Startup Interviewer

Predicting Health: „Hört auf eure Kunden“

© Predicting Health
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Startup Interviewer: Gib uns dein erstes AI Interview Startup Interviewer: Gib uns dein erstes AI Interview

Das Grazer HealthTech-Startup Predicting Health hat sich dem Bereich der Risikobewertung in Krankenhäusern verschrieben. Mit einem eigenen AI-Tool erstellt das Jungunternehmen personalisierte Risikoprognosen bei Patient:innen. Jakob Pieber, der Verantwortliche für Business Development bei Predicting Health, hat sich mit unserem Startup Interviewer über die Jungfirma unterhalten.

Kannst du uns dein Startup vorstellen?

Jakob Pieber: Predicting Health ist ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen, das sich auf die Entwicklung und Bereitstellung eines fortschrittlichen Tools zur Risikobewertung in Krankenhäusern spezialisiert hat. Unser Hauptprodukt, das „Personalised Risk Tool“, ist ein zertifiziertes Medizinprodukt, das mithilfe von Machine Learning personalisierte Risikoprognosen für Patient:innen erstellt.

Wir konzentrieren uns darauf, Komplikationen wie Delir, Sturz, Schluckstörungen und Mangelernährung frühzeitig zu erkennen und dadurch die Patientensicherheit zu erhöhen und das Krankenhauspersonal zu entlasten. Unser Ansatz unterscheidet sich dadurch, dass wir bestehende Daten aus Krankenhausinformationssystemen (KIS) nutzen und keine zusätzlichen Daten erfassen müssen. Die Berechnungen des Tools basieren auf über 600 Parametern, was eine sehr präzise Risikoeinschätzung ermöglicht.

Wenn ein Risikopatient identifiziert wird, erscheint ein Warnsymbol im KIS, und das Personal kann schnell und fundiert Entscheidungen treffen. Predicting Health hat seine Wurzeln in einem Data-Science-Projekt der steirischen Krankenanstalten und wurde gegründet, um die entwickelte Technologie anderen Krankenhäusern zugänglich zu machen. Wir sind stolz darauf, dass unser Tool bereits in mehreren Krankenhäusern im Einsatz ist und die Pflegekosten erheblich senken konnte.

Unser Ziel ist es, durch präzise, automatisierte und KI-gestützte Risikoeinschätzungen die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Wir möchten die präventive Früherkennung vollständig automatisieren, um das Gesundheitssystem zu entlasten und die Sicherheit der Patient:innen zu erhöhen.

Wer ist im Gründungsteam?

Dr. Diether Kramer und DI Dr. Werner Leodolter (leider 2022 bei einem Autounfall verstorben).

Was ist die Geschichte hinter deinem Startup?

Die Geschichte von Predicting Health begann als ein ambitioniertes Data-Science-Projekt innerhalb der steirischen Krankenanstalten (KAGes). Ursprünglich war das Ziel, die bereits vorhandenen Daten in den Krankenhäusern effizienter zu nutzen und dadurch die klinische Praxis zu verbessern. Die Idee entstand aus der engen Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und medizinischem Personal, um eine Lösung zu finden, die den Klinikalltag entlastet und die Patientensicherheit erhöht.

Der Wendepunkt kam, als Dr. Diether Kramer, der die Data-Science-Abteilung bei KAGes leitete, zusammen mit Professor Dr. Werner Leodolter erkannte, dass bis zu 10% der Krankenhauspatient:innen während ihres Aufenthalts Komplikationen wie Delir, Stürze oder Pneumonien erleiden – Komplikationen, die oft vermeidbar sind. Sie stellten fest, dass bestehende Scoring-Modelle nicht ausreichten, um diese Risiken zuverlässig und effizient vorherzusagen, da sie meist nur lineare Zusammenhänge abbilden konnten. Die Lösung war klar: Es musste ein automatisiertes, auf Machine Learning basierendes Tool entwickelt werden, das die komplexen Zusammenhänge in den Patientendaten erkennt und frühzeitig auf Risiken hinweist.

So wurde das „Personalised Risk Tool“ geboren. Die Algorithmen wurden mit Millionen von Datensätzen realer Patienten trainiert, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu erreichen. Das Projekt war ein voller Erfolg, doch als öffentliche Einrichtung konnte KAGes das Tool nicht selbst vertreiben. Daher wurde 2019 die Predicting Health GmbH gegründet, um das Tool in die breite Anwendung zu bringen und anderen Krankenhäusern zugänglich zu machen. Ein Schlüsselmoment in unserer Geschichte war die Partnerschaft mit der Vinzenzgruppe, einem großen Krankenhausverbund in Österreich.

Die erfolgreiche Implementierung unseres Tools dort führte zu einer signifikanten Reduktion von Pflegekosten und einer Verbesserung der Patientensicherheit. Dies bestärkte uns in unserer Mission und trieb uns an, weiter zu expandieren und unser Tool kontinuierlich zu verbessern. Heute sind wir stolz darauf, ein zertifiziertes Medizinprodukt anzubieten, das in der Lage ist, Krankenhauspersonal zu entlasten und die Patientensicherheit durch präzise, automatisierte Risikoprognosen erheblich zu steigern. Unser Ziel ist es, die präventive Früherkennung vollständig zu automatisieren und somit das Gesundheitssystem nachhaltig zu entlasten.

Was unterscheidet dein Startup von der Konkurrenz?

Die Entwicklung unseres „Personalised Risk Tool“ erfolgte in enger Zusammenarbeit mit Ärzten und Pflegekräften. Diese praxisorientierte Entwicklung stellt sicher, dass unser Produkt genau den tatsächlichen Bedürfnissen und Herausforderungen des Klinikalltags gerecht wird. Wir haben von Anfang an darauf geachtet, dass unser Tool den Arbeitsablauf im Krankenhaus nicht nur unterstützt, sondern tatsächlich erleichtert. Durch den direkten Austausch mit dem medizinischen Personal konnten wir Funktionen und Benutzeroberflächen entwickeln, die intuitiv und effizient sind.

Diese enge Zusammenarbeit hat dazu geführt, dass unser Tool in der Praxis hervorragend angenommen wird und das Vertrauen der Nutzer genießt. Unsere Algorithmen sind so konzipiert, dass sie eine außergewöhnliche Vorhersagequalität bieten. Durch das Training mit umfangreichen und vielfältigen Datensätzen realer Patient:innen können wir eine hohe Genauigkeit bei der Risikoprognose gewährleisten.

Dies ermöglicht es dem medizinischen Personal, frühzeitig potenzielle Komplikationen zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Die hohe AUROC-Werte, die unsere Modelle erzielen, zeigen deutlich, dass unsere Technologie den Standard herkömmlicher Scoring-Modelle übertrifft. Dies trägt nicht nur zur Erhöhung der Patientensicherheit bei, sondern auch zur Reduktion von Pflegekosten und administrativem Aufwand.

Welche Technologien setzt ihr ein, bzw. welche hauseigene Tech habt ihr entwickelt?

Machine Learning-Algorithmen: Unsere Kerntechnologie basiert auf fortschrittlichen Machine Learning-Algorithmen, insbesondere auf Methoden wie Entscheidungsbäumen, Random Forest, Gradient Boosting Machines und XGBoost. Diese Algorithmen sind in der Lage, komplexe und nicht-lineare Zusammenhänge in den Patientendaten zu erkennen und präzise Risikoprognosen zu erstellen. Durch das Training mit umfangreichen Datensätzen realer Patient:innen erreichen wir eine außergewöhnliche Vorhersagequalität.

Wer ist eure Zielgruppe und wie erreicht ihr sie?

Unsere Zielgruppe sind Krankenhäuser, insbesondere deren Senior Management und IT-Abteilungen. Wir erreichen sie durch:

1. Direktvertrieb: Persönliche Treffen, Präsentationen und Demonstrationen unserer Software in Krankenhäusern.

2. Partnerschaften: Zusammenarbeit mit Anbietern von Krankenhausinformationssystemen (KIS) und anderen Technologiedienstleistern.

3. Messen und Konferenzen: Präsenz auf wichtigen Branchenveranstaltungen, um Netzwerke zu erweitern und unsere Lösung vorzustellen.

Wie sieht es mit bisherigen Finanzierungen aus?

Wir haben 2023 die AWS DigitalHealth PreSeedfinanzierung erhalten und sind aktuell in Gesprächen mit Investoren für unsere erste Seed-Runde.

Kannst du uns dein Geschäftsmodell erklären?

Unser Hauptgeschäftsmodell basiert auf einem Software-as-a-Service (SaaS)-Ansatz, bei dem Krankenhäuser eine Gebühr pro Patient:in zahlen, dessen Daten durch unser „Personalised Risk Tool“ analysiert werden. Diese flexible und skalierbare Preisstruktur ermöglicht es uns, den spezifischen Bedürfnissen von Krankenhäusern unterschiedlicher Größe gerecht zu werden. Einmalige Einrichtungsgebühren Für die Implementierung und Kalibrierung unseres Tools in den bestehenden Krankenhausinformationssystemen (KIS) erheben wir eine einmalige Einrichtungsgebühr. Diese umfasst die Integration, Konfiguration und Schulung des medizinischen Personals.

Was sind die nächsten Schritte für dein Startup?

1. Expansion nach Deutschland: Wir planen, unsere Präsenz auf dem deutschen Markt auszubauen. Dieser Schritt beinhaltet die Implementierung unserer „Personalised Risk Tool“-Software in mehreren deutschen Krankenhäusern und die Etablierung starker Partnerschaften mit lokalen Gesundheitsdienstleistern und Krankenhausinformationssystem-Anbietern.

2. Pilotprojekte in nicht-deutschsprachigen Ländern: Um unsere internationale Reichweite zu erhöhen, wollen wir Pilotprojekte in nicht-deutschsprachigen Ländern starten. Diese Projekte sollen dazu dienen, die Anpassungsfähigkeit und Wirksamkeit unserer Lösung in unterschiedlichen Gesundheitssystemen zu demonstrieren und wertvolle Erfahrungen für eine breitere internationale Einführung zu sammeln.

3. Stärkung der Position im Markt für klinische Entscheidungshilfesysteme: Mittelfristig gehen wir davon aus, dass klinische Entscheidungshilfesysteme (Clinical Decision Support Systems, CDSS) weltweit verpflichtend werden. Wir streben an, eine führende Position in diesem Bereich zu übernehmen, indem wir kontinuierlich unsere Technologien weiterentwickeln und die Vorhersagegenauigkeit sowie Benutzerfreundlichkeit unseres Tools verbessern.

4. Produktentwicklung und Erweiterung: Wir werden weiterhin neue Module entwickeln, um zusätzliche Risiken und klinische Bedürfnisse abzudecken. Dazu gehört die Integration unstrukturierter Daten aus Arztbriefen und anderen Dokumenten, um die Vorhersagequalität weiter zu erhöhen und eine breitere Datenbasis zu schaffen.

5. Wachstum durch strategische Partnerschaften: Wir werden unsere bestehenden Partnerschaften vertiefen und neue Kooperationen mit Technologiedienstleistern und Forschungseinrichtungen eingehen. Diese Partnerschaften sollen uns Zugang zu neuen Märkten verschaffen und die Weiterentwicklung unserer Lösungen unterstützen.

Hast du Tipps für andere Gründer:innen?

1. Ausdauer: Unternehmertum ist ein langer und oft herausfordernder Weg. Es wird Rückschläge und schwierige Phasen geben, aber es ist entscheidend, durchzuhalten und sich nicht entmutigen zu lassen. Jede Herausforderung ist eine Chance zum Lernen und Wachsen.

2. Ein großartiges Team: Ein starkes, engagiertes Team ist der Schlüssel zum Erfolg. Sucht nach Teammitgliedern, die eure Vision teilen und die nötigen Fähigkeiten mitbringen. Pflegt eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, in der jeder sein Bestes geben kann.

3. Kundenzentrierung: Hört auf eure Kunden und versteht ihre Bedürfnisse und Probleme. Entwickelt eure Produkte und Dienstleistungen so, dass sie echten Mehrwert bieten und die spezifischen Herausforderungen eurer Zielgruppe lösen. Kundenfeedback ist ein wertvolles Werkzeug zur kontinuierlichen Verbesserung.

Diese Story ist mit dem Startup Interviewer, einem AI-Tool von Trending Topics entstanden. Willst du ebenfalls zu deinem Startup von unserer AI interviewt werden, dann klicke hier. Weitere Startup-Interviews findest du hier.

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