KI-generierte Kurzmeldung zu dieser PM

Wearable soll epileptische Anfälle frühzeitig erkennen

Wissenschaftler der Universität Paderborn arbeiten an einem tragbaren Gerät, das epileptische Anfälle in Echtzeit vorhersagen soll. Das Team um den Neurologen Claus Reinsberger und den Ingenieur Tanuj Hasija hat dafür einen ersten Prototyp entwickelt, der am Handgelenk getragen wird. Vorgestellt wurde das System kürzlich bei einer Präsentation im Rathaus der Stadt Paderborn. Ziel ist es, Betroffenen frühzeitig Warnungen zu geben und so schnelle Gegenmaßnahmen zu ermöglichen.

Weltweit sind mehr als 50 Millionen Menschen von Epilepsie betroffen. Die Unvorhersehbarkeit der Anfälle erschwert bislang eine wirksame Behandlung. „Wenn es möglich ist, epileptische Anfälle vorherzusehen, kann schneller mit bestimmten Medikamenten reagiert werden“, sagte Reinsberger.

Im Gegensatz zu bisherigen, oft invasiven Verfahren setzt das System auf Sensoren, wie sie auch in Smartwatches genutzt werden. Es misst unter anderem Herzfrequenz, Schweiß- und Atemaktivität. „Bestimmte Werte steigen schon mindestens eine halbe Stunde vorher deutlich an“, erklärte Hasija. Daraus habe das Team einen Algorithmus entwickelt, der bevorstehende Anfälle erkennt.

Durch eine kostengünstige und zuverlässige Echtzeitprognose das Leben von Menschen mit Epilepsie verbessern – das ist ein Ziel von Wissenschaftler*innen an der Universität Paderborn. Zwar gibt es bereits Notfallmedikamente und Sicherheitsvorkehrungen, deren Anwendung wird durch die Unvorhersehbarkeit epileptischer Anfälle allerdings erschwert. Prof. Dr. Dr. Claus Reinsberger, Neurologe und Leiter des Sportmedizinischen Instituts, und Dr.-Ing. Tanuj Hasija vom Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik arbeiten deshalb bereits seit einigen Jahren an einem neuartigen System für ein am Handgelenk getragenes Gerät, ein sogenanntes Wearable, das Anfallsprognosen in Echtzeit abgibt. Für ihr Vorhaben wurden die Wissenschaftler 2023 mit dem Forschungspreis der Universität Paderborn ausgezeichnet. Mit den Fördermitteln konnten sie u. a. bereits einen ersten Prototyp erstellen, den die Wissenschaftler nun bei einem Vortrag im Rathaus Paderborn der Öffentlichkeit präsentiert haben.

Weltweit leiden mehr als 50 Millionen Menschen an Epilepsien. Zu den Hauptsymptomen gehören epileptische Anfälle, die häufig mit Bewusstlosigkeit und Verletzungen einhergehen – in einigen Fällen sogar mit tödlichem Ausgang. Besonders die Ungewissheit, wann der nächste Anfall kommt, gehört zu den herausforderndsten Aspekten der Krankheit. „Wenn es möglich ist, epileptische Anfälle vorherzusehen, kann schneller z. B. mit bestimmten Medikamenten reagiert werden, die einen Anfall und damit auch mögliche Verletzungen verhindern“, erklärt Prof. Reinsberger. Bisher erforschte Methoden basieren meistens auf der invasiven Elektroenzephalographie (EEG), bei der kleine Geräte in die Gehirne der Patient*innen implantiert werden. Diese invasive Methode geht oftmals mit deutlichen Nebenwirkungen einher.

Bei einem Anfall kommt es zu einer gleichzeitigen Aktivität von verschiedenen Nervenzellen, durch die bei jeder betroffenen Personen andere Bereiche des Gehirns aktiviert werden. Das macht diese Krankheit besonders herausfordernd für die Forschung. Deshalb konzentrieren sich die Paderborner Wissenschaftler auf Wearables, die verschiedene Parameter des autonomen Nervensystems (ANS) wie z. B. Herzfrequenz, Schweißaktivität und Atemfrequenz aufzeichnen. Dazu nutzen sie bereits entwickelte Sensoren, die etwa in Smart Watches zu finden sind. Im Prozess der Optimierung dieser wertete das Forschungsteam Daten von 450 Patient*innen des Boston Children’s Hospital aus. „Uns ist dabei aufgefallen, dass bestimmte ANS-Werte schon mindestens eine halbe Stunde vorher stark und sichtbar ansteigen. Das konnten wir nutzen, um daraus einen Algorithmus zu entwickeln, der diese Daten verarbeitet und erkennt, wenn sich ein Anfall anbahnt“, sagt Dr.-Ing. Hasija.

Die Wissenschaftler und ihr Team haben einen KI‑basierten Algorithmus entwickelt, der multimodale ANS‑Signale in Patientendaten analysiert, um Muster zu erkennen, die häufig vor Anfällen auftreten. Das System kann Zeiträume mit hoher Wahrscheinlichkeit für einen Anfall in den kommenden Minuten identifizieren. In Kombination mit erklärbarer KI liefert der Algorithmus zudem nachvollziehbare Erklärungen für seine Vorhersagen – so können Patientinnen und Patienten sowie Ärztinnen und Ärzte nachvollziehen, warum eine Warnung ausgegeben wurde, und rechtzeitig informierte Maßnahmen ergreifen. Auf einer Plattform mit einem Live-Dashboard können Patient*innen die aufgezeichneten Daten einsehen.

Im Gegensatz zu bestehenden Methoden, die auf EEGs basieren, sind Wearables nicht nur in ihrer Handhabung einfacher, sondern auch deutlich kostengünstiger und nicht stigmatisierend, da sie am Handgelenk optisch kaum von anderen Geräten wie z. B. Smart Watches zu unterscheiden sind.

Die beteiligten Wissenschaftler*innen konnten in den vergangenen Jahren mithilfe des Forschungspreises deutliche Fortschritte erzielen. Einen technischen Prototypen konnten die Anwesenden der Ergebnispräsentation im Rathaus, zu denen auch einige Angehörige von an Epilepsie erkrankten Personen gehörten, bereits aus nächster Nähe begutachten und sogar selbst ausprobieren. „Im nächsten Schritt möchten wir gemeinsam mit den beteiligten Universitäten und Krankenhäusern an der klinischen Implementierung im Alltag arbeiten“, so Prof. Reinsberger. Zudem seien weitere Tests mit neuer Hardware sowie die Beantragung einer behördlichen Genehmigung nötig.

„Mit dem Forschungspreis der Universität Paderborn zeichnen wir interdisziplinäre, hochrisikoreiche und kühne Ideen wie diese aus. Es freut mich sehr, dass die Wissenschaftler*innen heute schon erste Erfolge verzeichnen können“, sagt Prof. Dr. Thomas Tröster, Vizepräsident für Forschung und akademische Karrierewege an der Universität Paderborn. Der Preis ist mit 150.000 Euro dotiert und fördert spezifisch die Zusammenarbeit von Teams aus verschiedenen Fachbereichen. Besonders hochvisionäre Forschungsvorhaben sollen damit eine Realisierungschance erhalten.