ASAP
Accelerate research from month to minutes.
Fast, accurate, and customizable analysis for histological and microscopic images.
Projekt aus dem
Projektprofil
AI & Big Data
Health & Life Science
Industrie 4.0 & Automatisierung
IT & Software
#Histology
#ImageAnalysis
#DrugDevelopment
#Microscopy
Gründung geplant:
05.2026
Geschäftszweck: Entwicklung und Vermarktung von KI-basierten Softwarelösungen für die automatisierte und adaptive Bildanalyse in der präklinischen und klinischen Forschung, insbesondere für pharmazeutische Unternehmen, CROs und Forschungseinrichtungen.
Standort: Lübeck
Kontakt: maximilian.wattenberg@imte.fraunhofer.de
Gründer:
Maximilian Wattenberg
http://www.research-automation.de/
Problem
Histologische Analysen in der präklinischen und klinischen Forschung sind zeitaufwendig, teuer und fehleranfällig. Klassische manuelle Methoden benötigen oft Monate, bis Ergebnisse vorliegen. Bisherige KI-Ansätze erfordern zudem aufwendige und wiederholte Modelltrainings für jede neue Segmentierungsaufgabe, was den schnellen Einsatz erschwert und kostspielig macht.
Lösung
ASAP bietet eine universelle, KI-basierte Softwareplattform zur ultraschnellen und adaptiven Segmentierung histologischer Bilddaten. Unser innovatives Foundation-Modell benötigt nur eine einzige manuelle Markierung pro Struktur und segmentiert anschließend automatisch alle Datensätze in Sekunden. Dies reduziert manuelle Prozesse drastisch und steigert Reproduzierbarkeit und Effizienz erheblich.
Produkt
ASAP stellt eine On-Demand Webplattform bereit, über die Nutzer ihre histologischen Bilddaten direkt hochladen. Nach einer einmaligen Annotation einer Struktur segmentiert unsere KI automatisch und präzise sämtliche weiteren Proben innerhalb von Sekunden. Der Zugang ist intuitiv, hardwareunabhängig und jederzeit skalierbar auf verschiedenste Anwendungsfälle im Bereich der medizinischen und pharmazeutischen Forschung.
Alleinstellung
Im Gegensatz zu Wettbewerbern wie PathAI und Indica Labs benötigt unser adaptives Foundation-Modell kein wiederholtes Training für neue Aufgaben. Diese einzigartige Technologie erlaubt individuelle Segmentierungsaufgaben in Echtzeit mit minimalem Aufwand. Unser Proof-of-Concept im Bereich Atherosklerose zeigt die enorme Effizienz, die problemlos auf andere Krankheitsbilder und Anwendungen übertragbar ist.Geschäftsmodell
ASAP verfolgt ein duales Geschäftsmodell aus Pay-per-Study und jährlichen Lizenzverträgen. Pay-per-Study ermöglicht akademischen Laboren und kleineren CROs kostengünstige, flexible Analysen. Jahreslizenzen richten sich an große Pharmaunternehmen und CROs mit hohem Durchsatz und regelmäßigen Projekten. Unser Pricing-Modell berücksichtigt Komplexität, Nutzungsumfang und Zusatzleistungen.
Highlights
- Erfolgreicher Proof-of-Concept in der Segmentierung von Atherosklerose
- Adaptives Foundation-Modell ermöglicht Echtzeitsegmentierungen ohne erneutes Training
- Reduziert Analysezeiten von mehreren Monaten auf wenige Minuten
- Starke Fördermitteleinwerbung
Kunde / Markt
Zielgruppen sind akademische Labore, CROs und pharmazeutische Unternehmen, die erhebliche Einsparungen bei Zeit und Kosten durch automatisierte Analysen erzielen. Unser Produkt skaliert problemlos auf Anwendungen wie Alzheimer, IBD und andere Gewebeanalysen, mit zukünftigem Potenzial auch in der klinischen Diagnostik.
Team
Das ASAP-Team vereint führende Experten: Dr. Maik Stille (CEO, Medizininformatiker, Fraunhofer IMTE), Maximilian Wattenberg (CFO, Regulatorik & Finanzen, IMTE), Nele Blum (CTO, KI-Expertin, IMTE), Johann Engster (CTO, Robotik & KI, IMTE) und Dr. Tobias Reinberger (CCO, Biotechnologie-Experte, Institut für Cardiogenetik). Unser interdisziplinäres Team verbindet umfangreiche Erfahrung aus Forschung, Produktentwicklung und Markteintritt mit hoher wissenschaftlicher Kompetenz.Warme Kontakte zu CROs, Biotech und Pharma gesucht.
Wir wollen unsere Anwendung exakt auf die Bedürfnisse des Marktes zuschneiden und unsere Lösung in diversen Anwendungsfeldern unter Beweis stellen. Hierzu suchen wir nach Kontakten in die Einschlägigen Märkte.