Sichelzellkrankheit: Apple Watch kann Schmerzen vorhersagen

Die Sichelzellenanämie ist oft mit Schmerzen verbunden. Forscher haben nun gezeigt, wie Apples Computeruhr zumindest das Pain-Management erleichtern könnte.

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Eine Apple Watch und ein iPhone

(Bild: Halfpoint / Shutterstock.com)

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Menschen, die von der Sichelzellkrankheit betroffen sind, leiden unter anfallartigen Schmerzen, die scheinbar zufällig kommen und gehen. Forscher an den US-Hochschulen Duke und Northwestern haben zusammen mit weiteren Kollegen nun demonstriert, dass die von den Sensoren der Apple Watch aufgenommenen Körperdaten zur Vorhersage solcher Schübe dienen können. Dies hilft Betroffenen, sich vorzubereiten und ihre Erkrankung besser zu managen. Die Erbkrankheit, die auch als Sichelzellenanämie bekannt ist, betrifft die roten Blutkörperchen.

In der Studie haben sich die Wissenschaftler die Entstehung sogenannter vaso-okklusiver Krisen (VOCs, auch Sichelzellkrise genannt) angesehen, die oft zu Krankenhausaufenthalten mit Schmerzmittelgabe führen. Bei der Studie, die zwischen Juli und September 2021 insgesamt fast 16.000 Datenpunkte auf der Apple Watch Series 3 erfasste, wurden Aktivitätsdaten, Herzfrequenzvariabilität (HRV) und Puls gespeichert, um zu prüfen, ob sie sich bereits als Indikatoren eignen.

Die Uhrdaten wurden dann mit Schmerzbewertungen der Patienten und weiteren Vitalzeichen aus der Klinik kombiniert. Mittels maschinellem Lernen (ML) ließ sich dann ein Vorhersagemodell errechnen. Die Genauigkeit erwies sich als gut – bestenfalls lag sie bei immerhin 85 Prozent.

Laut der Untersuchung sind die Daten der Uhr durchaus für den Zweck geeignet. "Die starke Leistung des Modells in allen Messgrößen bestätigen die Machbarkeit, von einem nicht-invasiven Gerät gesammelte Daten zur Vorhersage der Schmerzwerte während VOCs zu nutzen", merken die Forscher an. Es sei ein neuartiger und praktikabler Ansatz und die Apple Watch stelle eine kostengünstige Methode dar, "von der Kliniker und Menschen mit Sichelzellkrankheit bei der Behandlung von VOCs profitieren" könnten.

Momentan ist noch unklar, ob die Technik auch in die Praxis umgesetzt werden kann. Für ein offiziell angebotenes Produkt müsste die Genauigkeit noch weiter steigen. Das Beispiel zeigt aber, dass die Daten, die eine Apple Watch liefern kann, mit cleveren ML-Modellen zu ganz neuen Anwendungszwecken verwendet werden können.

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(bsc)