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Mobile Gesundheitstechnologien verändern den Alltag und die Therapie von Menschen mit Epilepsie und neuropsychiatrischen Erkrankungen. Wearables erfassen kontinuierlich objektive Körpersignale. Bei Epilepsie können die tragbaren Mini-Computer sonst unbemerkte Anfälle erkennen und in Notfallsituationen Hilfspersonen alarmieren. „Das erhöht Sicherheit und Autonomie der Betroffenen und liefert der Medizin und Wissenschaft wertvolle Daten“, sagt Prof. Rainer Surges, Direktor der Klinik und Poliklinik für Epileptologie am Universitätsklinikum Bonn und erster Vizepräsident der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e. V.
Wichtig sei jedoch, klinisch geprüfte und verordnungsfähige Medizinprodukte abzugrenzen vom wachsenden Markt frei verkäuflicher Neuro-Wearables: „Sie liefern beispielsweise aufgrund von Signalartefakten häufig keine medizinisch sicher verwertbaren Informationen und sind oft datenschutzrechtlich problematisch.“
Das Therapiemonitoring bei kurzzeitigen, wiederkehrenden Symptomen wie epileptischen Anfällen ist bislang schwierig und stützt sich häufig auf fehleranfällige Symptomtagebücher und punktuelle Untersuchungen ohne klaren zeitlichen Bezug zur Krankheitsdynamik. Epileptische Anfälle können potenziell lebensbedrohlich sein und zu schweren Verletzungen oder zum plötzlichen Epilepsietod (sudden unexpected death in epilepsy, SUDEP) führen. Klinisch geprüfte Wearables zur Detektion könnten das Risiko reduzieren [1].
Vom Symptomtagebuch zur digitalen Langzeitbeobachtung
Der klinische Einsatz von Wearables bei Epilepsie konzentriert sich derzeit vor allem auf automatisierte Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle, etwa über Bewegungsmuster, die mit Handgelenk- oder über Matratzensensoren erfasst werden. Entsprechende Systeme sind in Deutschland zugelassen und verordnungsfähig, insbesondere zur nächtlichen Überwachung. Eine zunehmende Zahl wissenschaftlicher Arbeiten belegt die Leistungsfähigkeit und Sicherheit solcher Wearables, wenn sie klinisch validiert sind und sachgerecht eingesetzt werden [1,2].
KI als Herzstück smarter Neurodiagnostik
Daneben ist die Differenzialdiagnostik ein weiteres Einsatzfeld mobiler Gesundheitstechnologien. Da seltene Symptome während stationärer Aufenthalte häufig nicht auftreten, bleiben Diagnosen oft unklar. „In Kombination mit Künstlicher Intelligenz entwickeln sich diese Technologien zunehmend von reinen Messinstrumenten zu klinisch relevanten Entscheidungshilfen in der Klinischen Neurophysiologie“, sagt Prof. Surges. Die kontinuierlich erhobenen Sensordaten sind komplex und hochdimensional – ihre klinische Nutzbarkeit entsteht erst durch KI-gestützte Analyse. KI-Modelle erkennen epileptiforme Aktivität in EEG-Daten mit einer Genauigkeit, die Expertenniveau erreicht [3], und verbessern zuverlässig die Erkennung kleiner struktureller Hirnveränderungen, etwa fokaler kortikaler Dysplasien, in der Bildgebung [4]. Auch in anderen Bereichen der Klinischen Neurophysiologie ermöglichen sie neue diagnostische Ansätze: So konnte in einer aktuellen Studie mittels eines neuen KI-Modells allein aus der Analyse von Schlafableitungen das Auftreten verschiedener Erkrankungen vorhergesagt werden [5].
Zwischen Klinik und Konsumentenmarkt
Parallel zum medizinischen Einsatz zertifizierter Medizinprodukte wächst der Markt frei verfügbarer Consumer-Geräte: Smartwatch-Apps zur Anfallserkennung, Pulsoxymeter als Ring oder In-Ohr-Sensor sowie EEG-Stirnbänder. Aktuelle Studien zeigen, dass kommerziell erhältliche Smartwatches prinzipiell Anfälle zuverlässig und mit minimaler Falschalarmrate erkennen können, wenn moderne Algorithmen eingesetzt werden [6,7]. „Oft fehlen jedoch belastbare klinische Validierungen, zudem bestehen ungelöste Datenschutzfragen für die hochsensiblen Gesundheitsdaten“, betont Prof. Surges.
Auf dem Weg zur personalisierten Neuro-Gesundheitsversorgung
Die Zukunft mobiler Neurotechnologien liegt in der Kombination aus weiterer Miniaturisierung, energieeffizienter Sensortechnik und intelligenter KI-gestützter Datenintegration, die eine breite Anwendung ermöglicht. „Wearables und KI liefern nicht nur Messwerte, sondern Erkenntnisse – und werden damit zum Herzstück einer personalisierten Versorgung.“
Themen rund um Epilepsieforschung und Leben mit Epilepsie auch hier:
Scharfe Welle – der Bonner Epilepsie-Podcast
Folge 37: Wearables und digitale Hilfsmittel bei Epilepsie – wann sind sie sinnvoll
https://www.ukbonn.de/epileptologie/podcast-und-co/podcast/
Literatur
[1] Surges R. Wearables bei Epilepsien. Klin Neurophysiol 2021; 52:29-38.
[2] Donner E, Devinsky O, Friedman D. Wearable Digital Health Technology for Epilepsy. N Engl J Med. 2024;390(8):736-745. doi:10.1056/NEJMra2301913
[3] Tjepkema-Cloostermans MC, Tannemaat MR, Wieske L, et al. Expert level of detection of interictal discharges with a deep neural network. Epilepsia. 2025;66(1):184-194. doi:10.1111/epi.18164
[4] Kersting LN, Walger L, Bauer T, et al. Detection of focal cortical dysplasia: Development and multicentric evaluation of artificial intelligence models. Epilepsia. 2025;66(4):1165-1176. doi:10.1111/epi.18240
[5] Thapa R, Kjaer MR, He B, Covert I, Moore Iv H, Hanif U, Ganjoo G, Westover MB, Jennum P, Brink-Kjaer A, Mignot E, Zou J. A multimodal sleep foundation model for disease prediction. Nat Med 2026 Jan 6. doi: 10.1038/s41591-025-04133-4. Epub ahead of print.
[6] Vakilna YS, Li X, Hampson JS, et al. Reliable detection of generalized convulsive seizures using an off-the-shelf digital watch: A multisite phase 2 study. Epilepsia. 2024;65(7):2054-2068. doi:10.1111/epi.17974
[7] Spahr A et al. Deep learning-based detection of generalized convulsive seizures using a wrist-worn accelerometer. Epilepsia 2025;66 Suppl 3(Suppl 3):53-63.
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Sandra Wilcken, c/o albertZWEI media GmbH, Tel.: +49 (0) 89 461486-11, E-Mail: presse@dgkn.de
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Die Deutsche Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e.V. vertritt die Interessen von Medizinerinnen und Medizinern sowie Forschenden, die auf dem Gebiet der klinischen und experimentellen Neurophysiologie tätig sind. Die wissenschaftlich-medizinische Fachgesellschaft mit 4.600 Mitgliedern fördert die Erforschung von Gehirn und Nerven, sichert die Qualität von Diagnostik und Therapie neurologischer Krankheiten und treibt Innovationen auf diesem Gebiet voran. Sie ist aus der 1950 gegründeten „Deutschen EEG-Gesellschaft“ hervorgegangen. https://www.dgkn.de
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Information technology, Medicine, Nutrition / healthcare / nursing
transregional, national
Research results, Scientific conferences
German
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