05.12.2022

SteadySense entwickelte mit SteadyTemp einen kontinuierlichen Temperaturmesser als Patch

Das steirische Unternehmen SteadySense hat den medizinisch zertifizierten Patch SteadyTemp mit einem Temperatursensor entwickelt, der eine kontinuierliche Körpertemperaturmessung bis zu sieben Tagen ermöglicht.
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SteadySense, SteadyTemp
(c) SteadySense - Werner Koele möchte den Pflegebereich entlasten.

Werner Koele ist der Gründer von SteadySense. Sein Herz hat immer für die Medizin geschlagen, auch wenn er als Jugendlicher eine große Faszination für die Technik entwickelte. Daher wählte er zu Studienzeiten “Biomedizinische Technik” und konnte damit beide Seiten verbinden.

Basis für SteadySense bei Infineon

Als er nach Graz zurückkehrte, “rutschte” er in die NFC-Schiene (Near Field Communication), da es im Biomedizin-Technik-Bereich damals keinen freien Job gab. Bei seinem ersten Beruf bei der Firma HID, einem Produzenten für Zutrittssysteme und “Secure Idendity”-Lösungen, wurde der Grundstein für Koeles nunmehr über 20-jährige Erfahrung im “Near Field Communication”-Bereich gelegt. Dort baute er den “Passport-Reader” auf.

Sein zweiter Job führte ihn zu Infineon, wo er von 2004 bis 2016 in Graz, Villach, dem Sillicon Valley und in München tätig war. Hierbei stieß er auf die Basis des Chips, der nun in den Lösungen von SteadySense, femSense und SteadyTemp integriert ist.

Der Chip war damals noch ein Prototyp, der von einem Kollegen und seinem Team bei Infineon Graz entwickelt wurde. Koeles Auftrag war, für Prototypen wie diesen weltweit Geschäftsfelder aufzubauen.

Zu groß und zu teuer

Der damalige Chip bot zwar vielfältige Möglichkeiten, war jedoch viel zu groß und zu teuer für eine Serienproduktion. So überlegte der Founder, wie man diesen “downsizen” könne, um etwa nur gewisse Teilbereiche daraus zu nehmen. Dabei stolperte er über die Temperaturmessung.

Mit einem Kollegen entwickelte er folglich mehrere Use-Cases – unter anderem den Einsatz im Medizintechnikbereich. Da dies bei Infineon kein Fokus war, schloss er mit seinem damaligen Arbeitgeber einen Deal, den Chip in sein eigenes Unternehmen – finanziell abgegolten – zu übernehmen. Werner Koele startete 2016 mit dem Aufbau des eigenen Startups und gründete 2017 die SteadySense GmbH.

Heute können die 0,1 Grad genauen Ergebnisse der SteadyTemp-Messung über jene “Near Field Communication” abgerufen, per App ausgewertet und am Smartphone grafisch dargestellt werden.

Durch das Update Anfang November ist es zudem möglich, Medikamente, Krankheitssymptome und u.a. Blutdruck einzutragen, um Verbindungen zu einer Veränderung der Körpertemperatur zu erfassen. Ärzte sollen so bei der Diagnostik einer potentiellen Erkrankung unterstützt werden.

SteadyTemp und Roche Diagnostics

Für den Einsatz im Pflegebereich und im Krankenhaus ist SteadyTemp mit dem “cobas pulse”-System von “Roche Diagnostics” verfügbar. Dabei handelt es sich um ein vernetztes Glukosemesssystem, das medizinisches Fachpersonal bei ihrer Patientenversorgung begleitet.

Durch die kontinuierliche Körpertemperaturmessung würden Fieberschübe rechtzeitig erkannt werden. Auch die Nachsorge nach Operationen werde erleichtert: “Steigt die Körpertemperatur zum Beispiel nach Einsatz eines Implantates, zeigt der Körper Abwehrreaktionen. Durch die kontinuierliche Körpertemperaturmessung kann auf mögliche Entzündungen und somit einer Verschlechterung der Situation zeitnahe reagiert werden”, so Koeles Idee.

Usability-Test

Neben der Kooperation mit Roche arbeitet SteadySense mit dem Grazer Blindeninstitut zusammen, mit dem in Kürze ein Usability-Test durchgeführt wird.

“Es gibt ganz wenige Apps, die für Blinde geschrieben sind. SteadyTemp soll eine davon werden, daher wird sie in den nächsten Wochen nochmals überarbeitet und optimiert”, erklärt Koele. Die Zulassung für blinde Personen ist für das erste Quartal 2023 geplant.

Ein weiterer Plan ist es, stärker den Fokus auf den Medizinbereich zu legen. Daher ging SteadySense eine Kooperation mit der Med Uni Graz ein.

Zeitersparnis

Vor allem dieses und andere Gespräche der letzten Wochen mit österreichweiten Kliniken und Pflegeheimen würden Koeles Vision antreiben, eine Verbesserung des Pflegebereiches zu bewirken.

“Eine Salzburger Klinik bestätigte, dass durch den Einsatz von SteadyTemp auf einer Station mit 38 Betten eine Zeitersparnis von rund zwei Stunden pro Tag für das Pflegepersonal erzielt werden kann”, erzählt Koele. “Durch die gewonnene Zeit wird ermöglicht, dass sich das Pflegepersonal auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren kann und keine wertvolle Zeit durch das Fiebermessen mit all seinen ‘Nebengeräuschen’, wie Reinigen oder Notieren, verliert – und dies meist mehrmals täglich.”

Laut Koele könnten durch den medizinisch zertifizierten Patch künftig auch mögliche Seuchen-Ausbrüche schneller erkannt werden (Plak-Control), da für die Temperaturmessung keine Mobilfunkverbindung notwendig sei. Ein einfaches Handy reiche, um infizierte Personen rechtzeitig zu detektieren.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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