KI erkennt Gehirnerkrankungen quasi nebenbei
Forscher der Universität Genf statten Probanden mit Smartphone und Smartwatch für mehr Daten aus
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Mobile Elektronik: Sie überwacht nebenbei das Gehirn (Bild: Gerd Altmann, pixabay.com) |
Genf (pte002/11.03.2026/06:05)
Smartphones und Smartwatches können dabei helfen, frühe Anzeichen einer neurologischen oder psychischen Erkrankung zu erkennen. Das gelingt mit der Auswertung von Daten wie Herzfrequenz, körperlichen Aktivitäten, Schlafqualität und Luftverschmutzung durch eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Software. Emotionale und kognitive Schwankungen lassen sich so genau erfassen, was neue Möglichkeiten zur Früherkennung von Veränderungen der Gehirngesundheit eröffnet, so Forscher der Universität Genf.
Gehirn ist bei vielen labil
Die Gesundheit des Gehirns, die sowohl kognitive als auch emotionale Funktionen umfasst, ist eine der größten Herausforderungen für die öffentliche Gesundheit. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation lebt weltweit mehr als jeder Dritte mit neurologischen Störungen wie Schlaganfall, Epilepsie oder Parkinson, während mehr als jeder Zweite im Laufe seines Lebens an einer psychischen Störung erkrankt, darunter Depressionen, Angststörungen und Schizophrenie.
Selbst bei gesunden Erwachsenen schwankt die Gesundheit des Gehirns im Laufe der Zeit und spiegelt die Wechselwirkungen verschiedener Faktoren wider, darunter Umwelteinflüsse und individuelle Lebensgewohnheiten. Die Analyse der täglichen oder wöchentlichen Veränderungen der kognitiven und emotionalen Funktionen ist laut den Schweizer Wissenschaftlern daher unerlässlich, um proaktive und individuelle Präventionsstrategien zu ermöglichen.
"Passive" und "aktive" Daten
Das Genfer Team hat 88 Freiwillige zwischen 45 und 77 Jahren mit einer speziellen App und einer Smartwatch ausgestattet. Über zehn Monaten hinweg sammelten die Geräte "passive" Daten, darunter Herzfrequenz, körperliche Aktivität, Schlafmuster sowie Wetterbedingungen und Luftverschmutzungswerte. Alle drei Monate lieferten die Teilnehmer auch "aktive" Daten, indem sie Fragebögen zu ihrem emotionalen Zustand ausfüllten und sich kognitiven Leistungstests unterzogen.
Zum Schluss haben die Forscher die Ergebnisse der KI-Analyse mit denen aus den kognitiven Tests und den Selbsteinschätzungen der Probanden verglichen. "Unser Ziel war es festzustellen, ob KI anhand dieser Daten Schwankungen in der kognitiven und emotionalen Gesundheit der Teilnehmer vorhersagen kann", so Doktorand Igor Matias. Die Fehlerquote der KI lag bei durchschnittlich 12,5 Prozent.
Bei emotionalen Störungen hat die KI laut Matias' Auswertungsprotokollen am besten abgeschnitten. Hier lag die Fehlerhäufigkeit dem Wissenschaftler zufolge bei fünf bis zehn Prozent. Das Verfahren könnte seiner Einschätzung nach eingesetzt werden, um Risikogruppen entsprechend zu überwachen - mit dem Ziel, frühzeitig korrigierend therapeutisch einzugreifen.
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