Mehrzahl der mittelhessischen Teams aus der Life-Science-Branche
Innovationen entstehen oft dort, wo kluge Köpfe den Raum bekommen, groß zu denken: in den Hörsälen und Laboren der mittelhessischen Hochschulen. Genau hier setzt die Initiative „Hessen Ideen“ an. Aktuell läuft das große Online-Voting für den Hessen Ideen Wettbewerb 2026, und Sie können mitentscheiden, welche Start-up-Visionen ins Finale einziehen! Noch bis zum 13. August 2026 besteht die Möglichkeit, aus 30 nominierten Projekten einen Favoriten zu wählen.
Was ist „Hessen Ideen“?
Hessen Ideen ist eine gemeinsame Initiative des Landes Hessen, der hessischen Hochschulen und der regionalen Wirtschaft. Das erklärte Ziel: Unternehmerisches Potenzial an den Universitäten entdecken und auf dem Weg zur echten Gründung fördern. Durch ein landesweites Netzwerk, finanzielle Stipendien, Unterstützung beim Crowdfunding und den prestigeträchtigen Wettbewerb erhalten Gründer:innen den nötigen Rückenwind, um aus einer ersten akademischen Idee ein tragfähiges Geschäftskonzept zu entwickeln.
Das Voting 2026: Alle mittelhessischen Ideen
Jede hessische Hochschule hatte die Möglichkeit, bis zu drei Teams für den Preis vorzuschlagen. Für die insgesamt 30 angemeldeten Teams kann nun bis zum 13. August auf der Website hessen-ideen.de abgestimmt werden.
AVVA – Die ADHS App für Frauen (Philipps-Universität Marburg) Jetzt Abstimmen
AVVA ist die erste ADHS-Plattform, die deinen Zyklus versteht. Die App erkennt die hormonellen Wellen, die deine Konzentration und Energie steuern, und gibt dir jeden Morgen genau die Unterstützung, die du an diesem Tag brauchst.
PRAXISWEIT – Remote Integration von Ärztinnen in Hausarztpraxen (Philipps-Universität Marburg) Jetzt Abstimmen
PRAXISWEIT begegnet dem zunehmenden Hausärztemangel mit einem innovativen Videosprechstundenkonzept, das bislang ungenutzte ärztliche Ressourcen aktiviert und die medizinische Versorgung insbesondere in ländlichen Regionen nachhaltig stärkt.
PRISM: Ein selbstoptimierendes System zur beschleunigten Entwicklung neuer Materialien (Justus-Liebig-Universität Gießen) Jetzt Abstimmen
Die Welt braucht dringend Hochleistungsmaterialien für saubere Energie, Raumfahrt und Medizin. Doch die Entwicklung dauert oft Jahre.
Um diesen Flaschenhals zu durchbrechen, bauen wir PRISM. Mit leistungsstarken Foundation Models und World Models mit Wahrnehmung, Intuition und Kognition stellt PRISM selbstständig Material-Hypothesen auf. Da solche Modelle durch aktive Experimente lernen müssen, schaffen wir den Sprung in die Praxis durch sogenannte „Self-Driving Labs“. PRISM greift so unmittelbar in die Produktion ein, um neue Werkstoffe autonom in der Realität zu testen.
Sequenta – neue Antibiotika gegen resistente Erreger (Justus-Liebig-Universität Gießen) Jetzt Abstimmen
Sequenta entwickelt neue Antibiotika gegen Krankheitserreger, gegen die heutige Medikamente immer häufiger nicht mehr wirken. Solche Antibiotika-Resistenzen sind weltweit ein wachsendes Problem: Bakterien, die früher gut behandelbar waren, kosten heute Millionen Menschen das Leben. Gleichzeitig dauert die Entwicklung neuer Medikamente meist über zehn Jahre und ist sehr teuer.
Hemodynamix – (Justus-Liebig-Universität Gießen) Jetzt Abstimmen
Hemodynamix möchte Ärztinnen und Ärzten dabei helfen, die Funktion des Herzens einfacher und genauer zu beurteilen. Bei vielen Untersuchungen im Krankenhaus werden bereits Druckkurven aus dem Herzen gemessen. Diese Kurven enthalten wichtige Informationen darüber, wie gut das Herz arbeitet und wie stark es belastet ist.
ORUS 2.0 – Multimodales Predictive Care Intelligence System für stationäre Langzeitpflege (Technische Hochschule Mittelhessen) Jetzt Abstimmen
Stellen Sie sich vor, ein Mensch erlebt einen Notfall in einer Pflegeeinrichtung – und die Warnzeichen waren bereits vorhanden. Verteilt auf verschiedene Systeme, von niemandem zusammengeführt, von keiner Software erkannt. Genau so entstehen in deutschen stationären Pflegeeinrichtungen täglich vermeidbare Krisen. ORUS 2.0 macht aus diesem Datenrauschen ein Frühwarnsystem. Unsere KI verbindet verstreute Signale aus verschiedenen Pflegedatenquellen – und schlägt Alarm, bevor ein Notfall eintritt.
