lunge kollabiert, oder andere Einschränkungen eintreten – könne man schnell reagieren und gemeinsam mit einer von Fachärzt:innen angepassten Therapie auf die Werte reagieren.

Bis zum Marktstart muss man sich noch gedulden

Wie bereits erwähnt, ist die Muttergesellschaft des jungen Startups, genau wie bei breathe ilo, die Grazer Carbomed Medical Solutions GmbH. “Unsere Investor:innen sind also die gleichen. Allerdings suchen wir bereits nach weiteren Investor:innen”, erklärt die Co-Founderin im Interview. Bis Ende des Jahres soll der Proof of Concept abgeschlossen werden, sodass sie zum Jahresstart 2023 den Marktstart planen könnten.

Hierzu verweist Frizberg allerdings auf den langen Prozess einer Medizin-Zertifizierung. Da es aktuell extrem viele technologische Entwicklungen auf dem Markt gebe, müsse auch Lumetry Diagnostics einige Zeit für diese Zertifizierung einplanen. Den endgültigen Marktstart würden sie daher Ende 2023 bzw. Anfang 2024 sehen. Der Vorteil für diesen Prozess sei dabei klar: “Unsere Hardware ist fast fertig und außerdem konnten wir bereits Erfahrungen darin sammeln, wie man so ein Produkt auf den Markt bekommt”, stellt Frizberg abschließend fest.

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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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