Apple-Studie: KI erkennt Krankheiten und Schwangerschaft mit bis zu 92 Prozent Genauigkeit

Das Thema KI interessiert mich ja – neben Apple-Geräten – ziemlich stark. Und deshalb dachte ich auch, ich teile mich euch diese Studie von Apple, in der die Forscher ein KI-Modell entwickelt haben, das auf Basis von Gesundheitsdaten aus der Apple Watch verschiedene Krankheiten und besondere „Zustände“ wie Schwangerschaften mit erstaunlicher Treffsicherheit vorhersagen kann. Für mich als Mitglied der Ü50-Gruppe ist die frühzeitige Krankheitserkennung definitiv ein Thema. Jedenfalls: Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in einem ausführlichen Forschungspapier auf Arxiv und zeigen damit, welches Potenzial in der systematischen Auswertung von Wearable-Daten mit Hilfe von KI steckt.

Und mit Wearable meinen sie bei Apple natürlich die Apple Watch. Die erfasst kontinuierlich eine Vielzahl von Vitaldaten: Temperatur, Atemfrequenz, Puls, 1-Kanal-EKG und (außerhalb der USA (siehe Rechtsstreit mit Massimo)) auch die Sauerstoffsättigung werden in regelmäßigen Abständen gemessen. Über längere Zeiträume entstehen dabei enorme Datenmengen, die für uns Menschen kaum mehr überschaubar sind. Bislang konnte Apple Health zwar Trends erkennen und beispielsweise Veränderungen der maximalen Sauerstoffkonzentration im Blut aufzeigen. Die direkte Erkennung von Krankheiten oder besonderen körperlichen Veränderungen war jedoch nicht möglich. Das könnte aber ein neues KI-Modell ändern, an dem Apple Forscher arbeiten.

Wichtige Punkte aus der Studie

Die wichtigsten Ergebnisse, welche meiner Meinung nach, aus der Studie hervor gehen:

• Datengrundlage: Über 2,5 Milliarden Stunden Wearable-Daten von 162.000 Menschen bildeten die Basis für das Training der KI-Modelle
• Zwei Ansätze: Ein reines Herzfrequenz-Modell (PPG) wurde mit einem verhaltensbasierten Modell (WBM) verglichen, das abstraktere Daten wie Schlafdauer und Schrittvarianz nutzt
• 47 verschiedene Diagnosen: Die Modelle wurden auf ihre Fähigkeit getestet, chronische Erkrankungen, Medikamenteneinnahmen und andere medizinische Zustände zu erkennen
• Höchste Genauigkeit: Die Kombination beider Modelle erreichte bei der Erkennung von Schwangerschaften eine Trefferquote von 92 Prozent
• Verhaltensdaten schlagen Sensordaten: In 39 von 47 Fällen war das verhaltensbasierte Modell dem reinen Herzfrequenzmodell überlegen

Verhaltensdaten als Schlüssel zum Erfolg

Für die neue Studie griffen die Apple-Forscher auf Vitalwerte und medizinische Diagnosedaten von 162.000 Menschen zu. Das Besondere: Statt nur die rohen Sensordaten zu verwenden, entwickelten sie ein sogenanntes „Wearable Behavior Model“ (WBM), das auf abstrakteren Verhaltensdaten basiert. Dazu gehören Werte wie Schlafdauer, Schrittvarianz und maximale Sauerstoffkonzentration.

Die Forscher verglichen ihr neues WBM-Modell mit einem bereits existierenden Foundation-Modell, das ausschließlich auf Herzfrequenzdaten (PPG) basiert. Untersucht wurde die Fähigkeit beider Modelle, 47 verschiedene medizinische Diagnosen vorherzusagen. Das Spektrum reichte von chronischen Erkrankungen wie Gefäßkrankheiten oder Knochenschwund bis zur regelmäßigen Einnahme von Medikamenten wie Beta-Blockern oder Schmerzmitteln.

Hohe Vorhersagegenauigkeit in der Praxis

Die Resultate des Vergleichs beider Modelle sprechen für sich: In 39 von 47 untersuchten Zuständen übertraf das WBM-Modell die Vorhersagegenauigkeit des reinen Herzfrequenzmodells. Bei 30 Fällen war der Unterschied sogar statistisch signifikant. Interessanterweise zeigte sich das Herzfrequenzmodell in einigen wenigen Fällen überlegen, etwa bei der Erkennung von Diabetes.

Die beste Performance erreichten die Forscher jedoch durch die Kombination beider KI-Modelle. Diese Herangehensweise ermöglichte es, Medikamenteneinnahmen, Krankheiten oder andere gesundheitliche Veränderungen mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. Besonders hervorzuheben: Schwangerschaften erkannte das kombinierte System mit einer Genauigkeit von 92 Prozent.

Die Bedeutung für Apple Watch und Health-App

Die Ergebnisse zeigen das enorme Potenzial, das in der ki-basierten Auswertung von Wearable-Daten liegt. Während die Apple Watch schon einige Gesundheitsfunktionen (wie Sturzerkennung, Warnung bei Herzproblemen und ähnlichen Dingen) bietet, könnten solche KI-Modelle die Apple Watch in Zukunft zu einem ziemlich umfassenden Gesundheitstool machen, das deutlich mehr Gesundheitsprobleme erkennen kann, als dies aktuell der Fall ist.

Wichtig ist jedoch zu erwähnen, dass es sich um eine Forschungsstudie handelt. Bis solche Funktionen tatsächlich in Consumer-Produkten wie der Apple Watch oder der Health-App verfügbar sind, dürfte noch einige Zeit vergehen. Regulatorische Hürden, Datenschutzaspekte und die notwendige klinische Validierung sind nur einige der Herausforderungen, die Apple noch meistern muss.

Die Studie zeigt jedoch deutlich, in welche Richtung sich die Gesundheitsfunktionen von der Apple Watch entwickeln könnten. Und wir haben ja schon häufiger mal gehört, dass Apple die Watch noch stärker im Gesundheitsbereich platzieren möchte. Solche Studien sind dabei natürlich wichtig und zeigen, dass dies durchaus sinnvoll und möglich ist.

Jens Kleinholz( Gründer & Sir Apfelot )

Seit 2012 betreibe ich meinen Blog als Sir Apfelot und helfe meinen Lesern bei technischen Problemen. In meiner Freizeit flitze ich auf elektrischen Einrädern, fotografiere mit meinem iPhone, klettere in den hessischen Bergen oder wandere mit meiner Familie. Meine Artikel behandeln Apple-Produkte, Drohnen-News und Lösungen für aktuelle Bugs.