Körpersensoren: KI hebt Erkennung von Signalspitzen von 52 auf 93 Prozent
Veröffentlicht am: 09.10.2026 um 23:15 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Internationale Forschungsteams treiben die Entwicklung neuartiger Sensortechnologien und intelligenter Pflaster voran, um körperliche Ermüdung und individuelle Stressbelastungen direkt im Alltag präzise zu überwachen. Fortschritte bei biochemischen Messmethoden, flexiblen Materialien und künstlicher Intelligenz ermöglichen es zunehmend, relevante Vitalparameter ohne Unterbrechung der täglichen Routine zu erfassen.
Speichel- und Schweißanalysen liefern schnelle Biomarker
Einen Ansatz zur biochemischen Stressüberwachung stellte eine Forschungsgruppe der Universität der Bundeswehr München vor, wie aus einem Bericht vom 9. Oktober 2026 hervorgeht.
Die Wissenschaftler entwickelten einen Biosensor auf Basis elektrolytgesteuerter Graphen-Feldeffekttransistoren (EG-GFET), der das Stresshormon Cortisol im menschlichen Speichel markierungsfrei und in unter zehn Minuten nachweist. Die Messungen decken physiologisch relevante Konzentrationen ab und wurden direkt mit konventionellen ELISA-Laborverfahren verglichen.
Ergänzend dazu präsentierte ein Team der Tokyo University of Science um Isao Shitanda und Takuma Fujisawa am 21. September 2026 einen tragbaren Schweiß-Ionen-Sensor. Das System kombiniert eine siebgedruckte Referenzelektrode mit natrium- und kaliumselektiven Elektroden sowie einer Probenleitschicht aus Stoff und Hydrogel.
Bei einer Sensitivität von 48,3 Millivolt pro Dekade für Natrium und 46,4 Millivolt pro Dekade für Kalium übertrug ein armbanduhrförmiges Funkmessgerät während eines Baustelleneinsatzes über zwei Stunden und 45 Minuten hinweg Messdaten in Echtzeit.
Höhere Signalqualität trotzt Bewegungsrauschen
Für den Einsatz von Körpersensoren in Bewegung entwickelte eine Arbeitsgruppe an der National University of Singapore unter der Leitung von Ho Ghim Wei eine Metahydrogel-Plattform mit KI-Signalverarbeitung. Diese minimiert Störsignale bei Alltagsaktivitäten, wodurch die Genauigkeit der Signalspitzenerkennung von 52 Prozent auf 93 Prozent ansteigt.
Forschungsteams zeigen, wie KI-gestützte Körpersensoren Bewegungsrauschen herausfiltern und die Signalspitzenerkennung von 52 auf 93 Prozent heben. Für Arbeitsschutz-Entscheider, die kognitive Erschöpfung früh erkennen wollen, lohnt der Blick auf die konkreten Ansätze. Kostenlosen Sensor-Report anfordern
Das Sensorsystem erreicht ein Signal-Rausch-Verhältnis von 37 Dezibel, während herkömmliche Smartwatches bei 10 bis 20 Dezibel liegen und bei Bewegung rund 40 Prozent einbüßen. Das gekoppelte Deep-Learning-System erkennt Ermüdungslevel mit einer Genauigkeit von 92 Prozent gegenüber 64 Prozent ohne die Plattform und erfüllt die Norm ISO 81060-2 für Blutdruckmessungen. Laut Studien fühlt sich etwa eine von drei Arbeitskräften in Singapur ausgebrannt.
Auch im industriellen Arbeitsumfeld laufen Praxistests. Im Rahmen des Projekts CogniFit 5.0 unter der Koordination von Francesco Pilati testet die Universität Trient im Werk von Ebara Pumps Europe in Cles nicht-invasive Wearables.
Über eine vollständige Acht-Stunden-Schicht hinweg erfassen Pflaster, Brillen, Stirnbänder und Armbänder Herzaktivität, Atmung, Schweiß sowie EEG-Signale. Ziel ist das Training von Algorithmen, um kognitive Erschöpfung frühzeitig zu erkennen und Arbeitsprozesse anzupassen.
Dehnbare Leiterbahnen und berührungslose Diagnostik
Parallel dazu optimieren Forschungsinstitute die Hardware-Integration. Am Fraunhofer IZM entwickelte der Werkstoffwissenschaftler Lukas Werft eine leitfähige Tinte aus der Flüssigmetalllegierung Galinstan für dehnbare Sensorstrukturen auf Stoffen.
Bei einer Dehnung von 50 Prozent lieferte das Material im Test rund drei Millionen Mal ein gleichbleibendes Signal, während ein Siebdruckverfahren die Produktionszeit pro Druck von etwa 45 Minuten auf fünf bis zehn Sekunden verkürzte.
Ein Drittel der Beschäftigten gilt als ausgebrannt — doch kognitive Erschöpfung wird meist zu spät erkannt. Dieser Report zeigt, wie Betriebe mit nicht-invasiven Wearables und KI-Signalverarbeitung Erschöpfung frühzeitig sichtbar machen und Arbeitsprozesse anpassen. Leitfaden zur Erschöpfungs-Früherkennung sichern
Für berührungslose Messungen stellten das Fraunhofer IOF und die AMI-Forschungsallianz das Kamerasystem goVISCAN vor. Das Gerät misst Herz- und Atemfrequenz sowie Sauerstoffsättigung über ein Mikrolinsenarray auf Distanzen von 70 Zentimetern bis 1,3 Metern.
In einer Pilotstudie mit zwölf Teilnehmenden lag die mittlere Abweichung im Vergleich zu einem Fingerpulsoximeter bei 1,3 Atemzügen und 2,8 Schlägen pro Minute sowie bei 3,8 Prozentpunkten bei der Sauerstoffsättigung.
