Gesundheitsgadgets: Nicht mehr nur ein praktisches Zubehör zum Zählen von Schritten

geschrieben von: doc. dr. sc. Ivo Dumić-Čule

Die Entwicklung tragbarer Technologien im Gesundheitswesen in den letzten Jahren zeigt einen klaren Trend: Geräte sind nicht mehr nur Hilfsmittel zum Zählen von Schritten und zur Überwachung des Schlafs, sondern auch Teil des medizinischen Ökosystems. Das interessanteste und vielversprechendste Segment sind genau die Geräte, die zwei Schlüsselmerkmale kombinieren – die regulatorische Genehmigung von relevanten Institutionen, wie der U.S. Food and Drug Administration (FDA), und die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI).

Eine solche Kombination verleiht den Geräten den Status nicht nur technologischer Neuheiten, sondern auch ernsthafter medizinischer Werkzeuge, die zur Diagnostik, frühzeitigen Krankheitsentdeckung und Überwachung chronischer Erkrankungen beitragen können. Warum ist diese Kombination wichtig? Die bloße Anwesenheit von KI-Algorithmen in einem Gadget bedeutet nicht, dass das Gerät sicher ist, um Schlussfolgerungen über einen Gesundheitszustand zu ziehen, den ein Arzt später verwenden könnte, um ein vollständiges Bild der Gesundheit eines Patienten zu erstellen. Wenn diese beiden Dimensionen zusammenkommen, kann man von einer ‚wahren Transformation des Gesundheitswesens‘ sprechen: intelligenten, zuverlässigen, medizinisch validierten Geräten, die die Kraft der künstlichen Intelligenz für bessere Entscheidungen und rechtzeitige Interventionen nutzen.

Smartwatches und Blutdruckmonitore

Eines der herausragendsten Beispiele sind Smartwatches mit regulatorischer Genehmigung zur Erkennung von Vorhofflimmern. Bereits 2018 genehmigte die FDA eine Anwendung für Elektrokardiogramme (EKG), die es Nutzern ermöglicht, ein Einkanal-EKG direkt vom Handgelenk aus zu messen. Zu diesem Zeitpunkt überschritt die Smartwatch zum ersten Mal die Grenze von einem Fitness-Gadget zu einem medizinischen Werkzeug. Was zunächst wie eine experimentelle Funktion erschien, erwies sich bald als äußerst nützlich in der täglichen Praxis. Nachfolgende Entwicklungen brachten Algorithmen hervor, die in der Lage sind, langfristige Puls-Muster zu analysieren und Nutzer auf mögliche Anzeichen von erhöhtem Blutdruck aufmerksam zu machen, indem sie ausgeklügelte KI-Methoden verwenden, um Rauschen herauszufiltern, Anomalien zu erkennen und gutartige Schwankungen von klinisch signifikanten Problemen zu unterscheiden.

Ein weiteres wichtiges Beispiel stammt aus dem Segment der Heimgeräte zur Blutdruckmessung – intelligente Blutdruckmonitore – die neben der Standard-Blutdruckmessung einen integrierten, auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmus zur Erkennung von Vorhofflimmern enthalten. Die FDA hat dieser Funktionalität im Rahmen des de novo-Verfahrens grünes Licht gegeben, was bedeutet, dass es sich um eine Innovation handelt, die keinen direkten Vorgänger hat. Der Algorithmus analysiert Hunderte von mathematischen Parametern der Pulswellen, die während der Blutdruckmessung erzeugt werden, und identifiziert zuverlässig Unregelmäßigkeiten, die charakteristisch für Vorhofflimmern sind. Diese Funktion ermöglicht es Nutzern, über potenziell schwerwiegende Herzrhythmusstörungen durch routinemäßige Blutdruckmessungen in ihren eigenen vier Wänden informiert zu werden, was die Zeit bis zur Diagnose erheblich verkürzt und die Chancen auf eine rechtzeitige Behandlung erhöht.

Vorhersagefähigkeit

In beiden Fällen ist künstliche Intelligenz nicht nur eine Marketing-Zugabe, sondern eine Funktionalität, die echten klinischen Wert hat. Ein drittes Beispiel, das Beachtung verdient, bezieht sich auf die Weiterentwicklung von Algorithmen in Smartwatches, die sich diesmal auf die Überwachung langfristiger Trends und die Vorhersage von Bluthochdruck konzentrieren. Im Jahr 2025 genehmigte die FDA eine Funktion zur Warnung vor hohem Blutdruck, die nicht auf einer einmaligen Messung beruht, sondern auf einer kontinuierlichen Analyse von Signalen, die von optischen Sensoren erhalten werden. Dieser Ansatz eröffnet eine ganz neue Dimension: Es geht nicht mehr nur darum, bereits aufgetretene Episoden von Arrhythmien zu erkennen, sondern um die Möglichkeit, andere Arrhythmien vorherzusagen, bevor sie klinisch manifest werden. Wenn sich diese Algorithmen als genau und zuverlässig genug erweisen, könnten sie zu einer Art Frühwarnsystem für Millionen von Nutzern werden.

Was bedeutet diese Synergie von Genehmigung und künstlicher Intelligenz für das Gesundheitswesen? Zunächst einmal sind dies Werkzeuge, die eine frühere Krankheitsentdeckung und eine größere Verfügbarkeit früher Diagnosen ermöglichen. Individuelle Gesundheitszustände werden kontinuierlich überwacht, und Anomalien werden nahezu in Echtzeit erkannt. Dies ist besonders wichtig bei Erkrankungen wie Vorhofflimmern, da es oft unentdeckt bleibt, bis Komplikationen wie ein Schlaganfall auftreten, wenn sich ein Thrombus im Herzen bildet und ins Gehirn wandert, was zu einer Blockade eines Blutgefäßes führt.

Zweitens tragen solche Geräte zur Senkung der Kosten im Gesundheitswesen bei. Frühe Diagnosen und die Prävention von Komplikationen sind kostengünstiger und effektiver als spätere Behandlungen. Wenn KI-Algorithmen auf einer Smartwatch oder einem Blutdruckmonitor sogar nur einen kleinen Prozentsatz von Schlaganfällen verhindern können, werden die Einsparungen für das Gesundheitswesen und die Gesellschaft als Ganzes erheblich. Versicherer und Gesundheitseinrichtungen erkennen dies, daher ist es logisch zu erwarten, dass sie in Zukunft zunehmend solche Geräte abdecken und subventionieren werden.

Was sind die Herausforderungen

Es gibt jedoch auch Herausforderungen. Die Genauigkeit der Algorithmen bleibt ein entscheidendes Thema. Vorschriften wie die FDA-Genehmigung gewährleisten ein gewisses Maß an Sicherheit, aber künstliche Intelligenz lernt und entwickelt sich von Natur aus, was bedeutet, dass sie ständig getestet und angepasst werden muss. Darüber hinaus stellt sich die Frage der Verantwortlichkeit. Wenn KI einen Gesundheitszustand falsch einschätzt, wer ist dann verantwortlich: der Hersteller, der Regulierer oder der Nutzer, der einen Arzt hätte konsultieren sollen?

Es gibt auch Datenschutzprobleme. Wearables erzeugen riesige Datenmengen, einschließlich sehr sensibler Gesundheitsinformationen. Die Sicherheit dieser Daten und die Transparenz darüber, wie sie verarbeitet werden, müssen klar definiert sein. Künstliche Intelligenz benötigt oft aggregierte Daten, um Modelle zu trainieren, was Risiken für Missbrauch und unbefugten Zugriff eröffnet.

Trotz dieser Herausforderungen ist der Trend klar: Die Kombination von Genehmigungen durch Regulierungsbehörden und der Einsatz von künstlicher Intelligenz in tragbaren Gadgets ist eine neue Grenze im digitalen Gesundheitswesen. Während einige Geräte noch auf dem Weg zur Genehmigung sind, haben Pioniere wie Smartwatches und spezialisierte Heimgeräte bereits die Tür geöffnet und gezeigt, dass es möglich ist, die höchsten regulatorischen Standards mit technologischer Innovation zu kombinieren.