Wie NEX Health Intelligence mit KI Krankenhausinfektionen vorhersagt und verhindert

Das Unternehmen entstand aus Forschung am Imperial College London und entwickelt ein KI‑basiertes „Infection‑Intelligence“-System, das Krankenhäuser dabei unterstützen soll, gefährliche Infektionsketten frühzeitig zu erkennen und zu unterbrechen.

Warum das Startup gegründet wurde

Die meisten Systeme zur Infektionskontrolle reagieren erst, wenn bereits mehrere Fälle aufgetreten sind. Zu diesem Zeitpunkt hat sich ein Erreger im Krankenhaus häufig schon weiter verbreitet.

Genau diese Verzögerung wollten die Gründer von NEX adressieren. Während seiner Promotion am Imperial College entwickelte der Gründer mathematische und epidemiologische Modelle, die Infektionsrisiken innerhalb von Krankenhäusern berechnen können.

Das Ziel: Infektionsausbrüche vorhersehen statt nur darauf reagieren.

Wie die KI Infektionsausbrüche vorhersagt

Die Plattform von NEX analysiert große Mengen klinischer und organisatorischer Krankenhausdaten mithilfe von künstlicher Intelligenz und prädiktiver Analyse.

Zu den zentralen Funktionen gehören:

• Prädiktive Infektionsmodelle: KI berechnet, in welchen Stationen oder Patientengruppen ein erhöhtes Infektionsrisiko besteht.
• Analyse von Übertragungswegen: Das System untersucht Patientendaten und Abläufe im Krankenhaus, um mögliche Infektionsketten zu identifizieren.
• Frühwarnsystem für Kliniken: Hygiene‑ und Infektionskontrollteams erhalten Prognosen, die frühzeitige Maßnahmen ermöglichen, etwa Isolation von Patienten oder Anpassungen von Behandlungsprotokollen.

Die Technologie kombiniert Mathematik, Epidemiologie, klinische Daten und Machine Learning, um Infektionsdynamiken im Krankenhaus zu modellieren.

Laut Unternehmen wurden die Modelle bereits mit Hunderttausenden Patientendatensätzen aus großen Krankenhausnetzwerken in Großbritannien und Asien getestet. Dabei zeigte sich, dass sich Krankenhausinfektionen teilweise Tage vor der klinischen Diagnose vorhersagen lassen.

Wo die Plattform bereits getestet wird

NEX gibt an, seine Technologie in verschiedenen Gesundheitssystemen zu evaluieren.

Dazu gehören laut verfügbaren Angaben:

• Validierungsstudien mit Patientendaten aus großen Krankenhaussystemen im Vereinigten Königreich und in Asien.
• Evaluierungsprojekte mit Organisationen des britischen National Health Service (NHS), darunter Tests in zwei Londoner NHS Trusts.
• Einsatz der Überwachungsplattform in Thailands größtem Militärkrankenhaus, einer Klinik mit hoher Infektionsprävalenz.

Welche konkreten NHS‑Trusts beteiligt sind, wurde in öffentlich zugänglichen Berichten bisher nicht detailliert genannt.

1 Million Euro frisches Kapital

Im Mai 2026 sammelte NEX Health Intelligence 1 Million Euro in einer Pre‑Seed‑Finanzierungsrunde ein.

Angeführt wurde die Runde von Brighteye Ventures. Weitere Investoren sind:

• Adeline Arts & Science
• AFI Ventures
• Momentous Ventures
• Conception X Angel Syndicate
• mehrere Branchen‑Angel‑Investoren

Nach Angaben des Unternehmens beläuft sich die Gesamtfinanzierung damit auf rund 1,2 Millionen Pfund.

Wofür das Geld eingesetzt werden soll

Mit dem frischen Kapital will NEX vor allem die praktische Anwendung seiner Technologie ausbauen.

Geplant sind unter anderem:

• Weiterentwicklung der KI‑Modelle zur Vorhersage von Infektionsausbrüchen
• Ausbau klinischer Evaluierungen mit Krankenhauspartnern
• Fortschritte bei regulatorischen Zulassungen im Vereinigten Königreich
• Skalierung der Plattform für den Einsatz in weiteren Gesundheitssystemen

Von reaktiver zu prädiktiver Infektionskontrolle

Sollten sich solche Systeme breit durchsetzen, könnte sich die Infektionskontrolle in Krankenhäusern grundlegend verändern.

Statt Ausbrüche erst zu erkennen, wenn Patienten bereits erkranken, könnten KI‑basierte Prognosen medizinischen Teams eine Art Frühwarnsystem liefern. So ließen sich Maßnahmen ergreifen, bevor sich ein Erreger im Krankenhaus ausbreitet.

Die Technologie befindet sich zwar noch in frühen Test‑ und Einführungsphasen. Doch sie steht für einen wachsenden Trend im Gesundheitswesen: künstliche Intelligenz einzusetzen, um Risiken vorherzusagen – und nicht erst im Nachhinein zu reagieren.