Predicting Health entwickelt KI-gesteuerte „Glatteiswarnung fürs Krankenhaus“
Die Zukunft der Gesundheitsversorgung soll aus der Steiermark heraus neue Wege einschlagen. Predicting Health aus Graz will mit ihrer Software-Lösung Krankenhäuser entlasten. Die Gründer Jakob Pieber und Diether Kramer stellen bei 2 Minuten 2 Millionen das Personalised Risk Tool (PRT) vor. Dieses nutzt künstliche Intelligenz, um Patientenrisiken frühzeitig zu erkennen und das Krankenhauspersonal gezielt zu unterstützen – ohne dabei zusätzlichen Arbeitsaufwand zu verursachen.
Aufgrund der zunehmenden Personalknappheit im Gesundheitssystem wird die Bedeutung automatisierter Support-Software immer weiter wachsen. Mit der Kombination aus klinischer Expertise und künstlicher Intelligenz will Predicting Health dabei helfen, künftige Herausforderungen im Gesundheitswesen zu lösen: „Ich weiß, dass solche Systeme in Zukunft in jedem Krankenhaus existieren werden. Ich möchte Teil dieser Zukunft sein und sie mitgestalten“, so Co-Founder Diether Kramer.
Präventive Risikoprognosen mithilfe von KI
Das Personalised Risk Tool arbeitet laut Startup mit fortschrittlicher Machine-Learning-Technologie und soll Millionen von Krankheitsverläufen verwerten, um präzise Vorhersagen zu treffen. Dabei würden Daten aus verschiedenen Quellen wie Laborergebnissen, Medikation und Pflegedokumentation automatisch analysiert und ausgewertet.
Das System von Predicting Health soll ohne zusätzlichen Dokumentationsaufwand funktionieren. Es nutze bereits vorhandene elektronische Gesundheitsakten und kompensiere mögliche Schwankungen in der Datenqualität durch die schiere Menge der verarbeiteten Informationen.
In welchen Fällen lohnt sich das PRT?
Die Wirksamkeit des Systems zeige sich besonders deutlich bei der Früherkennung kritischer Zustände wie Delir (akute Verwirrtheit) – ein Zustand, der bis zu 49 Prozent aller Krankenhauspatienten betrifft. Auch bei der Erkennung von Dysphagie (Schluckbeschwerden), die bei 16 bis 22 Prozent aller Krankenhausentlassungen auftreten,
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Sturzprävention, besonders bei älteren Patient:innen. Etwa ein Drittel aller Menschen über 65 Jahre erleidet jährlich mindestens einen Sturz – ein Risiko, das laut Predicting Health durch frühzeitige Erkennung per Datenanalyse deutlich reduziert werden könne.
Herausforderungen und Angebot
Die oft als „Black Box“ bezeichneten Machine-Learning-Algorithmen werfen Fragen nach der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen auf. Predicting Health will dieser Problematik mit einer transparenten, kontextbezogenen Darstellung der Patientenhistorie und klaren Erläuterungen technologischer Risikofaktoren begegnen.
Das Gründerteam von Predicting Health braucht frisches Kapital. Für den Markteintritt benötigen Pieber und Kramer 350.000 Euro und bieten dafür 5 Prozent Unternehmensanteile. Werden die 2Min2Mio-Investor:innen darauf eingehen?
Predicting Health tritt am 15. April bei der Startup-Show 2 Minuten 2 Millionen vor die Investor:innen-Jury. Außerdem sind in der 8. Folge der 12. Staffel auch Veatzz, Lueactive und Listo! dabei. Mehr Infos zu allen Startups der neuen Staffel gibt es hier.
