01.06.2021

contextflow: Wiener KI-basiertes Radiologie-Startup erhält siebenstelliges Investment

Das in Österreich ansässige Radiologie-Startup contextflow sicherte sich ein Serie-A-Investment im mittleren siebenstelligen Bereich.
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contextflow, KI, Radiologie, Investment, Series A
(c) contexflow - Das Contextflow-Team darf sich über eine Serie-A-Finanzierung freuen.

Das in Österreich ansässige und auf KI basierende Radiologie-Startup contextflow – das im Juni 2020 bereits 1,2 Millionen Euro aus dem EU geförderten Anti-Corona-Horizon 2020 -Topf erhielt – sicherte sich nun ein Serie-A-Investment im mittleren siebenstelligen Bereich. Die Mittel werden für den Markteintritt in Europa und den USA, die FDA-Zulassung sowie für die Erweiterung des Unternehmensangebots um neue Funktionen und Produkte für eine breitere Palette von Organen und Modalitäten verwendet, wie das Unternehmen mitteilt.

contextflow: Mehrfach ausgezeichnet

contextflow ist ein Spin-off der Medizinischen Universität Wien, unterstützt durch die Technische Universität Wien und dem europäischen Forschungsprojekt KHRESMOI, dessen Ziel es war, ein multimodales, mehrsprachiges Such- und Erkennungssystem für medizinische Bilder und Dokumente zu entwickeln. Mittlerweile kann das 2016 geschaffene Startup auf eine Reihe von Auszeichnungen zurückblicken. Darunter den „BCS Search Industry Most Promising Startup Award 2016“ und den „2017 Digital Innovation Award des österreichischen Ministeriums für Bildung, Wissenschaft & Forschung“. contextflow wurde zudem als eines von 19 Startups aus über 700 Bewerbungen für den „Philips HealthWorks Accelerator 2018“ ausgewählt. Die „Central European Startup Awards“ zeichneten das Health-Tech als „Best Healthcare Startup 2019 – Austria“ aus und Forbes DACH listete das Unternehmen als eines der Top „AI30 Startups für 2020.“

Die Investoren

Mit dieser Vita schien eine „Series-A“ nur eine Frage der Zeit. Was sich jetzt auch bewahrheitet hat: Der Abschluss der ersten Serie-A-Finanzierungsrunde wird von der „B&C Innovation Investments GmbH“ angeführt. Zusätzlich haben sich der neue Co-Investor „TTIP Beteiligungs GmbH“ sowie die bisherigen Investoren „APEX Ventures“, „Crista Galli Ventures“, „IST cube“, „Nina Capital“ und „Novacapital“ beteiligt. Konkret geht es um einen nicht näher genannten mittleren siebenstelligen Betrag.

Auch Covid-19-Muster erkennbar

im Detail: contextflow entwickelt Deep-Learning-basierte Software zur Verbesserung von Radiologie-Workflows, um Radiologen Zeit zu sparen und die Qualität der Befundung zu verbessern. Die Kerntechnologie ist eine, die Krankheitsmuster in medizinischen 3D-Bildern wie CTs und MRs erkennt. Sie wird derzeit von Radiologen bei Lungen-CTs eingesetzt und identifiziert 19 verschiedene Muster – einschließlich derer, die mit COVID-19 in Verbindung stehen. Ein weiteres Merkmal von „SEARCH“ ist die Transparenz, mit der Radiologen nachvollziehen können sollen, warum der Algorithmus ein bestimmtes Ergebnis liefert.

contextflow
(c) contextflow – Mit der 3D-Bild-basierten Suchmaschine (SEARCH) erkennt contextflow Krankheitsmuster.

„Viele KI-Unternehmen konzentrieren sich auf sehr spezifische Krankheiten und bieten nur Blackbox-System zur Unterstützung von Entscheidungen oder Befunderstellung an. Im Gegensatz dazu verfolgen wir einen allgemeinen transparenten Ansatz und entwickeln Software, die effizient auf zusätzliche Modalitäten und Organe ausgeweitet werden kann“, sagt Markus Holzer, CEO & Co-founder von contextflow. „Das macht unsere Software zur breitest angelegten KI-Software im Radiologiebereich weltweit. Wir achten auf eine einzigartige, flexible und skalierbare Technologiearchitektur. Und möchten damit der weltweite Marktführer für KI in der Radiologie werden und den Radiologen eine schnelle und qualitativ hochwertige Befundung zum Wohle der Patienten ermöglichen.“

Raschere Befunde als Basis für Therapien

Die Mittel der Serie A werden wie erwähnt für die Beschleunigung des Markteintritts in Europa und den USA verwendet, einschließlich der Erlangung der FDA-Zulassung für contextflow „SEARCH Lung CT“. B&C-Geschäftsführer Thomas Zimpfer zum Investment: „Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin ist ein stark wachsender Bereich. contextflow bietet ein ausgereiftes und zuverlässiges System, das für Krankenhäuser und niedergelassene Radiologen bzw. Radiologie-Institute eine Effizienzsteigerung bei der Erstellung von Lungenbefunden bewirkt. So kann eine wertvolle Diagnostikunterstützung erbracht werden, was im Endeffekt zu einer rascheren und treffsicheren Befunderstellung als Basis für eine anschließende Therapie führt. Neben dem Mehrwert des Produktes hat uns das hochkompetente österreichische Gründerteam überzeugt, das bei der FDA bereits die Zulassung der Software beantragt hat und konkrete Wachstumspläne vorweisen kann.“

Dies ist das erste Closing der Serie-A-Runde von contextflow. Ein zusätzliches, zeitlich begrenztes zweites Closing für ausgewählte Investoren soll noch in diesem Sommer abgeschlossen werden.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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