9 Deep-Learning-Startups, die die medizinische Bildgebung revolutionieren

Künstliche Intelligenz und Deep-Learning verändern die Medizin – insbesondere im Bereich der Bildgebung. Mithilfe von Algorithmen werden Krankheiten präziser diagnostiziert, Behandlungen optimiert und Kosten gesenkt. In diesem Artikel stellen wir Startups vor, die diese Technologie nutzen und die Zukunft der Medizin gestalten.

Einleitung: Medizinische Bildgebung im Zeitalter der KI

Röntgenbilder, MRT-Aufnahmen oder Ultraschall-Scans – die Analyse dieser Daten erfordert heute oft jahrelange Erfahrung. Deep-Learning-Modelle erkennen Muster, die selbst Fachärzte übersehen: Tumore, Frakturen oder Entzündungen. Startups setzen darauf, diese Algorithmen in Kliniken, Arztpraxen und Forschungsinstitute einzusetzen.

„KI kann die Diagnostik beschleunigen und Fehler reduzieren – ein grundlegender Schritt für personalisierte Medizin.“
– Quelle: Digitale Gesundheitsinitiative München

1. Arterys – KI-gestützte Bildanalyse für Blutgefäße

Schwerpunkt: Röntgen und CT
Innovation: Automatische Erkennung von Gefäßverschlüssen oder Aneurysmen.
Anwendung: Arterys analysiert Gefäßsysteme bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

2. DeepMind Health (Google) – Augenkrankheiten früh erkennen

Schwerpunkt: Fundusfotos des Auges
Innovation: Diagnose von Netzhauterkrankungen und Glaukom.
Anwendung: DeepMind-KI als Assistenzsystem für Augenärzte in Krankenhäusern.

„Wir möchten Augenärzte entlasten und die Versorgung in ländlichen Regionen verbessern.“

3. Recursion Pharmaceuticals – Bildgebung für Drogenentwicklung

Schwerpunkt: Zellbilder im Biobanking
Innovation: Automatisierte Analyse von Zellverhalten, um neue Medikamente zu testen.
Anwendung: KI identifiziert Wirkstoffe für neurodegenerative Erkrankungen.

4. Quantib – Multiple Sklerose erkennen

Schwerpunkt: MRT des Gehirns
Innovation: Detektion von white-matter-Läsionen bei MS-Patienten.
Anwendung: Assistenztool für Neurologen zur Krankheitsverlaufskontrolle.

„KI reduziert die Diagnosezeit von Stunden auf Sekunden.“

5. Zebra Medical Vision – Bildbasierte Risikoabschätzung

Schwerpunkt: Low-Dose-CT für Lungenkrebsscreening
Innovation: Risikobewertung basierend auf 10+ Körperregionen (Oberfläche/Muskulatur).
Anwendung: Frühwarnsystem für Vulnerabilität gegenüber Krebs und Osteoporose.

6. RSIP Vision – KI-gestützte Operationsplanung

Schwerpunkt: 3D-Oberflächenbilder für organstimulierenden Eingriffen
Innovation: KI-generierte OP-Workflows für präzise Navigation.
Anwendung: Nutzung in Robotik-Chirurgie (z.B. Prostataoperationen).

7. Viz.LVO – Schlaganfälle behandeln

Schwerpunkt: CT-Perfusion der Großhirnarterien
Innovation: Echtzeit-Analyse von Zerebralblutungen.
Anwendung: Identifikation von LVO (Large Vessel Occlusion) für Thrombektomie.

„Jede Minute Verzögerung in der Schlaganfallbehandlung führt zu 1,9 Millionen „verbürgten“ Neuronenverlust.“

8. SkinVision – Hautkerzkrebs-Check via Smartphone

Schwerpunkt: Fotodermatoskopie mit Handy-kameras
Innovation: Cloud-basierte KI-Bewertung von Verdachtsfällen (UV-fleckige Haut).
Anwendung: Early-Warning-System für Patienten und Hausärzte.

9. Radiology Partners (RPA)* – KI-basierte Radiologie-Networks

Schwerpunkt: Nationales Netzwerk von Bildern
Innovation: KI-gestützte Triage zur Priorisierung Notfallfälle.
Anwendung: Tele-Radiologie mit Cloud-basierten Leseworkflows.

Zusammenfassung: KI als Brückenbauer in der Medizin

KI wird in der medizinischen Bildgebung zum Alltagshelfer: Sie analysiert Dutzende Bildtypen, setzt präzise Diagnosen und unterstützt Therapieentscheidungen. Wichtig bleibt der Mensch-Einsatz: Kliniker bewerten KI-Ergebnisse und passen Algorithmen an.

„KI ist ein Augenarzt-Assistent. Der Mensch wird nicht ersetzt, sondern entlastet.“ – Dr. Markus, Kardiologe