Apple Watch und KI: Krankheiten erkennen, bevor sie ausbrechen

MIT-Forscher trainieren ein KI-Modell mit Millionen von Smartwatch-Daten. Die Ergebnisse bei Bluthochdruck und Herzrhythmusstörungen sind vielversprechend.

Diagnose am Handgelenk

Was wäre, wenn eine Smartwatch gesundheitliche Probleme erkennt, bevor Symptome auftreten? Forscher des Massachusetts Institute of Technology und des Health-Tech-Unternehmens Empirical Health machen genau das möglich. Ihr KI-Modell analysiert Daten der Apple Watch – Herzfrequenz, Schlafmuster, Bewegung, Atmung – und identifiziert Risiken für Erkrankungen wie Bluthochdruck oder Vorhofflattern. Trainiert wurde es mit rund 3 Millionen Personentagen an Aufzeichnungen.

Lücken sind kein Problem

Das Modell I-Jepa lernt selbstständig aus unvollständigen Zeitreihen. Trägt jemand die Uhr nicht oder setzen Messungen aus, füllt die KI die Lücken intelligent. Erst danach erfolgt die Feinjustierung mit gelabelten Daten. Insgesamt flossen 63 Messgrößen aus fünf Bereichen ein: Herz-Kreislauf, Atmung, Schlaf, Aktivität und Vitalwerte.

Hohe Erkennungsraten

Die Testergebnisse sprechen für sich. Bei Bluthochdruck erreicht das Modell einen AUROC-Wert von 86,8 Prozent, bei Vorhofflattern 70,5 Prozent. Der Wert misst, wie gut die KI zwischen gesunden und potenziell kranken Personen unterscheidet – kein Diagnoseinstrument, aber ein starker Indikator.

Entlastung für das Gesundheitssystem?

Für Risikogruppen und chronisch Kranke könnte die Technologie ein Durchbruch sein: Früherkennung ohne invasive Tests, ohne überfüllte Praxen. Doch bis zur klinischen Zulassung ist es ein weiter Weg: Weitere Studien, Validierungen und regulatorische Hürden stehen aus. Und ein Thema dürfte Datenschützer beschäftigen: die lückenlose Überwachung sensibler Gesundheitsdaten.