10.08.2021

XUND: sechsstellige aws-Förderung für “vertrauenswürdige Dr. Google-Alternative”

Erst kürzlich hatte sich XUND ein Millioneninvestment geholt und wird jetzt für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz gefördert.
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Die Gründer von XUND.
Die Gründer von XUND. (c) XUND

Mit seinem als Medizinprodukt zertifizierten KI-gestützten Gesundheitsassistenten will das 2018 gegründete Wiener Startup XUND “eine vertrauenswürdige und zuverlässige Alternative zu Dr. Google” bieten. Dazu holte es sich bereits mehrere Finanzierungen, darunter erst im Mai dieses Jahrs ein Millioneninvestment, an dem auch C-Quadrat-Gründer und 2 Minuten 2 Millionen-Investor Alexander Schütz beteiligt war. Schon vor ihm war übrigens sein TV-Kollege Hans Peter Haselsteiner beim MedtTech eingestiegen. Aktuell könne man mit der “Medical Engine” mehr als 4000 Krankheitsbilder, die in der medizinisch-wissenschaftlichen Fachliteratur bekannt sind, automatisiert verarbeiten, heißt es vom Startup.

XUND-Projekt: Einbindung von Arztbriefen für “vertrauenswürdige KI”

Nun fördert die aws ein Projekt, das gemeinsam mit der TU Wien als Forschungspartner umgesetzt wird, mit einem nicht näher genannten sechsstelligen Betrag. In diesem sollen über den Ausbau von “vertrauenswürdiger KI” Qualität, Leistung und Sicherheit des Medizinprodukts weiter verbessert werden. “Der bisherige Ansatz, Fachpublikationen und Fallstudien aus der wissenschaftlichen Literatur zu verwenden, führt zu einer gewissen Datenverzerrung, da oft nur ungewöhnliche oder besonders seltene Krankheitsbilder publiziert werden. Aus diesem Grund ist es erforderlich, weitere Datenquellen zu erschließen”, heißt es vom Unternehmen zum Projekt.

Das wolle man mit der Einbindung von Arztbriefen als zusätzliche Datenquelle bewirken. “Denn die hier dokumentierten Krankheitsfälle spiegeln den klinischen Alltag wesentlich besser wider und wirken somit den vorhin erwähnten Verzerrungen entgegen”, so XUND. Eine weitere geplante Aktivität sei eine verbesserte Methode zum Ausschluss von Ergebnissen mit hoher Unsicherheit, wodurch ebenfalls die Datenqualität verbessert werden soll. Das Projekt ist bis Februar 2022 angesetzt. Zuvor war bereits ein gemeinsames Projekt mit der TU Wien durch die FFG gefördert worden.

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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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