Die RISC Software GmbH nutzt KI und Simulation, um die Gesundheitsversorgung auf ein neues Niveau zu heben. Unsere Technologien verbessern die Bildverarbeitung, unterstützen bei der Diagnosestellung und ermöglichen die Entwicklung personalisierter Therapieansätze. Durch KI-gestützte Lösungen steigern wir die Qualität der Gesundheitsversorgung, optimieren Prozesse und fördern den Wissenstransfer für eine nachhaltige und sichere Medizin. Unsere Forschung in KI und Simulation erhöht die Patientensicherheit durch optimale Diagnose und Operationsvorbereitung und rettet Leben durch Früherkennung von auftretenden Komplikationen.
Medizinische Softwareentwicklung stellt die höchsten Anforderungen an Zuverlässigkeit, Präzision und regulatorische Konformität. Die RISC Software GmbH bringt hier eine in Österreich einzigartige Kombination mit: algorithmische Tiefe aus über 30 Jahren Forschungstradition, enge klinische Partnerschaften (Kepler Universitätsklinikum Linz, JKU Linz) und nachgewiesene Erfahrung als Konsortialführerin in Leitprojekten des Landes Oberösterreich.
Unser Arbeitsfeld umfasst drei Kernbereiche: medizinische Bildsegmentierung und -analyse, Simulationssysteme für Training und präoperative Planung sowie KI-gestützte klinische Entscheidungsunterstützung. Was uns dabei auszeichnet: Wir verstehen sowohl die technischen Anforderungen als auch den klinischen Alltag – durch jahrelange Zusammenarbeit mit Neurochirurg*innen, Intensivmediziner*innen und Augenchirurg*innen.
Medizinische Bilddaten (MRT, CT, Angiographie) sind hochdimensional und erfordern spezialisierte Verarbeitungspipelines. RISC entwickelt Deep-Learning-Modelle zur automatischen Segmentierung anatomischer Strukturen – etwa Blutgefäße, Hirnareale und Aneurysma-Geometrien aus Angiographie-Aufnahmen. Diese Segmentierungen sind Grundlage für patientenspezifische 3D-Modelle, die für präoperative Planung, biomechanische Analysen und Trainingssimulationen genutzt werden. Besonderer Fokus liegt auf der Robustheit bei kleinen, klinisch annotierten Datensätzen – ein häufiges Problem im medizinischen Bereich, das wir durch Transfer Learning, Datenaugmentierung und hybride Modellierungsansätze adressieren.
Mit dem MEDUSA-Projekt (2019–2024) hat die RISC SOftware GmbH als Konsortialführerin einen hybriden neurochirurgischen Trainingssimulator realisiert, der physische und virtuelle Elemente kombiniert: 3D-gedruckte und gegossene haptische Modelle aus Silikon werden mit Mixed-Reality-Overlays anatomischer Strukturen überlagert. Chirurg*innen trainieren mit echten Instrumenten in einer realistischen Umgebung – ohne Patientenrisiko. Die technischen Kernkomponenten des MEDUSA-Simulators umfassen ein multimodales Tracking-System (Positions- und Orientierungsverfolgung chirurgischer Instrumente), Echtzeit-Gewebesimulation (biomechanisches Modell deformierbarer Weichgewebe) sowie ein KI-Planungsmodul, das aus CT/MRT-Rohdaten in wenigen Minuten ein patientenspezifisches 3D-Operationsmodell generiert.
Mit vizARd (Visual Augmented Reality Assistant for Spatial Mapping) hat RISC ein AR-System für die präoperative Planung entwickelt, das dreidimensionale anatomische Modelle direkt in das Sichtfeld des Operationsteams einblendet. Die Software verarbeitet Bilddaten, segmentiert relevante Strukturen und überträgt das Ergebnis in eine AR-Darstellung – kompatibel mit gängigen Head-Mounted Displays. Ziel: Chirurg*innen erhalten unmittelbar vor und während des Eingriffs räumliche Orientierung auf Basis echter Patientenanatomie.
Quantencomputing zählt zu den disruptivsten Schlüsseltechnologien unserer Zeit. Basierend auf quantenphysikalischen Phänomenen verspricht es effizientere Rechenprozesse, neue Möglichkeiten in der Datenverarbeitung oder gar Ansätze für bislang unlösbare Probleme. Ob in der Industrie, der Materialforschung oder der Medizin: Überall, wo riesige Datenmengen verarbeitet und hochdimensionale Probleme gelöst werden müssen – kurz: dort, wo klassische Computer an ihre Grenzen stoßen – eröffnet Quantencomputing neue Perspektiven.
Die RISC Software GmbH versteht sich als Pionier an der Schnittstelle von Forschung und Anwendung. Als außeruniversitäre Forschungseinrichtung identifizieren wir technologische Trends frühzeitig und treiben deren Umsetzung aktiv voran. Unsere langjährige Expertise in den Bereichen Softwareentwicklung, mathematischer Modellierung und insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz macht uns zu einem starken Akteur im Zukunftsfeld Quantencomputing und dessen praktischer Anwendung. Unser Ziel: Schon heute Anwendungsfelder erschließen und diese Technologie nutzbar machen, um morgen konkrete Lösungen realisieren zu können.
In mehreren Forschungsprojekten untersucht die RISC Software GmbH gezielt den Einsatz von Quantum Machine Learning im medizinischen Kontext – von der Analyse von EKG-Signalen bis zur Interpretation von Röntgenbildern. Unsere Ansätze werden in realitätsnahen Szenarien evaluiert und wurden bereits auf internationaler Bühne präsentiert.
Automatische Segmentierung anatomischer Strukturen aus MRT/CT-Daten – robuste Modelle auch bei klinisch kleinen, annotierten Datensätzen.
Hybride Simulatoren mit haptischen 3D-Modellen, Echtzeit-Gewebesimulation, Instrument-Tracking und Mixed-Reality-Overlay.
KI-Modelle zur frühzeitigen Erkennung klinischer Zustandsverschlechterungen auf Basis von Vitalzeichen, EKG-Signalen und Labordaten.
Automatische Erzeugung patientenspezifischer 3D-Operationsmodelle und AR-Visualisierung anatomischer Strukturen in Echtzeit.
Geometrie- und Strömungsanalyse (CFD) zerebraler Aneurysmen zur Unterstützung von Therapieentscheidungen (Clip vs. Coil)..
Grundlagenforschung zu Quantum Machine Learning (QML) für diagnostische Aufgaben – Potenzialanalyse und Proof-of-Concept-Entwicklung.
Daten automatisiert analysieren, validieren und damit Machine Learning Modelle trainieren
Unser Newsletter „RISC AI Trends“ liefert Ihnen alle zwei Wochen die neuesten Forschungsergebnisse und Technologien aus der Welt der KI.
Ja. Die Forschungsabteilung Medical Informatics der RISC Software GmbH deckt ein breites Spektrum ab: klinische Entscheidungsunterstützung, KI-gestützte Diagnostik, medizinische Bildverarbeitung und -segmentierung sowie die Entwicklung von Trainingssimulatoren.
KI-Modelle können medizinische Bilddaten – etwa MRT- und CT-Aufnahmen – in kurzer Zeit analysieren und dabei Strukturen wie Tumoren, Gefäßanomalien oder Gewebeveränderungen mit hoher Präzision segmentieren und klassifizieren. Während ein Radiologe oder eine Neurochirurgin eine Aufnahme manuell auswerten muss, verarbeitet ein trainiertes Deep-Learning-Modell dieselben Daten in Sekunden – und markiert kritische Befunde automatisch. Die RISC Software GmbH entwickelt solche Systeme, etwa zur Erkennung und Geometrieanalyse zerebraler Aneurysmen, und wertet sie gemeinsam mit klinischen Partnern wie dem Kepler Universitätsklinikum Linz in realen Szenarien aus.
Ein medizinischer Trainingssimulator ermöglicht es Chirurg*innen, operative Eingriffe zu üben, ohne Patientinnen und Patienten einem Risiko auszusetzen. Moderne Systeme kombinieren dabei physische, haptische Modelle – also greifbare 3D-Nachbildungen anatomischer Strukturen aus Silikon oder Kunstharz – mit virtuell überlagerten Bilddaten (Mixed Reality). So kann beispielsweise eine Neurochirurgin das Clipping eines Gehirnaneurysmas mit echten Instrumenten trainieren, während das System gleichzeitig den Fortschritt analysiert und Feedback gibt. Die RISC Software GmbH hat mit dem Projekt MEDUSA (2019–2024) als Konsortialführerin genau einen solchen hybriden Simulator für neurochirurgische Eingriffe entwickelt – gefördert mit 2,2 Mio. Euro durch das Land Oberösterreich.
Bei der präoperativen Planung hilft KI dabei, aus realen Patientendaten (CT- oder MRT-Aufnahmen) in kurzer Zeit ein individuelles 3D-Modell der relevanten Anatomie zu erzeugen. Dieses Modell kann der Operateur vorab eingehend studieren, kritische Zugangswege identifizieren und Risiken abwägen – noch bevor der erste Schnitt gesetzt wird. Im Falle von Gehirnaneurysmen bedeutet das etwa: automatische Segmentierung der Gefäßgeometrie, Visualisierung des Aneurysmasacks und seiner Lage zu umliegenden Strukturen sowie die Simulation des geplanten Clipping-Manövers. RISC entwickelt solche Planungssoftware im Rahmen der Projekte MEDUSA, IASON und ARES in enger Kooperation mit Kliniken.
Klassische KI-Modelle – etwa neuronale Netze – laufen auf herkömmlichen Computern, die Informationen als Bits (0 oder 1) verarbeiten. Quantum Machine Learning (QML) nutzt stattdessen Qubits, die dank quantenmechanischer Effekte wie Superposition und Verschränkung mehrere Zustände gleichzeitig repräsentieren können. Das eröffnet theoretisch die Möglichkeit, bestimmte Optimierungs- und Lernprobleme deutlich effizienter zu lösen – insbesondere bei hochdimensionalen Datensätzen oder kleinen, aber komplexen Trainingsdaten, wie sie etwa in der medizinischen Diagnostik auftreten. Die RISC Software GmbH erforscht QML im Projekt QML4Med gezielt für medizinische Klassifikationsaufgaben und untersucht im Projekt QuditML den Einsatz sogenannter Qudits – Multi-Level-Quantensysteme, die über zwei Zustände hinausgehen und so noch mehr Rechenkapazität erschließen könnten.
Vollständig fehlertolerante Quantencomputer, die klassische Supercomputer in breiten Anwendungsfeldern übertreffen, sind nach aktuellem Forschungsstand noch einige Jahre entfernt. Bereits heute lassen sich jedoch sogenannte Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-Geräte für ausgewählte Optimierungs- und Machine-Learning-Aufgaben einsetzen – mit messbaren Vorteilen in spezifischen Problemklassen. Unternehmen, die jetzt beginnen, Anwendungsfelder zu evaluieren, Algorithmen zu entwickeln und Expertise aufzubauen, werden bei der Marktreife der Technologie einen entscheidenden Vorsprung haben. Die RISC Software GmbH versteht sich als Forschungs- und Entwicklungspartner für genau diesen Schritt: von der Potenzialanalyse bis zum Proof of Concept in realen Anwendungsszenarien.
