#151 I HealthTech Insider I HealthTech I Marius Klages, Founder und CEO dehaze

Heute sprach Thomas mit Marius Klages. Marius ist Founder und CEO des HealthTech Startups dehaze aus München.

Warum dahaze gerade 3,2 Millionen € eingesammelt hat und damit erst in Brasilien startet, erfahrt ihr in dieser Folge. 

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Transcript

SPEAKER_00 0:02

Ja, liebe Impact Insider, Freunde und Freundin, ich bin's mal wieder Thomas Gavlletter hier aus dem Podcast Studio in Berlin. Wir haben heute einen Gast aus München hier bei uns, sehr spannende Firma, die auch vor kurzem eine Finanzierung abgeschlossen hat im Half-Stack-Bereich. Deswegen passt es sehr gut zu Impact Insider. Das ist ja unser Fokus dieses Jahr und nächstes Jahr Live Science und das passt sehr gut. Marius, stell dich doch kurz vor. Wer bist du? Woher kommst du? Und stell dir ganz kurz einen kurzen Pitch die Haze vor.

SPEAKER_01 0:33

Ja, vielen lieben Dank dir, Thomas. Freut mich sehr, heute hier zu sein. Ich bin Marius aus München selber. Hab erstmal Data Science und BWL studiert in der Vergangenheit, hab dann drei Jahre in Mexiko gelebt, habe dort bei Kühne und Nagel im Logistikbereich ein Team geführt, auf PNL-Verantwortung gehabt. Und während meines Masters dann mit zwei ehemaligen Kommilitonen mein erstes Unternehmen gegründet im präventiven Gesundheitsbereich. Haben wir unseren Kunden dabei geholfen, gesunde Lebensverhaltensweisen in den Alltag zu integrieren. Das war so ein B2C-Subscription-Modell. Und dann 2023 habe ich mich dann dazu entschieden, ein neues Unternehmen zu gründen. Und das ist D-Haze. Ich mache das zusammen mit Professor Jan Baumbach, einem Experten aus der Bioinformatik, und noch Andreas Santoro, unserem CTO. Und wir wollen im Endeffekt ein KI-Modell entwickeln, was den menschlichen Organismus darstellen kann, um wirklich die Gesundheitsbranche zu revolutionieren. Um das zu schaffen, brauchen wir natürlich eine gigantisch große Menge an Daten, um dieses KI-Modell dann auch trainieren zu können. Und da starten wir jetzt mit einem ersten KI-Modell, welches Risiken von chronischen Erkrankungen frühzeitig erkennen kann. Und da starten wir tatsächlich im brasilianischen Markt und helfen Klassen, die ihre eigenen Kliniken betreiben, dabei, Patienten zu identifizieren, die ein sehr hohes Risiko haben, gigantische Kosten jetzt direkt oder in naher Zukunft zu generieren, um dann personalisiert zu intervenieren. Und da haben wir jetzt die ersten Kunden bereits unterschrieben, wir sind jetzt aktuell dabei, mit denen live zu gehen.

SPEAKER_00 2:10

Wieso Brasilien, wieso nicht Deutschland?

SPEAKER_01 2:13

Sehr gute Frage. Grundsätzlich können wir in Brasilien sehr viel schneller wachsen als in Deutschland. Es hat drei primäre Gründe. Das erste ist die Gesundheitsbranche im Allgemeinen Brasilien. Also wir haben über 200 Millionen Menschen dort im gesetzlichen System, das heißt SUS-SUS, versichert. Und da gibt es nur eine gesetzliche Krankenkasse. Und diese gesetzliche Krankenkasse, die betreibt dann auch die Kliniken in ihren Gemeinden, in ihren Bundesländern. Und parallel dazu sind es noch weiter 50 Millionen Menschen, die sind privat versichert und ebenfalls größtenteils in so einem vertikal integrierten System. Also die bekanntesten Krankenkassen, die so ein System fahren, sind jetzt primär in den USA beispielsweise so Kaiser Permanente United Health. Das ist so der eine Punkt. Der andere Punkt ist, dass in Brasilien von top-down, also folglich von der Regierung, gesagt wird, wir wollen KI im Gesundheitsbereich weiterimplementieren. So da fließt wahnsinnig viel Geld rein und selbst die Ärzteschaft schließt sich zusammen und sagt, so innerhalb der nächsten zwölf Monate soll KI von jedem Arzt im Alltag verwendet werden. Und sie sagen sogar, sie überlegen sich, ob Ärzte ihre Lizenz verlieren, wenn sie es dann in zwölf Monaten nicht tun. Und das Dritte ist, dass man natürlich ebenfalls Datenschutzregularien hat, aber diese Regularien trotzdem es einem ermöglichen, mit den Gesundheitsdaten zu arbeiten, weil sie in Brasilien sagen, die Gesundheit ist ihnen wichtiger als in manchen Situationen dann der Datenschutz. Und das sind so die hauptsächlichen Gründe, weshalb wir uns dann für Brasilien entschieden haben.

SPEAKER_00 3:47

Ja, das wünschten wir uns in Europa, Deutschland auch, ja, dass man so sagen, die Digga ist ja immer ein Monstrum, was ja auch von vielen europäischen Ländern jetzt nachgeahmt wird, leider, ja. Daten, wie gesagt, ich bin voll für Datenschutz, aber man kann es ja übertreiben. Und wie du schon sagst, eben Gesundheit vor bestimmten Datenschutz, es muss es geben, weil es ja wirklich auch intime Daten sind oder persönliche Daten sind. Aber wie gesagt, das ist ganz spannend, dass eben da die Regierung mitspielt und wirklich auch die Ärzte verpflichtet. Da sind wir ja in Deutschland noch Jahrzehnte entfernt eben. Da können Ärzte machen, was sie wollen, sozusagen und KI ist noch gar kein Thema eben. Sag mal kurz, ihr habt vor kurzem eine Finanzierungsrunde abgeschlossen von 3,2 Millionen. Erzähl mal ein bisschen ein paar Worte dazu. Wie kam es? Wer sind die Investoren?

SPEAKER_01 4:37

Ja, also die Investoren sind die Investitionsrunde wird geführt von Wiser Capital, einem Health Tech-Spezialisten aus München. Und dann der Co-Lead ist Dian Capital aus London, auf einem generalistischen Fund, die aber dann auch wieder Portfolio Companies in Lateinamerika und auch USA haben, bedeutet auch sehr international aufgestellt sind. Wie kam es dazu? Wir haben es wirklich geschafft, letztes Jahr im Sommer dann den technologischen Durchbruch mit unserem Modell zu schaffen und dann auch die Kommerzialisierung voranzutreiben. Und das ist ja immer eine der größten Herausforderungen im Gesundheitsbereich. Und da haben wir dann Anfang dieses Jahres wirklich den Markteintritt in Brasilien geschafft und sind jetzt an dem Punkt, dass wir sagen, wir wollen das Ganze jetzt hochskalieren, um dann auch wirklich präsent zu sein im Gesundheitsbereich und dann auf mehrere Millionen Jahresumsatz bis Ende des Jahres auch zu kommen.

SPEAKER_00 5:30

Sehr schön. Also wie du erwähnt hast, sozusagen ihr oder ihr habt ein KI-Modell gebaut, ein LLM, schätze ich mal, sozusagen, oder vergleichbares, kannst du ja vielleicht gleich das korrigieren, das wirklich erstmal präventiv chronische Krankheiten diagnostiert und dann sozusagen Empfehlungen gibt, wie kann man das heilen oder habe ich es falsch verstanden?

SPEAKER_01 5:53

Ja, also es ist kein LLM, das ist ja ganz wichtig, aber ja, es ist ein KI-Modell und man kann sich das grob so vorstellen. Ich meine, in Deutschland, wir kennen es ja, wir haben diese Präventions-Screening-Programme. Beispielsweise jeder Mann mit 45 darf dann zum Prostatakrebs-Screening gehen. Und diese Datenpunkte oder diese Screenings sind aufgebaut auf sehr limitierten Datenpunkten, weil man sagt, ja, ja, okay, ab hier ist das Risiko grundsätzlich über die Bevölkerung, über die männliche so groß, dass es sich lohnt, finanziell hier ins Screening reinzugehen. Heißt es aber nicht, dass man nicht auch zuvor bereits irgendwie mit Prosthetakrebs diagnostiziert werden könnte. Wir haben jetzt die Möglichkeit, dass wir das Ganze über 20.000 verschiedene Dimensionen erarbeiten können und so im Endeffekt personalisierte Screening-Programme machen. Also wir nehmen im Endeffekt bereits vorhandene Daten und können die analysieren, sehr kostengünstig, dadurch, dass wir nicht neue Daten dafür erheben müssen. Um dann zu sagen, ah, bei Thomas könnte hier ein Risiko vorliegen. Genau, aber dann kann die Krankenkasse in dem Fall erst nochmal sagen, ah yeah, okay, beim Thomas sollten wir vielleicht schon früher anfangen mit dem Screening anfangen. Okay. Weil wenn wir es schaffen, die Diagnosen frühzeitig zu identifizieren, dann kann man natürlich auch sehr viel effizienter dagegen vorgehen, um dann hohen Kosten im Nachgang zu reduzieren. Auf der einen Seite, das ist das kapitalistische Bild, und für uns natürlich auch auf der Impact-Seite dann nochmal sehr viel spannender. Man kann natürlich deine Lebensqualität weiter sicherstellen, weil wenn es früher identifiziert wird, früher interveniert wird, dann wird es dir auch langfristig besser gehen. Und dieses KI-Modell, was wir da verwenden, da ist wiederum Jan Baumbach und unser Forschungsteam federführend dahinter, wo wir eine komplett neue Architektur entwickelt haben, die keine LLMs verwenden, sondern wirklich eine zeitreihen Architektur, dadurch, dass wir ja mit Gesundheitsdaten arbeiten und jetzt auch wirklich die Events vorhersagen wollen. So, was kann in der Zukunft passieren? Und dafür brauchen wir andere Datengrundlagen als jetzt auch diese Sprachmodelle und wir brauchen andere Architekturen, weil wir natürlich ein ganz anderes System hierbei haben. Und was halt zukommt, ich meine, das ist auch jedem bewusst, bei der Gesundheit, wir haben nicht 24-7 irgendwelche Daten, die generiert werden, die dadurch ein komplettes Bild darstellen. Wir haben immer wieder Lücken und mit diesen Lücken muss man arbeiten können. Und da ist unsere Technologie sehr stark drin.

SPEAKER_00 8:35

Okay, also da seid ihr auch ein bisschen, habt eine Abgrenzung zu den Hyperscalern, ja, ob es jetzt Google Health ist ja jetzt gestartet, mit ihren Fit-Gerät, ja, und mit ihrer Plattform. Man sieht ja auch so die ganzen auch, ob es Amazon ist sozusagen, ob es OpenAI ist, Entropic, alle wollen in diesen Gesundheitsmarkt reinnehmen. Nur in Deutschland stoßen sie erstmal in Hürden, ja, aber in Brasilien kann ich mir vorstellen, dass da auch Konkurrenz herrscht von diesen Firmen sozusagen, die auch im Gesundheitsmarkt mitmischen wollen und ob es jetzt LLMs sind oder andere Modelle sozusagen, ist ja auch ganz spannend zu sehen, auch jetzt auch hier in Deutschland, Europa, dass vertikale Modelle sinnvoll sind, weil die andere Daten haben, die sozusagen jetzt zum Beispiel ein OpenAI nicht hat eben. Die Patientendaten sozusagen kommen sie nicht ran. Ich habe mit vielen Hashtag-Startups hier in Deutschland schon gesprochen, die gesagt haben, die Kliniken sozusagen sind nicht bereit, mit OpenAI zu arbeiten oder mit Alphabet, mit Google oder auch mit Facebook, da krauen sich gleich die Haare. Wenn sie hören, so Facebook will meine Patientendaten haben. Und das sind die vertikalen Modelle, wie sie ihr habt, sozusagen ja auch ganz spannend sozusagen, weil ihr hebt euch ab und grenzt euch eher ab von diesen Modellen, die ja mit viel Geld in diesen auch brasilianischen Markt ja reinpushen könnten und sich reinkaufen könnten.

SPEAKER_01 9:58

Ja, grundsätzlich ja. Ich würde hier nochmal so auf zwei Ebenen das Ganze runterbrechen. Auf der einen Seite hat man diese gesamten Sprachmodelle, die sehr stark darauf ausgelegt sind, Textdaten zu verarbeiten. Und darauf wurden sie trainiert. Das ist im Endeffekt der Schatz von denen. Die können auch Texte generieren. Deswegen beispielsweise, was ist ja sehr gut angenommen im Gesundheitsbereich, KI-Dokumentationssoftware. Patientenarztgespräch aufzeichnen zu transkribieren. Voice to Texte. Genau. Und dann aber auch wieder aus den ganzen Datenpunkten einen neuen Arztbrief zu erstellen, ebenfalls wieder über KI. Und das sind Anwendungsfälle, die laufen bereits sehr gut. Was man jetzt aber sagen muss, wenn wir uns angucken, so ChatGPT Health, so das beste Beispiel, dort gibt es Fälle, wo du zehn Jahre Wearable-Daten reinlädst und nach dem kardiovaskulären Stand, also Zustand fragst, und fünfmal mit denselben Input-Daten fünf komplett verschiedene Aussagen rauskommen. Wieso? Weil es ein probabilistisches Modell ist in dem Sinne und es halt nicht wirklich die Zusammenhänge kennt, diese Kausalität, die gibt es da direkt. And LLMs werden das unserer Meinung nach auch nicht abdecken können. Da kann man auch definitiv nochmal hier mit Jan Baumbach dazu sprechen. Und dann auf der anderen Seite is es unsere Meinung nach folgendermaßen. When we just auf diesen rein Gesundheitsdaten focussierten, then with unserem Modell Risiken erstmal kalkuliert werden. Die werden dann wiederum from the Ärzte identifiziert and then darauf angepasst. And we see direct the Intervention, die durchgeführt wurde, basieren auf diesen Risiken. And that areum Daten, that are so prospektiv interventionelle Gesundheitsdaten, die sonst auch keiner zugänglich hat. Und es gibt sie bisher auch noch nicht, heißt sie müssen erst neu generiert werden. Und da haben wir in dem Sinne dann auch schon einen gewissen Vorteil. Und darauf bauen wir jetzt auch weiterhin auf. Und im Endeffekt haben wir jetzt halt den Vorteil, dass wir direkt an mehrere Millionen Patientendatensätze in Brasilien bekommen. Ja, sehr gut. Ethnisch diverseste Land der Welt. Und dann können wir diese KI-Modelle, die wir dort auch trainieren, auch in anderen Ländern anwenden und haben darüber dann auch noch einen Vorsprung.

SPEAKER_00 12:36

Ja, genau, weil ich sage mal, klingt jetzt komisch, Krebs ist Krebs, egal in welchem Land eben. Das ist jetzt nicht ethnisch sozusagen verschiedene Ebene.

SPEAKER_01 12:46

Also es gibt ethnische Einflüsse, das darf man definitiv nicht außer Acht lassen, aber dadurch, dass Brasilien so ethnisch divers ist, haben wir diese verschiedenen ethnischen Aspekte auch schon mit abgedeckt. Natürlich kann man jetzt ebenfalls noch mit reingehen und sagen, okay, es gibt Lebensstildaten, wie beispielsweise das Klima, Ernährung etc. Die ist natürlich dann nochmal unterschiedlich, aber das sind natürlich alles Ebenen, die kann man mit berücksichtigen, wenn man dieses KI-Modell dann in anderen Regionen noch mit anwendet.

SPEAKER_00 13:16

Ja, also habt ihr jetzt sozusagen mit den 3,2 Millionen, die eingesammelt hat, erstmal den brasilianischen Markt erobern und wollt ihr dann weiter Südamerika machen oder Europa, USA. Was ist der Plan für die nächsten vier Jahre bis 2030?

SPEAKER_01 13:31

Ja, also im Endeffekt ist aus Brasilien ein sehr starker Trend, dass man gegen den Norden geht, meistens über Mexiko Richtung USA. Das hat auf der einen Seite damit zu tun, dass die Gesundheitssysteme eine relativ große Ähnlichkeit mit sich bringen, auf der anderen Seite regulatorisch sehr starke Partnerschaften zwischen Brasilien, Mexiko und dann aber auch den USA bestehen. USA ist weiterhin im Gesundheitsbereich der größte Markt, den es gibt. Wir sind aber nichtsdestotrotz ebenfalls in Europa bereits mit ein paar potenziellen Kunden im Austausch, dadurch, dass wir weiterhin eine deutsche europäische Firma sind. Wir auch im europäischen Markt sagen, wir wollen dort auch im Gesundheitsbereich etwas revolutionieren und auch Impact generieren. Aber grundsätzlich steht uns die Welt offen. Also es gibt sehr viele Länder, wo wir das Ganze starten können. Und jetzt 2026 liegt der Fokus erstmal noch auf Brasilien. Das ist ja groß. Und dann 2027 die Expansion voranzutreiben.

SPEAKER_00 14:34

Kanada ist auch, glaube ich, ganz spannend für euch sozusagen. Da haben wir ja sozusagen ja auch diesen deutschen kanadischen Deal mit Cohio und Aleph Alpha. Bin ich mal gespannt, was die planen sozusagen. Ich glaube, im Gesundheitsmarkt wollen die nicht aktiv werden, die wollen ja Industriethematiken abdecken, also da ist es keine Konkurrenz. Aber Kanada da sozusagen haben wir jetzt ja Kanada, USA, Mexiko, die WM hat nichts mit euch zu tun, aber ganz spannend sozusagen da die Konstellation aus Brasilien heraus, Mexiko, USA, sehr spannend eben. Und wie gesagt, ich bin sehr mal gespannt zu sagen, du hast schon recht, ich habe mit vielen Startups gesprochen, die wirklich diese dieses Voice-to-Text machen, auch basierend auf LMMs, auf deutschen Clouds laufend, weil sie wollen nicht auf den Hyperscalern laufen, einfach aus Datenschutzgründen, weil Kliniken sagen sich, AWS von Amazon sozusagen, oh, Amazon verkauft auch Drogerie-Sachen und Spielzeug. Ich kann noch nicht meine Patientendaten auf der AWS-Cloud, weil sie vorher von AWS nichts gehört haben. Da gibt es ein paar Player, wie jetzt von der Lilith-Gruppe von Schwarz, die ja eine Cloud aufgesetzt haben, aber auch Telekom, die auch digitale Parettenakte startet. Das ist ganz spannend, es bewegt sich was, aber die Regulatorik und der Markt in Europa ist eben auch schwierig, weil es eben sehr nicht gleich ist. Wenn ich in Deutschland starte, kann ich nicht sofort nach Brasilien expandieren, aber wie du schon sagst, nicht nach Spanien. Aber wenn du sagst, Brasilien, Mexiko, USA sind ähnliche Systeme, sind ja Riesenmärkte eben. Deswegen sozusagen ist es ja wirklich vom Vorteil. Und finde ich sehr spannend, dass ihr aus München, aus München kommt, sehr viel gerade. Man hört leider viel von Kriegstechnologien oder von Defense-Tech, aber sozusagen auch Half-Tech ist sehr spannend. Ich glaube, ich bringe auch jetzt jeden Montag ein Briefing heraus und da habe ich jetzt, glaube ich, Montag fast nur Münchner Firmen dabei im Half-Tech-Bereich. Ich glaube, nur eine Berliner Firma. Da müssen wir uns ein bisschen noch ranhalten in Berlin sozusagen, da sind wir immer noch sehr stark Commerce, lastig, E-Commerce, lastig und mit Zalando und Co. Und ihr in München seid da eher sozusagen Deep Tech-Lastiger geworden. Das hat ja auch die Tummen auch spielt eine wichtige Rolle, das Ökosystem mit der Tum und mit der Frau Klappen, die da sehr viel investiert hat und Unternehmertum. Das teilt es jetzt aus eben. Das haben wir in Berlin eben nicht. Wir haben viele Universitäten, aber nicht die Top-Uni, die dieses Entrepreneurship wie die Tum oder die LMU fördert eben. Genau, genau.

SPEAKER_01 16:59

Nee, also Bayern hat ein sehr starkes Ökosystem aufgebaut für Startups. Und insbesondere in München ist es natürlich riesengroß mit der TU München, aber auch der LMU, da kommen auch immer wieder sehr viele Unternehmen raus. Fraunhofer-Institut auch hier im Süden ist sehr spannend und dann mit den Tum Venture Labs hat man dann natürlich auch noch sehr starke Unterstützung, die darüber dann noch hinausgeht.

SPEAKER_00 17:22

Sehr schön, Marius. Zum Schluss, was können wir für euch tun? Was sucht ihr gerade? Sucht ihr neue Leute, sucht ihr neues Geld? Brasilien können wir euch schwierig helfen. Wir gehen erst global nächstes Jahr. Wie gesagt, jetzt haben wir ja in Deutschland aufgestellt, sozusagen, aber bald ist ImpactInsider auch dort kommen global nächstes Jahr, da können wir euch auch in Brasilien helfen oder vielleicht hier uns, dass ihr auch mal dann berichtet, was ihr in Brasilien getan habt. Dann haben wir den ersten englischen Podcast mit euch gleich sozusagen auf Englisch oder auf Spanisch, ja, oder auf Portugiesisch, Portugiesisch, ich meine, und mit, jetzt habe ich den Namen des Standards vergessen, kann man ja live ja übersetzen. Mit D-Bell. Die Bell will ja starten, dass es ja wirklich Podcast und auch möglich ist, Ton zu Ton live zu übersetzen in Sprachen eben. Dann mache ich den Podcast auf Deutsch, auf Brasilianisch, auf Portugiesisch und wir werden es auf Englisch ausstrahlen. Ist auch noch eine Entwicklung. Was können wir für euch tun?

SPEAKER_01 18:12

Ja, also grundsätzlich, wir sind aktuell auf der Suche nach neuen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen, die uns auf dieser Reise begleiten wollen. Insbesondere suchen wir gerade nach einem Founders Associate und insbesondere auch nach einem weiteren Fullstack Engineer, die hier in Deutschland ansässig sind und dann noch nach einem Medical Expert und einem weiteren Founders Associate in Brasilien, die dann aber auch portugiesisch-mächtig sind. Und da brauchen wir auf alle Fälle noch weitere Unterstützung, sind immer sehr gewillt, noch weitere Interviews hier zu führen. Und auf der anderen Seite suchen wir natürlich auch grundsätzlich nach Kontakten in den Gesundheitsbereich. Sei es, dass wir noch mit weiteren Krankenkassen kommunizieren, sonst aber auch mit innovativen Kliniken, die Interesse haben, dort an neuen Technologien zu arbeiten. Da sind wir immer wieder offen für Gespräche, sehen auch, dass wir aktuell Inbound-Traffic auf der Ebene bekommen, um auch zu gucken, inwiefern man das in Deutschland vielleicht schon machen kann, auch wenn bestimmte Rahmenbedingungen noch nicht perfekt vorgegeben sind. Und deswegen da natürlich immer gerne und bin ich immer offen.

SPEAKER_00 19:22

Ja, ja, und das Gute, oder was ist das Gute? In Deutschland muss man frühzeitig herantreten an die Krankenkassen, an die Kliniken, weil es dauert einfach ein bisschen länger hier im Gesundheits- und Half-Stack-Markt-Bereich. Deswegen finde ich es gut, dass ihr frühzeitig anfängt, weil es wird nicht von heute auf morgen gehen. So kenne ich den Markt eben, ja, sondern es dauert sozusagen, wenn man heute beginnt, die Gespräche zu führen, ist man frühestens nächstes Jahr irgendwie in der Prototypphase. Deswegen sozusagen werden wir das im Podcast, in den Shownotes auch weiterleiten, auch posten. Und Marcus, ich danke dir sehr. Finde ich sehr spannend sozusagen auch den Ansatz mit chronischen Krankheiten. Es wird sozusagen ein Riesenmarkt und wirklich eine wichtige Thematik. Ihr wollt ja weitere Krankheiten auch abdecken. Da werden wir euch dann mal nächstes Jahr nochmal interviewen, wenn es soweit ist, in den Podcast, in den internationalen Podcasts aus Brasilien heraus. Und ich freue mich sehr. Vielen Dank, Marc, für das Gespräch. Bis zum nächsten Mal. Tschüss. Vielen Dank, Thomas.