LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Uncovr macht OP-Videos mit Künstlicher Intelligenz auswertbar und erzeugt daraus automatisch strukturierte operative Berichte. Die Software analysiert OP-Streams in Echtzeit, erkennt Verfahrensschritte und verbindet jeden Abschnitt mit einem präzisen Video-Zeitstempel. Damit können medizinische Teams KI-Ergebnisse direkt gegen das tatsächliche Bildmaterial prüfen und die Nachverfolgbarkeit von Eingriffen stärken. Ziel ist außerdem, Dokumentationsaufwand zu reduzieren und Daten für Forschung sowie Training besser nutzbar zu machen.
In vielen Krankenhäusern beginnt der Dokumentationsaufwand dort, wo der eigentliche Eingriff endet: bei der Übertragung von Beobachtungen aus dem OP-Saal in strukturierte Formulare, Codes und Systeme. Genau an dieser Stelle setzt Uncovr an. Das 2025 gegründete Startup verfolgt einen datengetriebenen Ansatz für das Operating-Room-Management: Aus chirurgischem Videomaterial werden automatisch identifizierbare Schritte, Bewegungen und relevante Ereignisse extrahiert. Anschließend erstellt die KI einen strukturierten operativen Bericht, statt dass das medizinische Personal alles manuell zusammenfasst.
Technisch beschreibt das System eine Pipeline aus Bildanalyse, Ereigniserkennung und Dokumentengenerierung, die an den Verlauf des Eingriffs gekoppelt ist. Uncovr analysiert OP-Video in Echtzeit und ordnet die erkannten Phasen einer Operation zu. Dazu nutzt die Lösung digitale Video-Feeds aus unterschiedlichen minimal-invasiven Verfahren, einschließlich laparoskopischer und roboterassistierter Chirurgie. Zentral ist dabei nicht nur das „Was“, also welche Schritte und Bewegungen das System erkennt, sondern auch das „Wann“: Jeder Segmentteil des erzeugten Berichts wird mit einem exakt passenden Zeitstempel im Video verknüpft.
Für die Akzeptanz in der Praxis ist diese timestamp-basierte Kopplung entscheidend, weil sie eine nachvollziehbare Verifikation ermöglicht. Medizinische Teams können die KI-generierten Einträge nicht blind übernehmen, sondern die Informationen direkt im Videomaterial an der korrespondierenden Stelle prüfen. Das stärkt die chirurgische Traceability, also die lückenlose Zuordnung von dokumentierten Aussagen zu beobachtbaren Sequenzen. Außerdem geht der Ansatz über reine Freitext-Erstellung hinaus: Uncovr ordnet die kontinuierlich analysierten Abläufe auch der relevanten regulatorischen Kodierung zu und reduziert damit die Wahrscheinlichkeit, dass aus späteren Rückfragen ein zusätzlicher Dokumentations- und Korrekturbäcker wird.
Operative Berichte sind jedoch nur der Anfang. Laut Beschreibung will die Plattform mit den so gewonnenen, strukturierten Daten Qualität in der Versorgung verbessern, Forschung beschleunigen und Training im medizinischen Bereich unterstützen. Der Hebel ist dabei die Verfügbarkeit von Daten, die nicht nur archiviert, sondern „nutzbar gemacht“ werden: Aus Videomaterial entstehen strukturierte Datensätze, die sich in Krankenhaus-Informationssysteme integrieren lassen. Für Kliniken bedeutet das potenziell weniger Verwaltungsarbeit im Anschluss an Eingriffe und zugleich bessere Voraussetzungen, um klinische Verläufe für Auswertung und Lernzwecke aufzubereiten – ohne dass jedes Team jedes Mal neu bei Null beginnt.
Hinter der Gründung steht Ines Iraki, die Uncovr 2025 mitaufgebaut hat und als Chief Executive Officer führt. Ihre Laufbahn ist bemerkenswert breit: Sie studierte an Sciences Po Paris zunächst Ökonomie und Finanzen und anschließend Public Affairs. Bereits 2024 übernahm sie eine Teamleitungsrolle bei TheremAI, einem Unternehmen, das Präzisionsmedizin für neurodegenerative Erkrankungen fokussiert; davor bzw. parallel war sie zwischen 2024 und 2025 auch als Growth-Equity-Investorin bei Bpifrance tätig. Diese Mischung aus Business-Fokus, Kapitalmarkt-Erfahrung und Healthcare-Umfeld passt zu einem Produkt, das nicht nur ein technisches Modell liefert, sondern auch in Prozesse, Kodierungen und Krankenhaus-Workflows eingebettet werden muss.
Uncovr ordnet sich damit in eine breitere Bewegung ein: KI wird zunehmend nicht als isoliertes Analyse-Tool verstanden, sondern als Orchestrator für Dokumentation und Datenintegration in hochregulierten Umgebungen. Gleichzeitig schärft der Ansatz den Wettbewerb um „workflow-nahe“ KI, also Systeme, die nicht erst nachträglich Daten in Berichte umwandeln, sondern den Ablaufzeitraum selbst mitdenken. In Irakis Umfeld ist das nicht nur auf das OP-Management beschränkt: Sie ist als Angel Investor bei Davis AI aktiv, einem Unternehmen für KI-gestützte Architektur- und Immobilienanwendungen, und sie gehört außerdem zum Gründungskollektiv Qarawin, das 2025 gestartet wurde, um marokkanische Wissenschaftler und Unternehmer zusammenzubringen. Für die nächsten Schritte wird vor allem entscheidend sein, wie gut sich die KI-Erkennung über verschiedene OP-Techniken, Kamerawinkel und Gerätegenerationen hinweg kalibrieren lässt – denn genau diese Variabilität bestimmt, wie belastbar die erzeugten Berichte im Alltag wirklich sind.
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