05.12.2018

Wiener Startup contextflow sichert sich Teilnahme am Philips-Accelerator „KI in Healthcare“

Das Wiener Startup contextflow konnte sich gegenüber 750 Startups durchsetzen und nimmt als eines von 19 HealthTech-Startups am Philips-Accelerator-Programm "KI in Healthcare" teil. contextflow entwickelte eine 3D-Bildersuchmaschine für Krankheitsbilder.
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contextflow
(c) contextflow: Das contextflow-Team

Das 2016 gegründete Wiener MedUni-Spinoff contextflow entwickelte eine KI-gestützte visuelle 3D-Bildersuchmaschine für Radiologen. Diese soll laut dem Startup mittels Deep-Learning Millionen von medizinischer Bildern analysieren. Durch eine Markierung in einer Region im medizinischen Bild, findet ein Algorithmus ähnliche Fälle und das dazugehörige fachrelevante Wissen. Ziel der Deep-Learning-Lösung soll es sein, Radiologen auf eine übersichtliche Art und Weise zum richtigen Zeitpunkt die passende Information zur Verfügung zu stellen. Mit der Entwicklung dieser Technologie sicherte sich das Startup nun Teilnahme an dem von Philips HealthWorks angeführten zwölfwöchigen Accelerator-Programms „KI in Healthcare“.

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750 Bewerber und nur 19 teilnehmende Startups

Für das Accelerator-Programm bewarben sich rund 750 internationale Startups. Die Teilnahme war allerdings auf 19 Startups beschränkt. Der Accelerator konzentriert sich auf KI-basierte Anwendungen zur klinischen Unterstützung in Radiologie, Ultraschall und Onkologie. Ziel sei es laut Philips den Mehrwert der Technologie der teilnehmenden Startups zu validieren. Zudem sollen Geschäftsmodelle hinterfragt und so angepasst werden, um eine etwaige Zusammenarbeit ausloten zu können. Damit beide Seiten vom Accelerator-Programm profitieren, geben einerseits Experten den Startups Feedback, andererseits erhält Philips Einblick in die Herausforderungen von KI-Startups mit Anwendungsfällen im Gesundheitsbereich.

contextflow Fokus auf Lungen-CT-Scans

Von allen Teilnehmern des Accelerator-Programms sei contextflow laut Eigenangaben das einzige Startup, das eine bildbasierte Suche entwickelt hat, die es Radiologen ermöglicht nach Krankheitsbildern zu suchen. Dabei liege der Fokus auf Lungen-CT-Scans. Durch die Teilnahme erhoffe man sich Zugang zum „Experten-Ökosystem“ von Philips HealthWorks zu erhalten. Dadurch soll die Entwicklung des Startups beschleunigt werden.

Investment von IST Cube und APEX Ventures

Die Entwicklung wird jedoch nicht nur durch die Teilnahme am Accelerator forciert: Im März diesen Jahres investierten IST Cube und APEX Ventures einen mittleren sechsstelligen Betrag in contextflow (der Brutkasten berichtete). Zudem erhielt das Startup den Digital Innovation Award des österreichischen Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung. Derzeit testet contextflow seine 3D-Bildsuche mit zwei Partnerkliniken in Österreich und möchte diese 2019 auf andere internationale Krankenhäuser ausweiten.


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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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