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GESUNDHEITSCHECK AM HANDGELENK


Spektrum der Wissenschaft - epaper ⋅ Ausgabe 11/2021 vom 16.10.2021

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Bildquelle: Spektrum der Wissenschaft, Ausgabe 11/2021

Wilhelm Haverkamp ist Facharzt für Innere Medizin und Kardiologe. Er arbeitet als Professor an der Charité-Universitätsmedizin Berlin und dort an der Medizinischen Klinik mit Schwerpunkt Kardiologie.

spektrum.de/artikel/1924933

Immer mehr Menschen nutzen tragbare Computersysteme, so genannte Wearables. Das sind Geräte, die man am Körper mit sich führt: etwa Fitnesstracker, Datenbrillen oder mit Sensoren ausgestattete Armbänder beziehungsweise Fingerringe. Sie verfügen über Messfühler, die es erlauben, Körperfunktionen zu überwachen.

Damit zeichnen sie gesundheitsrelevante Daten wie den Energieumsatz, die Herzschlagfrequenz oder die Zahl der gelaufenen Schritte auf und senden sie bei Bedarf an andere Geräte. Sie lassen sich als Hilfsmittel einsetzen, um die körperliche Leistungsfähigkeit zu steigern und das Wohlbefinden zu fördern. Smartwatches, das sind elektronische Armbanduhren mit Sensoren, ...

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... Vibrationsmotoren und weiteren Elementen, bieten zusätzliche Funktionen wie die Möglichkeit, Software zu installieren. Generell wird der Funktionsumfang von Wearables zunehmend größer, und es erscheint denkbar, dass sie in wenigen Jahren die heute gängigen Smartphones ersetzen könnten.

Seit einiger Zeit dringen Wearables auch in den Bereich der medizinischen Anwendungen vor. Denn sie ermöglichen es, gesundheitsrelevante Daten zu erfassen, die für ärztliche Entscheidungen eine Rolle spielen. Hierzu gehören die Herzschlagfrequenz, die Körpertemperatur, die Sauerstoffsättigung des Bluts und der Blutdruck – allesamt Größen, in denen sich Grundfunktionen des menschlichen Organismus spiegeln. Üblicherweise erfordern solche Messungen eine Smartwatch. Manche der hierfür eingesetzten Apps (Anwendungssoftwares) sind als Medizinprodukte zugelassen.

Wearables könnten sich zur Früherkennung von Krankheiten wie Covid-19 nutzen lassen und so helfen, das Pandemie-Management zu verbessern. Dies wird zurzeit intensiv untersucht. Die Verfahren, die aktuell zum Nachweis von Sars-CoV-2-Infektionen dienen – etwa Antigen-Schnellund PCR-Tests –, sind aufwändig, teuer und bilden das Infektionsgeschehen nur punktuell ab. Hilfreicher wäre eine Methode, die leichter umzusetzen, kostengünstiger und breiter anwendbar wäre und eine kontinuierliche Beobachtung des Patienten schon im Frühstadium der Krankheit erlaubte – das heißt, bevor sich klinische Symptome wie Husten, Fieber, Luftnot oder Störungen des Geruchs- und Geschmackssinns ausprägen. Ein solches Verfahren würde es erleichtern, die aktuelle und mögliche künftige Pandemien zu bekämpfen.

AUF EINEN BLICK

UNTER ELEKTRONISCHER AUFSICHT

1 Tragbare Computersysteme (Wearables) erlauben es, Körperfunktionen zu überwachen und Messdaten zu liefern, die für ärztliche Entscheidungen eine wichtige Rolle spielen.

2 Forscher prüfen, ob diese Geräte sich zur Früherkennung von Krankheiten eignen.

3 Die bisher vorliegenden Ergebnisse sind teils ermutigend, doch es bleiben Zweifel darüber, wie verlässlich die Messwerte sind und ob die Verfahren für den klinischen Einsatz taugen.

Mittlerweile gibt es Ergebnisse von ersten Studien dazu. Sie stammen sowohl aus prospektiven (vorausschauenden) wie aus retrospektiven (rückblickenden) Untersuchungen.

In prospektiven Studien werden vorher festgelegte Gruppen von Versuchsteilnehmern eine Zeit lang beobachtet; infizieren sich Probanden mit Sars-CoV-2 und erkranken gegebenenfalls daran, lässt sich das in Echtzeit verfolgen.

Bei retrospektiven Untersuchungen hingegen werten Forscher das Krankheitsgeschehen im Nachhinein aus.

Robert Hirten von der Icahn School of Medicine at Mount Sinai (New York) und sein Team verfolgten mit Hilfe von Smartwatches die Herzschlagfrequenz von 297 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Gesundheitswesen, von denen während des Beobachtungszeitraums 13 an Covid-19 erkrankten. Die Daten zeigten, dass die Erkrankung mit messbaren Veränderungen der Herztätigkeit einherging: Die Dauer zwischen aufeinander folgenden Schlägen variierte im Tagesverlauf anders als bei Gesunden. Dies ging der klinischen Ausprägung der Krankheit, also dem Auftauchen erster Symptome, um bis zu sieben Tage voraus.

Die Genetikerin Tejaswini Mishra von der Stanford University und ihr Team haben Ähnliches beobachtet. Sie analysierten Smartwatch-Daten von rund 5300 Personen, von denen sich 32 nachweislich mit Sars-CoV-2 infiziert hatten. Die rückblickende Datenauswertung ergab: Bei jenen, die sich angesteckt hatten, waren die Herztätigkeit, die Zahl der täglichen Schritte und das Schlafverhalten teils deutlich verändert – und zwar mitunter schon neun Tage vor dem Einsetzen von Symptomen. Die Forscherinnen und Forscher schätzen, dass sich mit Hilfe von Smartwatch-Daten etwa 60 Prozent der Covid-19-Fälle erkennen ließen, bevor erste Krankheitszeichen auftreten.

Wissenschaftler um Yi-Ting Chung von der Cheng-Kung- Nationaluniversität (Taiwan) haben wiederum ein Covid-

Testverfahren untersucht, das auf tragbaren Armbändern basierte, die mit Infrarot-Temperatursensoren ausgestattet waren. Die Geräte erfassten in zehnsekündigen Abständen die Temperatur der Körperoberfläche sowie die Herzschlagfrequenz. Bei Überschreiten eines Grenzwerts erhielt die betroffene Person eine automatische Aufforderung, ihre Körpertemperatur mit einer separaten Methode zu messen, gegebenenfalls gefolgt von der Empfehlung, sich ärztlich behandeln zu lassen. Nach dem Prüfen des Verfahrens an rund 300 Personen kommen die Forscher zu dem Schluss, dass Wearables zur frühzeitigen Erkennung von Covid-19 beitragen können.

Eine weitere Forschergruppe um Benjamin Smarr von der University of California in San Diego untersuchte ebenfalls, ob sich Covid-19 durch veränderte Körpertemperatur verrät und ob sich das mit Wearables registrieren lässt.

Die Analyse basierte auf den Daten von 50 Patienten. Bei 38 dieser Personen (76 Prozent) traten auffällige Abweichungen der Körpertemperatur auf, die dem Einsetzen von Krankheitssymptomen vorausgingen.

Klinische Studien mit Wearables

Wie sich Wearables, insbesondere Fitnesstracker und Smartwatches, klinisch nutzen lassen, erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in zahlreichen Untersuchungen. Die Datenbank clinivaltrials.gov listet weltweit etwa 1400 klinische Studien auf, in denen Wearables zum Einsatz kamen (Stand: August 2021). 500 davon sind mittlerweile beendet oder abgeschlossen, die übrigen laufen noch. Um in die Datenbank aufgenommen zu werden, müssen die Studien verschiedene Qualitätskriterien erfüllen. Weil das bei kleineren Erhebungen oft nicht gegeben ist, kann man davon ausgehen, dass die Gesamtzahl solcher Untersuchungen deutlich höher liegt.

Zahlenmäßig am stärksten vertreten sind Studien zu Herz- Kreislauf-Erkrankungen. Auch bei neurologischen Problemen wie

Hirninfarkt, Parkinson oder Alzheimer wird getestet, ob sich Wearables medizinisch einsetzen lassen – etwa zur Diagnose. Krebs- und rheumatische Erkrankungen, psychiatrische Komplikationen, Stoffwechselstörungen wie Diabetes und Fettleibigkeit sowie Schlafmuster stehen hier ebenfalls im Fokus.

Fachleute berichten in letzter Zeit vermehrt über Probleme, die auftreten, wenn Wearables zu medizinischen Messungen dienen. Die Geräte liefern üblicherweise keine Rohdaten, sondern Informationen, die von Softwarealgorithmen analysiert und gefiltert wurden. Die meisten Hersteller legen diese Algorithmen nicht offen und verändern sie überdies häufig sowie ohne Vorwarnung. Deshalb liefert ein- und dasselbe Gerät, das zweimal denselben Datensatz auswertet, mitunter verschiedene Resultate – wenn nämlich in der Zwischenzeit ein Software-Update stattgefunden hat. Das macht es schwer bis unmöglich, Ergebnisse wissenschaftlich korrekt miteinander zu vergleichen.

Da mehr und mehr Menschen Wearables nutzen, dürfte die Zahl entsprechender Studien künftig drastisch zunehmen. Vor diesem Hintergrund erscheint es immer dringlicher, einheitliche Standards zu schaffen, wie Wearables in klinischen Studien anzuwenden und wie ihre Daten zu bewerten sind. Besonders wichtig wird hierbei sein, nicht nur positive Studienergebnisse zu veröffentlichen, also solche, die die untersuchte These stützen. Auch negative Resultate müssen publiziert werden, um ein realistisches Bild zu erhalten – sonst droht ein verzerrter Eindruck, der einem Blick durch die rosa Brille gleichkommt (siehe »Spektrum« Oktober 2020, S. 38).

Verschiedene Pressemedien haben diese Studien aufgegriffen und leiten aus den Ergebnissen ab, dass es mittels Wearables technisch machbar sein müsste, Pandemien einzudämmen. Was ist davon zu halten? Sollten sich möglichst viele Menschen eine Smartwatch zulegen, um die Früherkennung von Krankheiten zu verbessern, oder ist die Realität komplizierter als in den Studien abgebildet? Für Laien ist es schwer, sich ein fundiertes Urteil hierzu zu bilden, da nicht nur Presse- und PR-Medien, sondern ebenso die Wissenschaftler selbst ihre Untersuchungsergebnisse oft betont positiv darstellen.

Nur wenige fragen danach, wie zuverlässig die Messwerte von Wearables eigentlich sein können. Die meisten Nutzerinnen und Nutzer zeigen sich hier unkritisch und setzen ein hohes Vertrauen in solche Daten. Leider ist das nicht gerechtfertigt. Bei allen derzeit verfügbaren Wearables gibt es Probleme hinsichtlich der Güte der erhobenen Werte; viele Geräte sind ungenau und fehleranfällig. In der Öffentlichkeit und in medizinischen Fachkreisen werden die Einschränkungen, die sich daraus ergeben, aber nur selten thematisiert.

Die Herztätigkeit im Blick

Bei Covid-19 ist wie bei vielen anderen Infektionskrankheiten die Herzschlagfrequenz oft deutlich erhöht und liegt jenseits von 90 Schlägen pro Minute. Das macht sie zu dem wichtigsten diagnostischen Parameter, um Krankheiten früh zu erkennen und ihren Schweregrad einzuschätzen. Die Schlagfrequenz nimmt tendenziell umso stärker zu, je schwerer die Infektion verläuft.

Wearables ermitteln die Herzschlagfrequenz meist mit Hilfe der »Photoplethysmografie«. Dabei sendet eine Leuchtdiode (LED), die in den Boden des Geräts integriert ist, Infrarotlicht aus, das sich im Körpergewebe ausbreitet. Einige Bestandteile des Organismus reflektieren es, andere wie der rote Blutfarbstoff Hämoglobin absorbieren es. Die Menge des zurückgeworfenen Lichts schwankt daher zeitgleich mit dem Puls, während das Blut durch die Adern strömt. Eine Fotodiode zeichnet das auf und ermittelt daraus die Herzfrequenz.

Verglichen mit Standardverfahren zum Untersuchen der Herztätigkeit, etwa dem Elektrokardiogramm (EKG), schneiden Wearables meist recht gut ab, solange die Messungen in körperlicher Ruhe erfolgen und es um Mittelwerte der erhobenen Daten geht. Hier unterscheiden sich die Ergebnisse üblicherweise nur um wenige Schläge pro Minute.

Anders sieht es aus, wenn man die Variabilität einzelner Messwerte erfasst: Sie kann bei Wearables deutlich von den Ergebnissen etablierter Messmethoden abweichen, nämlich tageszeitabhängig um mehr als 20 Schläge pro Minute. Diese Diskrepanz wächst mit steigender Herzfrequenz. Aus medizinischer Sicht ist das nicht akzeptabel –unter anderem deshalb, weil in der Diagnostik bestimmte Grenzwerte eine wichtige Rolle spielen. Werden sie überschritten, erfordert das eine Ursachenklärung, die oft aufwändig ist und darum nicht von Fehlalarmen ausgelöst werden sollte.

Wie präzise und verlässlich ein Fitnesstracker oder eine Smartwatch die Herzschlagfrequenz misst, lässt sich aus Käufersicht oft kaum nachvollziehen. Nicht selten werben Hersteller damit, dass die Geräte »klinisch validiert« worden seien; die Ergebnisse solcher Validierungen bleiben aber unveröffentlicht. Wissenschaftliche Studien, um die Messgenauigkeit von Wearables zu prüfen, finden in der Regel unter streng standardisierten Bedingungen und an Gesunden statt. Sie bilden nur unzureichend ab, wie sehr die Datenqualität im echten Leben beeinträchtigt sein kann. Es gibt zahlreiche Ursachen für Messfehler: etwa Tätowierungen, dunkle Haut, starke Behaarung, Schmutz auf dem Sensor, helles Umgebungslicht, niedriger Blutdruck und eine kalte Umgebung. Der häufigste Grund für falsche Messwerte ist ein schlechter Sitz des Armbands.

Fällt der Abstand zwischen Gerät und Handgelenk zu groß aus, dringt das Infrarotlicht der LEDs nicht tief genug ins Gewebe oder der Sensor erfasst zu wenig vom reflektierten Licht. Die Hersteller betreiben mitunter viel Aufwand, um Verfälschungen der Messwerte durch Signalfilter zu unterbinden. Das schlägt sich dann im Preis der Geräte nieder – eine höhere Verlässlichkeit ist auch bei Wearables nicht zum Nulltarif zu haben.

In Medienberichten heißt es oft, dass Wearables die Herzfrequenz kontinuierlich überwachen würden. Das stimmt nicht. Da mit steigender Messhäufigkeit der Stromverbrauch wächst, erfassen solche Geräte die Herztätigkeit im Ruhezustand meist diskontinuierlich und nur im Trainingsmodus fortlaufend. Das genaue Vorgehen ist herstellerabhängig. Um Strom zu sparen und die Akkulaufzeit zu verlängern, können Nutzer zudem die Messfrequenz reduzieren oder die Datenerfassung ganz abschalten.

Fehlmessungen wirken sich selbstverständlich auf die Größen aus, die aus den Daten abgeleitet werden. Hierzu gehört die Variabilität der Herzschlagfrequenz – ein Maß für den Spannungszustand der Muskulatur beziehungsweise die Regulationsfähigkeit des autonomen Nervensystems.

Gerät der Organismus unter Stress, etwa infolge einer Infektion, nimmt die Herzfrequenzvariabilität ab. Deshalb dient dieser Parameter im Sport dazu, den Trainingszustand zu ermitteln. Die Hersteller von Wearables geben aber oft nur ungenau an, wie die Geräte ihn berechnen. Werte von verschiedenen Produkten lassen sich somit nicht ohne Weiteres vergleichen. Hier fehlt es an Standards.

Alarmzeichen bei Atemnot

Mittels Photoplethysmografie lassen sich ebenso die Sauerstoffsättigung des Bluts und die Atemfrequenz bestimmen. Bei klinisch manifesten Covid-19-Erkrankungen nimmt die Sauerstoffsättigung ab. Um dies auszugleichen, entwickelt der Organismus eine so genannte Tachypnoe, eine Steigerung der Atemfrequenz auf über 20 pro Minute. Je höher der Wert, umso schlechter die Prognose für den Patienten. Normalerweise liegt die Sauerstoffsättigung des Bluts oberhalb von 95 Prozent; das Unterschreiten von 90 Prozent sehen Mediziner üblicherweise als Besorgnis erregend an.

Das hängt aber vom Lebensalter ab: Bei älteren Menschen können niedrige Werte normal sein. Im Falle von Covid- 19-Erkrankungen gehen sie allerdings mit erhöhter Sterblichkeit einher.

Beim Erfassen dieser Größen durch Wearables gelten die gleichen Einschränkungen wie bei der photoplethysmografischen Bestimmung der Herzfrequenz. Besonders hinsichtlich der Sauerstoffsättigung kommt es oft zu Fehlmessungen. Das gilt sowohl für Smartwatches als auch für Fingerclips, die speziell auf entsprechende Messungen zugeschnitten und seit Jahren als »nicht invasive kontinuierliche Pulsoxymetrie« etabliert sind – sogar im häuslichen Bereich. Laut Definition handelt es sich bei diesen Geräten um Wearables.

Wie groß das Problem der Verfälschungen ist, zeigt eine kürzlich publizierte Studie darüber, wie die Messgenauigkeit von der Hautfarbe abhängt. Forscher um Michael Sjoding von der University of Michigan verglichen bei mehreren tausend dunkel- und hellhäutigen Patienten die Sauerstoffsättigungswerte, die per Pulsoxymetrie ermittelt wurden, mit entsprechenden Direktmessungen in arteriellem Blut. Dabei stellten sie fest: Das erste Verfahren weist eine beträchtliche Fehlerquote auf. 3,6 Prozent der Hellhäutigen, bei denen die Pulsoxymetrie eine Sättigung zwischen 92 und 96 Prozent anzeigte, hatten laut Direktmessung tatsächlich viel weniger Sauerstoff im Blut – nämlich einen Sättigungswert unterhalb von 88 Prozent. Bei den Dunkelhäutigen lag dieser Fehleranteil mit 11,4 Prozent sogar mehr als dreimal so hoch. Der Grund hierfür scheint zu sein, dass die Geräte für Menschen mit starker Hautpigmentierung falsch kalibriert sind. Die Studie hat in den USA viel Aufmerksamkeit erregt, denn ihren Ergebnissen zufolge beeinflusst die Hautfarbe, wer in Pandemiezeiten durch Triage eine priorisierte Behandlung erfährt.

Wearables, die am Handgelenk getragen werden, erfassen die Sauerstoffsättigung nicht mittels LED-Durchleuchtung eines Fingers wie Fingerclips, sondern sie werten den reflektierten Anteil des ausgesendeten LED-Lichts aus. Der Fachausdruck dafür lautet »Reflexions-Photoplethysmografie«. Nur wenige Smartwatches mit einer solchen Funktion tragen eine CE-Kennzeichnung, sprich eine Erklärung des Herstellers, dass die Geräte den geltenden Anforderungen genügen. In den USA sind smartwatch-basierte Apps zum Messen der Sauerstoffsättigung bislang nicht von behördlicher Seite freigegeben, zudem kursieren mehrere Sicherheitswarnungen hinsichtlich des Einsatzes von Fingerclip-

Pulsoximetern. Die Hersteller weisen in den Produktinformationen zwar darauf hin, dass die Messungen für medizinische Anwendungen ungeeignet sind und bloß der Information des Nutzers dienen. Andererseits aber setzen sie die Geräte mit »Gesundheitssensoren« gleich. Es ist für Laien schwer zu beurteilen, was davon zu halten ist. Oft reagieren sie verunsichert, sobald das Gerät abnorme Werte ausspuckt. Wenn sie sich obendrein noch schlecht fühlen, möglicherweise in Reaktion auf das Messergebnis, rufen sie nicht selten den Notarzt. Da dieser sich nicht immer mit Wearables und ihrer Verlässlichkeit auskennt, kann es zu mehrtägigen Krankenhausaufenthalten mit unnötigen Untersuchungen kommen.

Zwischen Normaltemperatur und Fieber

Eine Messung der Körpertemperatur erlauben bislang nur wenige Wearables. Yi-Ting Chung von der Cheng-Kung-Nationaluniversität in Taiwan und sein Team haben geprüft, wie belastbar Messdaten sind, die von Armbändern mit Sensoren stammen. Das Ergebnis: Die Daten wichen von den Messwerten kommerziell erhältlicher Infrarot-Thermometer durchschnittlich um 1,5 Grad Celsius ab. Das kann eine bedeutsame Differenz sein, wenn es zu entscheiden gilt, ob ein Patient Fieber hat – nach allgemeiner Übereinkunft ab 38 Grad Celsius – oder nicht. Einzelmessungen unterschieden sich sogar um 4 Grad oder mehr. Das entspricht dem Unterschied zwischen gesunder Körpertemperatur und sehr hohem Fieber. Die Autoren betonen, dass exakte Temperaturmessungen einen engen Kontakt zwischen Sensor und Haut erfordern und es hier häufig zu verzerrten Ergebnissen kommt.

Wie sind all diese Erkenntnisse zu bewerten, wenn es um die Früherkennung von Covid-19 mit Hilfe von Wearables geht? Das zu beantworten, erfordert eine genaue Betrachtung der Methoden. Die bisher zitierten Studien beruhen allesamt auf relativ komplizierten Berechnungsverfahren, der Nutzung von Biomarkern und dem Erfassen von Krankheitssymptomen. Stets flossen Vorerfahrungen aus früheren Untersuchungen ein.

Die Studie von Robert Hirten und seinem Team basiert auf einer ausführlichen Offline-Analyse von Messdaten zur Herztätigkeit, die vorab von Smartwatches erhoben und gespeichert wurden. Außerdem berichteten die Teilnehmer täglich mittels einer Smartphone-App von Krankheitszei-chen, die sie an sich selbst bemerkten. Veränderungen der Herzschlagfrequenz, die in die Auswertung einflossen, dienen Kardiologen schon lange als Biomarker – etwa, um Infektionen festzustellen.

Auch die Untersuchung von Tejaswini Mishra und ihrer Gruppe stützt sich auf Offline-Analysen von Daten, die zuvor aus Wearables exportiert worden waren. Daraus ließ sich auf die Herztätigkeit, die körperliche Aktivität sowie das Schlafverhalten der Teilnehmer schließen. Zusätzlich wurden die Probanden nach ihrem gesundheitlichen Zustand gefragt.

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Unser Online-Dossier zum Thema finden Sie unter spektrum.de/t/digitalermensch

Benjamin Smarr und sein Team betonen in ihrer Arbeit, wie unzulänglich Körpertemperaturdaten von Wearables seien. Die Forscher haben Temperaturprofile ausgewertet, die auf mehr oder weniger kontinuierlichen Messreihen beruhten und damit relativ robust gegenüber zufälligen Schwankungen der Einzelwerte waren. Veränderungen der Herz- und Atemfrequenz sowie Daten zum Befinden der Teilnehmer, die täglich mit einer Smartphone-App erhoben wurden, fanden ebenfalls Berücksichtigung.

Keine dieser Studien kann die klinische Tauglichkeit der eingesetzten Verfahren belegen. Hierfür sind wesentlich größere Untersuchungen mit deutlich mehr Teilnehmern erforderlich. Zudem wäre es aufschlussreich, verschiedene konkurrierende Methoden miteinander zu vergleichen.

Wearables allein genügen nicht

In der Debatte darüber, wie nützlich die Datenerfassung mit Wearables und Apps ist, geht oft unter, dass deren Erhebung kein Selbstzweck ist. Was nützt es, Covid-19 oder andere Erkrankungen früh zu erkennen, wenn daraus nichts folgt? Am Ende des Prozesses sollte eine Handlungsanweisung an die Betroffenen stehen – etwa die Empfehlung, einen Arzt aufzusuchen. Sie muss nicht nur aus den Daten abgeleitet, sondern auch fachlich fundiert überprüft werden, bevor sie an die Empfänger geht. Bei potenziell lebensbedrohlichen Komplikationen wie Covid-19 darf man diese Prüfung keiner Smartphone-App überlassen. Auch die Nutzer kann man hiermit nicht betrauen, da sie in der Regel medizinische Laien sind. Selbst den behandelnden Ärzten dürfte es unmöglich sein, die damit einhergehende Datenflut zu bewältigen.

Diagnostische Konzepte zu verwirklichen, die auf dem Sammeln und Verarbeiten großer Datensätze (Personal Big Data) beruhen und rund um die Uhr verfügbar sind, gelingt deshalb nur unter bestimmten Voraussetzungen. Dazu gehören Cloudstrukturen, um Daten mittels künstlicher

Intelligenz (KI) aufzubereiten und zu speichern, sowie ärztliche Kompetenzzentren, die – möglichst ebenfalls KI-unterstützt – die Richtigkeit einer medizinischen Handlungsanweisung prüfen. Solche Strukturen zu schaffen, ist nur langfristig vorstellbar, und zwar im Rahmen einer umfassenden digitalen Transformation unseres Gesundheitssystems. In Deutschland würde der Datenschutz das stark erschweren bis unmöglich machen.

Das ist aber nicht überall so. Das Healthcare Innovation Lab der Stanford University hat kürzlich die zweite Phase der »Infectious Disease and Covid-19 Wearables Study« (https://innovations.stanford.edu/wearables) gestartet.

Diese groß angelegte Untersuchung mit derzeit mehr als 5500 Teilnehmern lehnt sich an das Studiendesign von Tejaswini Mishra und ihrem Team an. Das Ziel lautet, Covid-19-Erkrankungen mit Hilfe von Wearables frühzeitig zu identifizieren. Den bis jetzt vorliegenden Ergebnissen zufolge erkennen die Algorithmen, welche die Daten aus - werten, die Krankheit durchschnittlich vier Tage vor dem Einsetzen von Symptomen. Wer an der Studie teilnehmen möchte, muss ein Wearable besitzen, das die Herzschlagfrequenz misst, und die App »MyPHD« nutzen. Patienten mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Defibrillatoren oder Herz - schrittmachern sowie Schwangere können nicht beitreten. Die Studie erfolgt in Zusammenarbeit mit der Cloud-Sparte von Amazon und soll insgesamt 10 Millionen Personen einschließen.

Alles in allem lässt sich absehen, dass Wearables im medizinischen Bereich künftig vermehrt Daten liefern werden, die diagnostischen Zwecken dienen. Sie leisten damit einen Beitrag zur digitalen Transformation des Gesundheitssystems. Weltweit laufen zahlreiche Studien, in denen Forscher prüfen, inwieweit sich Wearables als diagnostische Werkzeuge eignen, um Infektions- und andere Krankheiten zu erkennen. Es gibt viel versprechende Ergebnisse; allerdings generieren die Geräte oft ungenaue und wenig verlässliche Messdaten, und das dürfte auf absehbare Zeit so bleiben. Eine verbesserte Signalverarbeitung so - wie das Ermitteln von Biomarkern aus Rohdaten können helfen, die Datenqualität zu verbessern. Effektives Pandemie - management allein mit Wearables und Apps zu erreichen, ist freilich eine Illusion.

QUELLEN

Chung, Y. T. et al.: Continuous temperature monitoring by a wearable device for early detection of febrile events in the Sars-CoV-2 outbreak in Taiwan, 2020. Journal of Microbiology, Immunology, and Infection 53, 2020

Hirten, R. P. et al.: Use of physiological data from a wearable device to identify Sars-CoV-2 infection and symptoms and predict Covid-19 diagnosis: observational study. Journal of Medical Internet Research 23, 2021

Mishra, T. et al.: Pre-symptomatic detection of Covid-19 from smartwatch data. Nature Biomedical Engineering 4, 2020

Sjoding, M. W. et al.: Racial bias in pulse oximetry measurement. New England Journal of Medicine 383, 2020

Smarr, B. L. et al.: Feasibility of continuous fever monitoring using wearable devices. Scientific Reports 10, 2020