02.10.2020

XUND: Wiener HealthTech launcht KI- Gesundheitsassistent-App

Das Wiener HealthTech-Startup XUND hat einen KI-gestützten Gesundheitsassistenten entwickelt. Nach einer einjährigen Testphase wurde die iOS-App nun als Medizinprodukt gelauncht und ist seit Ende September im Apple Store erhältlich. Eine Android-Version ist mit Ende des Jahres geplant.
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XUND
Das Gründertrio von Xund | (c) XUND

XUND wurde 2018 in Wien von Tamás Petrovics, Lukas Seper und Zoltán Tarabo  gegründet und hat in den letzten zwei Jahren gemeinsam mit der TU-Wien ein KI-gestütztes Tool namens DISCO (Disease Symptom Correlations Obtainment) entwickelt. Die Technologie aktualisiert aktuell rund 1.8 Millionen medizinische Fachpublikationen und kann mehr als 4.000 Krankheitsbilder automatisiert verarbeiten.

Die Idee dahinter ist, dass ähnlich wie bei einem realen Arztbesuch in der Interaktion mit dem Nutzer auf bestehende, gesundheitliche Beschwerden eingegangen wird. Durch die Analyse von zusätzlichen Informationen wie Alter, Geschlecht und Krankheitsgeschichte sollen mögliche Zusammenhänge erkannt und wahrscheinliche Krankheitsbilder frühzeitig und zuverlässig identifiziert werden. Zudem verifiziert ein eigenes Team an Ärzten diese Daten nochmals qualitativ anhand von Referenzliteratur und Erfahrungen aus der eigenen Praxis.

Für die Entwicklung der Technologie konnte XUND im Frühjahr 2020 ein hohes sechsstelliges Investment an Land ziehen. Unter der Führung von Peak Pride konnten damals mit der Haselsteiner Familien-Privatstiftung und den Tyrolean Business Angels zwei namhafte Investoren gewonnen werden – der brutkasten berichtete.

XUND iOS-App erhältlich

Im Rahmen der Finanzierungsrunde hieß es, dass XUND eine iOS-App in der Beta-Phase testet. Wie das Startup nun bekannt gab, ist der einjährige Test nun abgeschlossen und die iOS-App seit dem 28. September kostenlos im App Store für österreichische Nutzer erhältlich. Der Launch am deutschen Markt soll im Laufe der nächsten Wochen erfolgen.

Die Android-Version ist mit Ende des Jahres geplant. Darüber hinaus kann laut dem Wiener HealthTech die Medical Engine hinter XUND auch als API-Lösung von Versicherungen und Gesundheitseinrichtungen im eigenen Anwendungsbereich genutzt werden. 

App als Medizinprodukt und Datenschutz

Die iOS-App wurde als Medizinprodukt gelauncht. Dazu heißt es in einer Aussendung: “Das bedeutet für die User, dass die Sicherheit der Anwendung gewährleistet ist und die medizinischen Entscheidungsalgorithmen sowohl den höchsten Qualitätsstandards, als auch den rechtlichen Anforderungen gemäß EU-Richtlinien und Medizinproduktegesetz entsprechen.”

Um die ärztliche Schweigepflicht zu wahren, setzt XUND laut eigenen Angaben auf “modernste Verschlüsselungsmethoden” und eine sichere Datenbankarchitektur, damit die sensiblen Daten ausschließlich in den Händen des Users bleiben. Die Gesundheitsdaten werden mittels Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in sogenannten Health Tresors gespeichert und verwaltet. Die App gibt dem User auch nur dann Zugriff auf seine Gesundheitsdaten, wenn sich dieser beispielsweise über Gesichtserkennung oder Fingerabdruck verifiziert hat.

Darüber hinaus setzt XUND auch auf lokale Speicherung direkt in Österreich und stellt mit der Cloud-Lösung von A1 Telekom sicher, dass die Daten niemals den europäischen Rechtsraum verlassen können.

Die Funktionen der XUND iOS App

Hier ein Überblick über die Funktionen der XUND iOS App:

  • Symptome analysieren: Die Kernfunktion der App ist ein Symptomcheck. Nachdem der User Fragen zu seinen Symptomen beantwortet hat, identifizieren die Entscheidungsalgorithmen hinter XUND die wahrscheinlichsten Ursachen für die Beschwerden und geben eine medizinische Ersteinschätzung ab.
  • Krankheitsverdacht überprüfen: Besteht bereits der Verdacht auf eine bestimmte Krankheit, z.B. COVID-19, kann dieser mit einem sogenannten Illnesscheck überprüft werden. Hierbei werden alle in Frage kommenden Symptome und Risikofaktoren des ausgewählten Krankheitsbilds gezielt abgefragt. Dadurch kann die Wahrscheinlichkeit einer tatsächlichen Erkrankung berechnet werden.
  • Gesundheitsdienstleister finden: Basierend auf dem Ergebnis zeigt XUND mögliche Diagnose- und Behandlungspfade auf und navigiert den User zu entsprechenden Points-of-Treatment. Das kann der Haus- oder Facharzt um die Ecke, die nächstgelegene Apotheke oder eine digitale Gesundheitslösung wie beispielsweise mySugr oder M-Sense sein.
  • Ergebnisse teilen: Durchlaufene Checks können jederzeit als Bericht exportiert werden. Um Sprachbarrieren entgegenzuwirken, lassen sich die Informationen auch in andere Sprachen übersetzen. Beispielsweise auch in jene, die der User selbst nicht oder nur schlecht spricht, aber für die Arzt-Patienten-Interaktion erforderlich sind Derzeit ist das in Deutsch und Englisch möglich, weitere Sprachen werden in den nächsten Monaten ergänzt.
  • Die Gesundheit der Familie managen: XUND bietet außerdem die Möglichkeit, individuelle Profile für mehrere Personen, z.B. Familienmitglieder, anzulegen. Die Profile können mit zusätzlichen Informationen wie Alter, Geschlecht und Krankheitsgeschichte ergänzt werden, um die Ergebnisgenauigkeit zu erhöhen.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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AI Summaries

XUND: Wiener HealthTech launcht KI- Gesundheitsassistent-App

  • XUND wurde 2018 in Wien von Tamás Petrovics, Lukas Seper und Zoltán Tarabo  gegründet und hat in den letzten zwei Jahren gemeinsam mit der TU-Wien ein KI-gestütztes Tool namens DISCO entwickelt.
  • das aktuell 1.8 Millionen medizinische Fachpublikationen analysiert und mehr als 4.000 Krankheitsbilder automatisiert verarbeiten kann.
  • Wie das Startup nun bekannt gab, ist der einjährige Test abgeschlossen und die iOS-App von XUND seit dem 28. September kostenlos im App Store für österreichische Nutzer erhältlich.
  • Darüber hinaus kann laut laut dem Wiener HealthTech die Medical Engine hinter XUND auch als API-Lösung von Versicherungen und Gesundheitseinrichtungen im eigenen Anwendungsbereich genutzt werden.
  • Nachdem der User Fragen zu seinen Symptomen beantwortet hat, identifizieren die Entscheidungsalgorithmen hinter XUND die wahrscheinlichsten Ursachen für die Beschwerden und geben eine medizinische Ersteinschätzung ab.
  • Hierbei werden alle in Frage kommenden Symptome und Risikofaktoren des ausgewählten Krankheitsbilds gezielt abgefragt.

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