Wie häufig und wie lange halten sich Menschen mit Zwangsstörungen an bestimmten Orten auf – und was sagt das über ihre Symptomlast? Welche Rolle spielt die Schrittlänge oder ein schwankender Blutzuckerspiegel bei Reha-Patient:innen nach einem Schlaganfall und kann der Krankenhausaufenthalt durch die bessere Datenlage verkürzt werden? Fragen wie diese galten bis vor Kurzem als kaum erforschbar. Jetzt aber stehen Wissenschaft und Versorgung an einem Wendepunkt – dank einer digitalen Lösung, die nutzbar macht, was längst vorhanden ist: die kontinuierlichen Daten des Alltags.
Millionen Menschen tragen täglich Sensoren in Smartwatches und Wearables bei sich – doch ihre Daten landen selten dort, wo sie am meisten bewirken könnten: in Forschung und Versorgung. Das könnte sich nun ändern. Das Ziel: personalisierte Medizin, die nicht nur effizienter, sondern auch gerechter ist.
Jede Smartwatch, jedes tragbare Medizingerät, produziert mehrere 10.000 bis Millionen Datenpunkte pro Tag und Person – Herzfrequenz, Bewegung, Schlaf, Atmung, Hauttemperatur und mehr. Diese Daten werden derzeit zusammen mit weiteren Sensordaten in einem Projekt an der Charité und in den Brandenburg Kliniken ausgelesen – mit einer einzigen Plattform. Dort läuft eine Studie, die zeigen soll, wie sich Mobilität und Stoffwechselparameter auf die Rehabilitationsdauer nach einem Schlaganfall auswirken. „Wir kombinieren Wearable-Daten mit App-basierten Fragebögen – und erhalten so ein umfassenderes Bild vom Alltag der Patient:innen, als es klassische Klinikprotokolle liefern könnten“, sagt PD Dr. med. Alexander Nave, Oberarzt und Leiter des Projekts an der Charité.
Die Teilnehmenden tragen Sensoren, die Schritte, Herzfrequenz und Schlafqualität messen. Außerdem beantworten sie Fragen zu Befinden oder Therapieerleben – in der Klinik oder zuhause, direkt per Smartphone. „Wir sehen sofort, ob ein Patient die Smartwatch richtig trägt, ob Daten fehlen, und können über die App eingreifen – ohne, dass jemand in die Charité kommen muss“, erklärt Dr. Nave. In der Sensor-S-Studie zur Schlaganfall-Rehabilitation werde so erstmals untersucht, wie Mobilitätsdaten, Blutzuckerwerte und Fragebogeneinträge korrelieren. Das Ziel: personalisierte Therapien für Zuhause.
Alltägliches Verhalten wird zur validen Datenquelle. Und Forschende können neue Hypothesen datengetrieben untersuchen, etwa: Verlängert ein stabiler Glukosespiegel die Gehstrecke in der Reha? Kann ein ansteigender Hauttemperaturverlauf über den Tag hinweg ein Frühindikator für depressive Verstimmungen sein? Solche Fragestellungen waren früher zu alltagsnah, zu granular, zu datenintensiv.
Die App heißt D4L Collect und stammt ursprünglich aus einem Forschungsprojekt unter Leitung des renommierten Medizininformatikers Prof. Bert Arnrich. Der Pionier im Forschungsbereich sensorbasierter Gesundheitsdatenerhebung arbeitet seit 2019 am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut an dieser Technologie. Diese wurde von der gemeinnützigen Organisation Data4Life, ebenfalls aus Potsdam, weiterentwickelt. Das Versprechen: eine zentrale Plattform für Studien mit Sensorintegration, die hochauflösende Alltagsdaten sicher und datenschutzkonform für die Forschung nutzbar macht – vom Fitnesstracker über Smartwatches bis zum kontinuierlichen Glukosesensor. „Mit D4L Collect können wir heute Forschungsfragen angehen, die bisher niemand untersucht hat – weil die nötigen Daten schlicht nicht verfügbar waren“, sagt Prof. Arnrich.
Bereits heute lassen sich mit D4L Collect Wearables wie Fitbit, Polar, Garmin, aber auch medizinische Geräte wie Glukosesensoren (z. B. Dexcom), Smartwatches mit Pulsoxymetrie, ECG-Patches, Bluetooth-Waagen, Smartphonesensoren und Mehr für Bewegung und GPS nutzen.
Für die Teilnehmenden ist die App intuitiv und auch für Menschen mit geringem technischem Verständnis leicht zu bedienen. Und besonders wichtig: Die Daten gehören den Nutzer:innen – sie entscheiden, wer was sehen darf. Hier liegt noch ein Hebel für größere Studien: Wer keine Angst vor Technik oder Datenschutz haben muss, ist eher bereit, mitzumachen.
Der medizinische Nutzen ist erheblich. Je granularer die Datenbasis, desto genauer lassen sich Ursachen, Verläufe und Therapiewirkungen erkennen. Zusammenhänge von niedrigem Glukosespiegel und Bluthochdruck oder von der Atemfrequenz bei Long Covid können sichtbar gemacht werden. D4L Collect ebnet den Weg hin zu individualisierter Präzisionsmedizin, die unnötige Klinikaufenthalte vermeiden und Kosten senken kann.
Die Plattform eröffnet darüber hinaus neue Forschungsfelder für seltene Erkrankungen, bei denen große Kohorten schwer zu rekrutieren sind. Und sie erlaubt Studien, die über Monate oder Jahre hinweg laufen – ohne Vor-Ort-Termine, papierbasierte Protokolle oder technische Hürden. Das Modell ist offen für Partnerschaften – mit Kliniken, Instituten, Stiftungen oder Industrie. „Wir suchen die Visionär:innen im System“, sagt Arnrich. „Diejenigen, die sich fragen, was wäre, wenn wir die richtigen Daten hätten?“ Die Antwort ist einfach: Die Welt wäre ein gesünderer Ort.
Weitere Informationen unter: www.data4life.care/de
Millionen Menschen tragen täglich Sensoren in Smartwatches und Wearables bei sich – doch ihre Daten landen selten dort, wo sie am meisten bewirken könnten: in Forschung und Versorgung. Das könnte sich nun ändern. Das Ziel: personalisierte Medizin, die nicht nur effizienter, sondern auch gerechter ist.
Jede Smartwatch, jedes tragbare Medizingerät, produziert mehrere 10.000 bis Millionen Datenpunkte pro Tag und Person – Herzfrequenz, Bewegung, Schlaf, Atmung, Hauttemperatur und mehr. Diese Daten werden derzeit zusammen mit weiteren Sensordaten in einem Projekt an der Charité und in den Brandenburg Kliniken ausgelesen – mit einer einzigen Plattform. Dort läuft eine Studie, die zeigen soll, wie sich Mobilität und Stoffwechselparameter auf die Rehabilitationsdauer nach einem Schlaganfall auswirken. „Wir kombinieren Wearable-Daten mit App-basierten Fragebögen – und erhalten so ein umfassenderes Bild vom Alltag der Patient:innen, als es klassische Klinikprotokolle liefern könnten“, sagt PD Dr. med. Alexander Nave, Oberarzt und Leiter des Projekts an der Charité.
Die Teilnehmenden tragen Sensoren, die Schritte, Herzfrequenz und Schlafqualität messen. Außerdem beantworten sie Fragen zu Befinden oder Therapieerleben – in der Klinik oder zuhause, direkt per Smartphone. „Wir sehen sofort, ob ein Patient die Smartwatch richtig trägt, ob Daten fehlen, und können über die App eingreifen – ohne, dass jemand in die Charité kommen muss“, erklärt Dr. Nave. In der Sensor-S-Studie zur Schlaganfall-Rehabilitation werde so erstmals untersucht, wie Mobilitätsdaten, Blutzuckerwerte und Fragebogeneinträge korrelieren. Das Ziel: personalisierte Therapien für Zuhause.
Alltägliches Verhalten wird zur validen Datenquelle. Und Forschende können neue Hypothesen datengetrieben untersuchen, etwa: Verlängert ein stabiler Glukosespiegel die Gehstrecke in der Reha? Kann ein ansteigender Hauttemperaturverlauf über den Tag hinweg ein Frühindikator für depressive Verstimmungen sein? Solche Fragestellungen waren früher zu alltagsnah, zu granular, zu datenintensiv.
Die App heißt D4L Collect und stammt ursprünglich aus einem Forschungsprojekt unter Leitung des renommierten Medizininformatikers Prof. Bert Arnrich. Der Pionier im Forschungsbereich sensorbasierter Gesundheitsdatenerhebung arbeitet seit 2019 am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut an dieser Technologie. Diese wurde von der gemeinnützigen Organisation Data4Life, ebenfalls aus Potsdam, weiterentwickelt. Das Versprechen: eine zentrale Plattform für Studien mit Sensorintegration, die hochauflösende Alltagsdaten sicher und datenschutzkonform für die Forschung nutzbar macht – vom Fitnesstracker über Smartwatches bis zum kontinuierlichen Glukosesensor. „Mit D4L Collect können wir heute Forschungsfragen angehen, die bisher niemand untersucht hat – weil die nötigen Daten schlicht nicht verfügbar waren“, sagt Prof. Arnrich.
Bereits heute lassen sich mit D4L Collect Wearables wie Fitbit, Polar, Garmin, aber auch medizinische Geräte wie Glukosesensoren (z. B. Dexcom), Smartwatches mit Pulsoxymetrie, ECG-Patches, Bluetooth-Waagen, Smartphonesensoren und Mehr für Bewegung und GPS nutzen.
Für die Teilnehmenden ist die App intuitiv und auch für Menschen mit geringem technischem Verständnis leicht zu bedienen. Und besonders wichtig: Die Daten gehören den Nutzer:innen – sie entscheiden, wer was sehen darf. Hier liegt noch ein Hebel für größere Studien: Wer keine Angst vor Technik oder Datenschutz haben muss, ist eher bereit, mitzumachen.
Der medizinische Nutzen ist erheblich. Je granularer die Datenbasis, desto genauer lassen sich Ursachen, Verläufe und Therapiewirkungen erkennen. Zusammenhänge von niedrigem Glukosespiegel und Bluthochdruck oder von der Atemfrequenz bei Long Covid können sichtbar gemacht werden. D4L Collect ebnet den Weg hin zu individualisierter Präzisionsmedizin, die unnötige Klinikaufenthalte vermeiden und Kosten senken kann.
Die Plattform eröffnet darüber hinaus neue Forschungsfelder für seltene Erkrankungen, bei denen große Kohorten schwer zu rekrutieren sind. Und sie erlaubt Studien, die über Monate oder Jahre hinweg laufen – ohne Vor-Ort-Termine, papierbasierte Protokolle oder technische Hürden. Das Modell ist offen für Partnerschaften – mit Kliniken, Instituten, Stiftungen oder Industrie. „Wir suchen die Visionär:innen im System“, sagt Arnrich. „Diejenigen, die sich fragen, was wäre, wenn wir die richtigen Daten hätten?“ Die Antwort ist einfach: Die Welt wäre ein gesünderer Ort.
Weitere Informationen unter: www.data4life.care/de
