Mittels Smartwatch die Gehirngesundheit vorhersagen

Eine Studie der Universität Genf (UNIGE) deutet darauf hin, dass vernetzte Geräte wie Smartphones und Smartwatches künftig dabei helfen könnten, subtile Veränderungen der Gehirngesundheit frühzeitig zu erkennen.

Forschende begleiteten 88 Teilnehmerinnen und Teilnehmer im Alter von 45 bis 77 Jahren über zehn Monate hinweg, zeichneten Daten zu Herzfrequenz, Schlaf, körperlicher Aktivität sowie Luftverschmutzung auf und werteten diese mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) aus. Die Ergebnisse zeigen: Vernetzte Geräte können emotionale und kognitive Schwankungen mit überraschender Genauigkeit vorhersagen. Die Studie wurde kürzlich in „npj Digital Medicine“ veröffentlicht.

Gehirngesundheit als zentrales Public-Health-Thema

Die geistige Leistungsfähigkeit umfasst sowohl kognitive als auch emotionale Funktionen und zählt zu den größten Herausforderungen der öffentlichen Gesundheit im 21. Jahrhundert. Laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) lebt weltweit mehr als jeder dritte Mensch mit neurologischen Erkrankungen wie Schlaganfall, Epilepsie oder Parkinson, während mehr als die Hälfte im Laufe ihres Lebens eine psychische Störung – etwa Depression, Angststörung oder Schizophrenie – entwickelt. Mit dem demografischen Wandel steigen diese Zahlen weiter an.

Selbst bei gesunden Erwachsenen unterliegt die Gehirngesundheit natürlichen Schwankungen, die durch Umweltfaktoren, Lebensstil und andere individuelle Einflüsse bedingt sind. Ein kontinuierliches Monitoring kognitiver und emotionaler Funktionen ist daher entscheidend, um frühzeitig präventive Maßnahmen ergreifen zu können.

Wearables und KI als Frühwarnsystem

Die UNIGE-Forschenden statteten die Probanden mit einer Smartphone-App und einer Smartwatch aus, die über zehn Monate hinweg „passive“ Daten sammelten – ohne dass die Teilnehmer ihren Alltag ändern mussten. Insgesamt wurden 21 Indikatoren analysiert, darunter Herzfrequenz, körperliche Aktivität, Schlaf, Wetterbedingungen und Luftverschmutzung. Alle drei Monate lieferten die Teilnehmer zudem „aktive“ Daten über Fragebögen zu emotionalem Befinden und kognitiven Tests.

Nach Abschluss der Datenerhebung wurden die passiven Daten mithilfe einer im Rahmen des Projekts entwickelten künstlichen Intelligenz (KI) analysiert. „Ziel war es, anhand dieser Daten zu ermitteln, ob KI Schwankungen im kognitiven und emotionalen Gesundheitszustand der Teilnehmenden vorhersagen kann“, erklärt Igor Matias, Doktorand am Research Institute for Statistics and Information Science at the Geneva School of Economics and Management (GSEM) at UNIGE und Hauptautor der Studie.

Die KI-basierten Vorhersagen wurden anschließend mit den Ergebnissen der Fragebögen und Tests verglichen. „Die Fehlerquote lag im Durchschnitt bei lediglich 12,5 Prozent. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz vernetzter Geräte zur Früherkennung von Auffälligkeiten oder Veränderungen der Hirngesundheit“, ergänzt der Forscher.

Emotionen sind leichter vorhersagbar als kognitive Funktionen

Am zuverlässigsten konnte die KI emotionale Zustände prognostizieren, mit Fehlerquoten zwischen 5 und 10 Prozent. Kognitive Zustände wurden weniger genau erfasst, hier lagen die Fehlerquoten zwischen 10 und 20 Prozent.

Wesentliche Einflussfaktoren für die Vorhersage kognitiver Funktionen waren Luftverschmutzung, Wetterbedingungen, Tagesherzfrequenz und Schwankungen im Schlaf. Für emotionale Zustände spielten vor allem Wetter, Schlafvariabilität und Herzfrequenz während des Schlafs eine Rolle.

Die Ergebnisse eröffnen neue Perspektiven für den Einsatz tragbarer Geräte als Frühwarnsysteme für Veränderungen in der Gehirngesundheit und unterstreichen das Potenzial von KI-gestützten, individualisierten Monitoring-Methoden.

(lj/BIERMANN)