Zusammenfassung

Ein Forschungsteam am Universitätsklinikum Düsseldorf will Alltagsdaten aus Smartwatches und Smartphones nutzen, um Krankheitsverläufe bei neurologischen Erkrankungen genauer zu erfassen. Hochauflösende Bewegungssensorik und KI sollen helfen, aus einfachen Aktivitätsdaten belastbare digitale Biomarker zu entwickeln.

Smartwatches erfassen Schritte, Aktivität, Schlaf und weitere Gesundheitsdaten kontinuierlich im Alltag. Ein Düsseldorfer Forschungsprojekt will diese Daten künftig systematisch für die […] Der Beitrag Smartwatch-Daten sollen neue Biomarker für neurologische Erkrankungen liefern erschien zuerst auf mednic.de - News aus Medizin, Digital Health & IT.

Im Detail

Ein Forschungsteam am Universitätsklinikum Düsseldorf will Alltagsdaten aus Smartwatches und Smartphones nutzen, um Krankheitsverläufe bei neurologischen Erkrankungen genauer zu erfassen. Hochauflösende Bewegungssensorik und KI sollen helfen, aus einfachen Aktivitätsdaten belastbare digitale Biomarker zu entwickeln.

Smartwatches erfassen Schritte, Aktivität, Schlaf und weitere Gesundheitsdaten kontinuierlich im Alltag. Ein Düsseldorfer Forschungsprojekt will diese Daten künftig systematisch für die neurologische Forschung nutzbar machen.

Das Projekt NeuroMotion-DIGIT unter Leitung von Dr. Lars Masanneck vom Universitätsklinikum Düsseldorf wurde dafür mit dem mit 50.000 Euro dotierten NeuroTech-Innovationspreis 2026 ausgezeichnet. Im Fokus stehen unter anderem Multiple Sklerose, Myasthenia gravis und die chronisch inflammatorische demyelinisierende Polyneuropathie (CIDP).

Bei diesen Erkrankungen können sich Beschwerden langsam entwickeln oder im Tages- und Therapieverlauf deutlich schwanken. Einzelne Untersuchungen in Klinik oder Praxis bilden solche Veränderungen deshalb nur begrenzt ab.

Daten aus Monaten oder Jahren nutzen

NeuroMotion-DIGIT soll eine Forschungsplattform schaffen, über die Patientinnen und Patienten freiwillig Gesundheitsdaten aus Smartphone und Smartwatch zur Verfügung stellen können. Anders als bei klassischen Studien sollen dabei nicht nur Daten ab dem Zeitpunkt der Aufnahme genutzt werden. Auch bereits über Monate oder Jahre gespeicherte Informationen könnten einbezogen werden.

Dadurch ließen sich möglicherweise Veränderungen vor einer Diagnose, einer Therapieumstellung oder einer klinischen Verschlechterung nachträglich untersuchen. Welche Daten aus welchem Zeitraum für welche Forschungszwecke freigegeben werden, sollen die Teilnehmenden über eine App selbst bestimmen können.

Die Übertragung soll pseudonymisiert erfolgen; über den Zugang zu den Forschungsdaten soll ein unabhängiges Gremium entscheiden. Eine zentrale Herausforderung liegt in der Interpretation der Alltagsdaten. Registriert eine Smartwatch weniger Schritte, kann das auf eine krankheitsbedingte Verschlechterung hinweisen – muss es aber nicht.

Auch ein Infekt, Urlaub, veränderte Routinen oder schlicht eine seltener getragene Uhr können die Messwerte beeinflussen. Um solche Effekte besser auseinanderzuhalten, wollen die Forschenden die Smartwatch-Daten bei einem Teil der Teilnehmenden mit hochauflösender Bewegungssensorik abgleichen.

Dafür sollen sogenannte Movement Suits eingesetzt werden, die Bewegungen des gesamten Körpers erfassen und Veränderungen etwa beim Gang, Gleichgewicht sowie bei Arm- und Handfunktionen detailliert dokumentieren. Die hochauflösenden Bewegungsmuster sollen anschließend mit den Daten gewöhnlicher Smartwatches verglichen werden.

Langfristig könnten KI-Verfahren daraus charakteristische Muster ableiten, die sich als digitale Biomarker für Krankheitsverlauf oder Therapieansprechen eignen.

Frühere Studie liefert erste Hinweise

Dass handelsübliche Wearables tatsächlich klinisch relevante Informationen liefern können, hat die Düsseldorfer Arbeitsgruppe bereits in einer früheren Studie bei CIDP untersucht. In einer prospektiven Beobachtungsstudie mit 46 Betroffenen zeigte sich, dass insbesondere die maximale tägliche Schrittzahl aus Smartwatch-Daten mit etablierten klinischen Scores zur Krankheitsschwere korrelierte.

Bei 43 Teilnehmenden mit ausreichender Datenqualität erreichte die maximale tägliche Schrittzahl eine Korrelation von 0,74 mit dem I-RODS-Score und von −0,54 mit dem INCAT-Score. Die Autoren werteten dies als Hinweis darauf, dass handelsübliche Smartwatches etablierte klinische Untersuchungen ergänzen könnten.

Die Studie war allerdings klein und auf CIDP-Patienten unter stabiler IVIG-Therapie begrenzt. Die Arbeitsgruppe am Universitätsklinikum Düsseldorf untersucht Wearables und andere digitale Technologien bereits seit mehreren Jahren als mögliche Marker neurologischer Erkrankungen.

Ziel ist ausdrücklich nicht, klinische Diagnostik durch Consumer-Geräte zu ersetzen, sondern kontinuierliche Alltagsdaten mit klassischen Untersuchungen, Bildgebung und Laborparametern zu verbinden.

Deutsche Gesellschaft für Neurologie ►

Universitätsklinikum Düsseldorf ►

Der Beitrag Smartwatch-Daten sollen neue Biomarker für neurologische Erkrankungen liefern erschien zuerst auf mednic.de - News aus Medizin, Digital Health & IT.