Samsung Galaxy Watch: KI soll Ohnmachtsanfälle fünf Minuten vorher erkennen

Die Samsung Galaxy Watch soll künftig in der Lage sein, Ohnmachtsanfälle infolge einer vasovagalen Synkope bis zu fünf Minuten im Voraus vorherzusagen. Die entsprechende Technologie wurde in Zusammenarbeit mit dem Chung-Ang University Gwangmyeong Hospital entwickelt.

Das Erkennungssystem nutzt den integrierten PPG-Sensor der Computeruhr und analysiert mithilfe eines Algorithmus auf Basis künstlicher Intelligenz die Herzfrequenzvariabilität der tragenden Person.

Ergebnisse der klinischen Untersuchung

Eine wissenschaftliche Untersuchung zu diesem Vorhersagemodell erschien im Fachjournal European Heart Journal – Digital Health. An der Erhebung nahmen 132 Patienten teil. Das Modell erzielte bei der Vorhersage der Ohnmachtsepisoden eine Genauigkeit von 84,6 Prozent. Das System wies dabei eine Sensitivität von 90 Prozent sowie eine Spezifität von 64 Prozent auf.

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Die geplante Funktion versteht sich rein als Frühwarnsystem und nicht als Ersatz für eine professionelle medizinische Versorgung. Das primäre Ziel der rechtzeitigen Warnung besteht darin, sekundäre Verletzungen durch plötzliche Stürze – beispielsweise Gehirnerschütterungen – zu verhindern.

Wie der an der Forschung beteiligte Mediziner Junhwan Cho darlegte, erleiden bis zu 40 Prozent der Menschen mindestens einmal im Verlauf ihres Lebens eine vasovagale Synkope. Bei einem Drittel der betroffenen Personen treten derartige Anfälle zudem wiederkehrend auf.

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Ausstehende Studien und Sensorausstattung

Über die Vorhersage von Ohnmachtsanfällen hinaus richtet der Hersteller Samsung seinen Entwicklungsfokus auf die Überwachung von Glukosewerten sowie des gesamten Herz-Kreislauf-Systems. Bestehende Modelle der Reihe, darunter die Galaxy Watch 8, verfügen bereits über Sensoren zur Erkennung von Schlafapnoe, Blutsauerstoffwerten, Herzrhythmusstörungen sowie Antioxidantien.

Wann die Vorhersagefunktion für Synkopen regulär in Smartwatches integriert wird, bleibt vorerst offen. Umfassende klinische Studien zur Zuverlässigkeit der Technologie stehen noch aus, weshalb ein konkreter Zeitplan für die Markteinführung der Funktion bislang nicht feststeht.