Ryver. ai, ein Health-Tech-Startup aus München, sichert sich eine Pre-Seed-Runde in Höhe von 1,3 Millionen Euro. Das Gründertrio von der Technischen Universität München und der ETH Zürich will den Datenengpass in der medizinischen, KI-basierten Bildgebung lösen und Bias mit synthetischen Daten vermeiden ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
Verschiedene Studien haben gezeigt, dass die KI-gestützte Diagnostik in der Radiologie bei bestimmten demografischen und ethnischen Minderheiten deutlich schlechter abschneidet, was zu einer strukturellen Unterdiagnose bei diesen unterrepräsentierten Patientengruppen führt. Dies liegt daran, dass die Datensätze zum Trainieren und Testen medizinischer KI stark verzerrt sind.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickelt die beiden technischen Mitbegründerinnen von Ryver.ai, Kathrin Khadra und Simona Santamaria generative KI-Modelle, um verschiedene Sätze künstlicher Radiologiebilder zu erstellen, die von der realen Welt nicht unterschieden werden können.
Dies soll Entwicklern medizinischer KI ermöglichen, verschiedene Sätze synthetischer Test- und Trainingsdaten in wenigen Minuten und zu erheblich reduzierten Kosten zu generieren. Darüber hinaus schützt die Lösung die Privatsphäre der Patienten, da die synthetischen Daten nicht direkt mit einem realen Patienten verknüpft sind. Die Technologie steht einer Reihe von Unternehmen zur Verfügung, von spezialisierten Start-ups bis hin zu großen Medtech- und Pharmaunternehmen.
Das Pre-Seed-Investment in Höhe von 1,3 Millionen Euro, das sich Ryver.ai gesichert hat, wurde von Nina Capital angeführt, einer auf Gesundheitstechnologie spezialisierten internationalen Risikokapitalgesellschaft mit Sitz in Spanien, die bereits die Gründung des Start-ups im Jahr 2022 unterstützt hatte. Weitere namhafte Investoren sind Bayern Kapital (Deutschland) und Fund F (Österreich).
"Ein wesentlicher Teil der Finanzierung wird für den Ausbau des KI-Engineering-Teams und die Finanzierung der Rechenkosten verwendet, die für die Erstellung fortschrittlicher generativer Modelle erforderlich sind, die die im Gesundheitswesen erforderliche Bildqualität gewährleisten können", erklärt Simona Santamaria, die die Forschung bei Ryver.ai leitet.