Die Idee, Krankheiten frühzeitig anhand alltäglicher Sensordaten zu erkennen, fasziniert viele Menschen. Kann eine Smartwatch tatsächlich rechtzeitig Hinweise auf gesundheitliche Risiken geben?
Aus jüngsten Forschungsarbeiten von MIT und Empirical Health ergeben sich spannende Perspektiven. Ein KI-Modell, trainiert auf mehreren Millionen Tagen an Apple-Watch-Daten, zeigt bemerkenswerte Fähigkeiten: Es erkennt Muster in Herzfrequenz, Schlaf, Bewegung und weiteren Vitalparametern – selbst dann, wenn Daten unvollständig sind. Dieser Ansatz eröffnet Chancen für eine präzisere Einschätzung individueller Gesundheitsrisiken, ohne dass Betroffene ständig medizinische Einrichtungen aufsuchen müssen.
Besonders beeindruckend ist die Methodik: Das Modell lernt selbstständig aus Zeitreihen und verfeinert sich erst im zweiten Schritt durch gelabelte Daten. Damit soll es nicht nur verlässlich, sondern auch besonders robust gegenüber Lücken in der Datenerfassung sein. Die erzielten AUROC-Werte für Erkrankungen wie Bluthochdruck oder Vorhofflattern zeigen, welches Potenzial in diesen Verfahren steckt. Auch wenn dies noch keine Diagnosen ersetzt, wird klar: Wearables entwickeln sich immer mehr zu persönlichen Frühwarnsystemen.
Trotz aller Chancen bleibt ein entscheidender Vorbehalt: Datenschutz. Je detaillierter die Analyse, desto sensibler die Informationen. Für eine breite Anwendung solcher Technologien müssen daher klare, vertrauenswürdige Rahmenbedingungen geschaffen werden.