LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Mantis Biotech stellt mit Parva eine Verbraucher-Software vor, die Eingaben wie Tippgeschwindigkeit und Klickmuster kontinuierlich auswertet. Statt Nutzer mit Bevölkerungsdaten zu vergleichen, bildet sie eine persönliche „Baseline“ und erkennt Abweichungen im eigenen Verlauf. Damit will das Unternehmen den blinden Fleck vieler Diagnosen adressieren, die oft nur Momentaufnahmen aus einzelnen Monats-Terminen nutzen. Der Ansatz zielt zunächst auf Risiko- und Veränderungssignale statt auf eine finale Diagnose.
Wer Kognition nur beim Arzttermin betrachtet, misst im Grunde einen einzelnen Ausschnitt aus einem dynamischen System. Genau an dieser Lücke setzt Parva von Mantis Biotech an: Die Software läuft auf einem Laptop, beobachtet passive Nutzersignale und prüft danach, ob sich die Muster gegenüber der eigenen Vorgeschichte verschieben. Im Zentrum steht dabei eine „Baseline of One“-Logik, also der Gedanke, dass der beste Vergleich nicht die statistische Durchschnittsperson ist, sondern die eigene Entwicklung im Zeitverlauf. Für Menschen, deren Symptome im Tages- oder Wochenrhythmus schwanken, kann das entscheidend sein, weil die Messung sonst immer das „falsche“ Zeitfenster erwischt.
Als Treiber nennt der Text insbesondere die Art, wie kognitive Versorgung häufig organisiert ist: Behandlungen und Abklärungen erfolgen in der Regel über Termine mit relativ zufälligem Abstand, oft nur einmal pro Monat. Ein einzelner Besuch kann dadurch den Zustand eines Menschen zwar dokumentieren, bildet aber keinen verlässlichen Trend. Witchel, die das Produkt inhaltlich geprägt hat, verweist auf Beispiele wie Long COVID, Demenz und perimenopausales Syndrom – Erkrankungen, bei denen sich Symptome im Takt biologischer und hormoneller Veränderungen bewegen können. Bei Frauen verstärkt sich laut der Darstellung zudem der Effekt, dass Emotionen und die Fähigkeit zur Selbstregulation mit dem monatlichen Zyklus schwanken, wodurch ein „einmaliger Check“ regelmäßig zu einer unvollständigen Momentaufnahme wird.
Technisch übersetzt sich das in ein Modell, das nicht primär „Normalwerte“ aus großen Populationen lernt, sondern individuelle Muster gegeneinanderstellt. Parva sammelt unter anderem Tastaturdaten wie die Latenz zwischen einzelnen Eingaben sowie Bewegungen der Maus, wie lange ein Tab im Vordergrund Aufmerksamkeit erhält und wie schnell jemand auf eine Nachricht oder einen Kontakt reagiert. Diese Signale werden dann in einer HIPAA-konformen Datenbasis abgelegt und Tag für Tag relativ zur eigenen Historie gewichtet. Der Ansatz betrifft damit auch ein klassisches Problem bei Diagnosekriterien: Wenn Kriterien historisch aus Daten entstanden sind, in denen bestimmte Gruppen systematisch unterrepräsentiert waren, können Muster falsch einsortiert werden. Der Text führt ADHD als Beispiel an, das bei Frauen häufig übersehen wird, weil sich die ursprünglichen Bewertungslogiken stark an Beobachtungen aus anderen Populationen orientiert haben.
Auch der Nutzungsmodus unterscheidet sich von dem, was man aus vielen Gesundheitsprodukten kennt. Schlicher, die als Anwenderin im Text vorkommt, beschreibt, dass Parva ihre Baseline beim Einstieg ermittelt und anschließend im Hintergrund mitläuft, während sie arbeitet – ohne dass zusätzliche Wearables oder invasive Messungen nötig wären. Genau diese „ruhige“ Integration ist ein weiterer wichtiger Punkt: Wenn ein System nur funktioniert, sobald Menschen zusätzliche Sensorik tragen oder Tests regelmäßig wiederholen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass Daten wirklich den Alltag abbilden. Witchel macht dabei zugleich eine konzeptionelle Abgrenzung: Das Produkt soll nicht als allgemeines „Frauen-Gesundheits-Flaggschiff“ verstanden werden, sondern als Werkzeug, um gesundheitliche Lücken sichtbar zu machen, wobei sich die niedrigere Baseline vieler Betroffener in der Praxis besonders deutlich auswirkt.
Spannend ist zudem, woher die technische Haltung kommt. Witchel begann laut Darstellung nicht in der Neurologie, sondern mit Physik-Simulationen, um vorherzusagen, wann Körperstrukturen brechen – ein Arbeitsfeld, das sie in professionelle Sportkreise geführt habe, weil dort die Frage nach Verletzungsrisiken am direktesten mit echten Entscheidungsprozessen verknüpft ist. Von dieser Perspektive aus leitet sie eine Skepsis gegenüber rein statistischen Ansätzen ab, die im individuellen Kontext versagen könnten. Die Argumentation nutzt eine Bildanalogie: Ein KI-Bildmodell könne ein „perfektes“ Gesicht erzeugen, sei aber bei ungleichmäßigen Gesichtern sichtbar schlechter – übertragen auf Kognition heißt das, dass Mustererkennung auf der Populationsskala die persönliche Abweichung nicht zuverlässig genug abbildet.
Am Markt versucht Mantis Biotech, mehrere junge Felder gleichzeitig zu besetzen: digitale Biomarker, behavioral Biometrics und digitale Gesundheit „Digital Twins“. Das Unternehmen nennt zudem eine konkrete Kapitalbasis: Es wurden 7,4 Millionen US-Dollar eingesammelt, angeführt von Decibel, mit Beteiligung von Y Combinator und Liquid 2. In der Wettbewerbslandschaft werden vor allem Anbieter erwähnt, die sich entweder auf digitale Biomarker stützen oder stärker auf einzelne Signale bzw. einzelne Krankheiten fokussieren. Parva nimmt dagegen eine breitere Sicht ein, weil es eine kontinuierliche Monitoring-Komponente mit der Organisation der passenden Laborauswertungen und vor allem dem praktischen „Lotsen“ zu den richtigen Spezialistinnen und Spezialisten verbinden will. Zugänglich wird das System dabei über Kliniken und Praxen, die langfristige kognitive Beschwerden betreuen – unter anderem in Bereichen wie ADHD- und Executive-Function-Clinics sowie outpatienter Psychiatrie, daneben auch bei Perimenopause- und Neurologie-Angeboten.
Wichtig bleibt die rechtliche und klinische Einordnung: Parva ist laut Darstellung keine Heilung und „rechtlich“ (im Sinne des regulatorischen Status) noch keine Diagnose. Das System markiert Risiken und arbeitet mit der Sprachregel „Chance“ statt Urteil, während das Unternehmen an FDA-Freigaben sowie an Erstattungswegen arbeitet. Für Patientinnen wie Schlicher soll der Nutzen vor allem in einer besseren Erinnerung bestehen: Wenn die kognitive Abweichung kontinuierlich dokumentiert ist, verändert das die Gesprächsbasis mit Ärztinnen und Ärzten. Der größere Anspruch, den der Text formuliert, ist damit weniger „Künstliche Intelligenz ersetzt Klinikentscheidungen“ als vielmehr: Eine individuelle Baseline könnte das nachholen, was Bevölkerungsdurchschnitte historisch zu spät sichtbar gemacht haben.
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