Chronische Krankheiten kosten jährlich 8 Billionen Dollar: Ein Münchner Startup will das ändern
dehaze sammelt 3,2 Millionen Euro für die Entwicklung des ersten grundlegenden KI-Modells zur Erkennung chronischer Krankheiten
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dehaze, das in München ansässige KI-Unternehmen für das Gesundheitswesen, gab den Abschluss einer Seed-Runde in Höhe von 3,2 Millionen Euro bekannt, die von YZR Capital und DN Capital angeführt wurde und an der sich Angel Invest, ZOHO und Better Ventures beteiligten.
Die Investition bestätigt dehaze's kommerziellen Erfolg bei internationalen Kostenträgern und seine Position als einer der vielversprechendsten Akteure beim Aufbau des ersten grundlegenden KI-Modells für die Erkennung chronischer Krankheiten. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, ein kausales KI-Modell zu entwickeln, das die Risiken chronischer Krankheiten erkennt und erklärt, damit Patienten früher und effektiver behandelt werden können und ein gesünderes Leben führen.
Nach Angaben der WHO sind chronische Krankheiten der größte Kostentreiber in allen Gesundheitssystemen der Welt und verantwortlich für etwa sieben von zehn Todesfällen weltweit sowie für jährliche Ausgaben von mehr als 8 Billionen US-Dollar. Ärzte haben zwar Zugang zu enormen Mengen an Gesundheitsdaten, aber weniger als 3 % davon können sie vor einer klinischen Entscheidung prüfen. Infolgedessen werden mehr als 31 % der chronischen Krankheiten zu einem Zeitpunkt übersehen, an dem sie noch verhindert, verlangsamt oder zu einem Bruchteil der späteren Kosten behandelt werden könnten.
dehaze ist das erste Unternehmen, das diese Lücke schließt. Sein grundlegendes Modell verarbeitet die gesamte Bandbreite der verfügbaren Patientendaten, um Personen mit erhöhtem Risiko für chronische Krankheiten kontinuierlich und auf Bevölkerungsebene zu identifizieren, und zwar mit kausalen Erklärungen, auf die Kliniker und Kostenträger reagieren können. Im Gegensatz zu allgemeinen LLMs, die strukturell nicht in der Lage sind, kausale Schlussfolgerungen aus spärlichen und heterogenen medizinischen Daten zu ziehen, ist dehaze von Grund auf für die Realitäten der Gesundheitsdaten konzipiert. Das Ergebnis: Kostenträger können die medizinischen Verlustquoten um bis zu 10 % senken, und Patienten können schneller und effektiver behandelt werden.
Die Entwicklungs-, Forschungs- und Produktteams von dehaze haben ihren Hauptsitz in München und sind tief in der deutschen und europäischen Deep-Tech-Forschung verwurzelt, unterstützt durch mehrere öffentliche Förderungen des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt und des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Das Unternehmen ist bereits weltweit tätig und hat eine wachsende Zahl von Kostenträgern, die die Plattform aktiv nutzen. Die Plattform soll durch neue Module erweitert werden, die sich auf die Empfehlung der nächstbesten Maßnahme und die vollständige Rückverfolgbarkeit konzentrieren. Das Unternehmen plant, das Kernteam mit medizinischem und technischem Fachwissen zu erweitern, um den technologischen Vorsprung auszubauen, und das kommerzielle Team zu vergrößern, um der wachsenden kommerziellen Nachfrage gerecht zu werden.
Marius Klages, Mitbegründer und CEO von dehaze, kommentierte: "Chronische Krankheiten sind das größte und teuerste Problem im Gesundheitswesen, und es ist aus einem einfachen Grund ungelöst: Die Daten sind vorhanden, aber niemand ist in der Lage, sie zu nutzen. Ärzte sehen sich weniger als 3 % der verfügbaren Daten an, bevor sie eine Entscheidung treffen, und infolgedessen bleibt etwa ein Drittel der chronischen Krankheiten unentdeckt, bis es zu spät oder zu teuer ist, zu handeln. Genau diese Lücke schließen wir. Wir haben dehaze in München von Grund auf als grundlegendes KI-Modell für die Erkennung chronischer Krankheiten entwickelt - kein Chatbot, kein Dashboard. Unsere Kunden sind vom ersten Tag an global, weil das Problem vom ersten Tag an global ist. Die Geschwindigkeit, mit der die Kostenträger mit uns zusammenarbeiten, bestätigt, woran wir geglaubt haben, als wir anfingen: dies ist eine Kategorie, die in den nächsten Jahren definiert werden wird, und dehaze wird sie definieren."
Markus Feuerecker, Mitbegründer und General Partner bei YZR Capital: "Bei YZR Capital konzentrieren wir uns darauf, globale Multi-Milliarden-Dollar-Chancen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die mit modernster KI angegangen werden können. Oftmals werden dadurch komplette Wertschöpfungsketten erneuert. Bei dehaze geschieht dies auf einer kompletten Systemebene, indem endlich die Massen an unstrukturierten Daten, die in den Gesundheitssystemen vorhanden sind, für eine effektive Prävention chronischer Krankheiten durch kausale KI genutzt werden. Natürlich ist dies eine der anspruchsvollsten Aufgaben innerhalb der Gesundheits-KI und erfordert daher einzigartige Teams, die ein tiefes technologisches Fundament mit einem profunden Verständnis für die Bedürfnisse der globalen Krankenversicherungskunden verbinden - in dehaze haben wir ein solches Team gefunden. Aus diesem Grund freuen wir uns besonders, mit ihnen bei ihrer Mission zusammenzuarbeiten, die weltweit führende KI-Plattform für die Erkennung chronischer Krankheiten zu werden."
Gülsah Wilke, Partnerin und Leiterin des deutschen Büros bei DN Capital: "dehaze ist kein LLM für Medizin. Marius und das Team bauen die unglamouröse, aber lebenswichtige und wissenschaftlich rigorose Schicht auf, die der globalen Gesundheitsversorgung gefehlt hat; ein Basismodell, das für Patientendaten entwickelt wurde, von Menschen, die Patientendaten verstehen, und das das System von reaktiv auf präventiv umstellen wird. dehaze ist die Art von Deep-Tech-Unternehmen, das von der Mission angetrieben wird und für das Deutschland berühmt sein sollte."
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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