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Start-up des Monats: SagivTech: Die Pathologie wird smart

Anfang Februar startete der von Roche unterstützte Digital Health Accelerator. Mit dabei ist auch SagivTech aus Israel. Das Start-up hat digitales Assistenzsystem entwickelt, mit dem Gewebeproben unter dem Mikroskop analysiert werden können

Gründer und Namensgeber: Chen (l.) und Nizan (r.) Sagiv Bildquelle: © SagivTech

Gründer und Namensgeber: Chen (l.) und Nizan (r.) Sagiv

Junge Gründer, große Ideen – Start-ups trauen sich das, wovor große Unternehmen oft Angst haben. Sie machen einfach. Von der Diabetes-App über intelligente Prothesen bis hin zu Pflegerobotern: Kein Vorhaben scheint zu groß oder gar abwegig.

Unternehmergeist ist nicht nur löblich, sondern gerade in der Medizintechnik nötig. Hier sind Start-ups keine Konkurrenten von Unternehmern und Ärzten, sie sind ihre Partner. Wir möchten einige dieser Köpfe und ihre Ideen genauer vorstellen. Dieses Mal: SagivTech. Das Start-up aus Raanana (Israel) will die Forschungszeit verkürzen und schnellere Diagnosen ermöglichen.

Wie lautet euer Elevator Pitch?
Die medizinische Forschung und Diagnose sind stark von der Analyse und Interpretation von Daten abhängig. Der Umgang mit vielen Daten erfordert dabei Erfahrung und Zeit, um neue Therapien und Medikamente zu entwickeln sowie Krankheiten zu diagnostizieren. SagivTechs DeepRED soll eine webbasierte Plattform für Forscher und Kliniker werden – ein Supportsystem aus Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Es wird in der Lage sein, langwierige Aufgaben wie das Zählen, Markieren und Segmentieren durchzuführen und ermöglicht eine automatisierte, effiziente und kostengünstige medizinische Datenanalyse.
Bei DeepRED geht es um die Anwendung von Deep Learning und KI in einem breiten, medizinischen Feld, von der der pathologischen Analyse über die diagnostische Medizin, der präzisen Krebstherapie bis hin zur Arzneimittelentwicklung. Ziel von DeepRED ist es, KI-basierte Technologie über eine benutzerfreundliche Oberfläche für Fachärzte zugänglich und nutzbar zu machen.

Wie seid ihr auf die Idee gekommen?
SagivTech ist ein israelisches Technologieunternehmen, das 2009 gegründet wurde und sich auf Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning und Softwareentwicklung spezialisiert hat. Wir arbeiten hauptsächlich an der Umsetzung technologischer F&E-Projekte und -Lösungen für Unternehmen in Israel, Europa und den USA. Seit 2017 arbeiten wir eng mit Roche pRED zusammen, um Deep Learning Methoden in der digitalen Pathologie bei Aufgaben wie der Segmentierung und der Zelldetektion anzuwenden.

Was war euer größter Erfolg?
Unser bisher größter Erfolg war es, im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit Roche pRED die Nutzung von Methoden des Deep Learning und der KI für wichtige Anwendungsfälle der Segmentierung und der Zelldetektion im Bereich der digitalen Pathologie aufzuzeigen. Ein weiterer Erfolg ist, dass wir den hohen Wert sowohl durch Pathologen, Forscher als auch Marketingexperten von Roche bestätigt bekommen.

Und der größte Rückschlag?
Wir sind davon überzeugt, dass die Einführung der DeepRed Technologie machbar ist. Jedoch sehen wir eine Herausforderung darin, die Lücke zwischen den modernen Lösungen, die auf Deep Learning und KI basieren, und den Menschen, die bisher noch nicht damit gearbeitet haben, zu schließen. Deshalb arbeiten wir eng mit Pathologen, Forschern, Diagnostikern und Marketingexperten zusammen, um DeepRED zu einem leicht zugänglichen, benutzerfreundlichen und einfach bedienbaren Instrument zu machen, das sich leicht in die gegenwärtigen Arbeitsmethoden integrieren lässt und gleichzeitig einen erheblichen Mehrwert für die Forschung und Diagnostik schafft.  

Wo seht ihr euch in fünf Jahren?
DeepRED soll die bevorzugte Plattform für Forscher im medizinischen Bereich werden, um neue Therapien und Medikamente zu entwickeln, und für Diagnostikspezialisten, um sie bei ihrer täglichen Arbeitsleistung zu unterstützen und diese zu verbessern. Wir hoffen, eine Community zu schaffen, die DeepRED als Teil ihrer Arbeitsroutine nutzt.

Wie sieht die Medizin der Zukunft aus?
Wir sind überzeugt, dass Deep Learning und KI die nächste Revolution in der medizinischen Forschung und Diagnostik auslösen werden. Wir glauben auch, dass KI weder Ärzte, Forscher noch Diagnostikspezialisten ersetzen wird. Jedoch werden die Fachkräfte, die KI nutzen, diejenigen ersetzen, die sie nicht nutzen.

Fakten zum Start-up:
Anzahl der Kunden: NA
Gründung: 2009
Mitarbeiter: 15
Finanzierung:

SagivTech ist Teil des von Roche initiierten und unterstützten Digital Health Accelerator.

 

Links: Manuelle Segmentierungsergebnisse eines retroperitonealen Gewebes des Nierenzellkarzinoms (RCC) abgebildet, Rechts: Segmentierungsergebnis des automatischen Deep Learning System Bildquelle: © Roche

Links: Manuelle Segmentierungsergebnisse eines retroperitonealen Gewebes des Nierenzellkarzinoms (RCC) abgebildet, Rechts: Segmentierungsergebnis des automatischen Deep Learning System