DGKN 2026

Epilepsie: Wie Wearables und Sensoren Anfälle, Alltag und Therapie verändern

26.02.2026

© Gatot – stock.adobe.com

Das Therapiemonitoring bei kurzzeitigen, wiederkehrenden Symptomen wie epileptischen Anfällen ist bislang schwierig und stützt sich häufig auf fehleranfällige Symptomtagebücher und punktuelle Untersuchungen ohne klaren zeitlichen Bezug zur Krankheitsdynamik. Epileptische Anfälle können potenziell lebensbedrohlich sein und zu schweren Verletzungen oder zum plötzlichen Epilepsietod (sudden unexpected death in epilepsy, SUDEP) führen. Klinisch geprüfte Wearables zur Detektion könnten das Risiko reduzieren [1].

Vom Symptomtagebuch zur digitalen Langzeitbeobachtung

Der klinische Einsatz von Wearables bei Epilepsie konzentriert sich derzeit vor allem auf automatisierte Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle, etwa über Bewegungsmuster, die mit Handgelenk- oder über Matratzensensoren erfasst werden. Entsprechende Systeme sind in Deutschland zugelassen und verordnungsfähig, insbesondere zur nächtlichen Überwachung. Eine zunehmende Zahl wissenschaftlicher Arbeiten belegt die Leistungsfähigkeit und Sicherheit solcher Wearables, wenn sie klinisch validiert sind und sachgerecht eingesetzt werden [1, 2].

KI als Herzstück smarter Neurodiagnostik

Daneben ist die Differenzialdiagnostik ein weiteres Einsatzfeld mobiler Gesundheitstechnologien. Da seltene Symptome während stationärer Aufenthalte häufig nicht auftreten, bleiben Diagnosen oft unklar. „In Kombination mit Künstlicher Intelligenz entwickeln sich diese Technologien zunehmend von reinen Messinstrumenten zu klinisch relevanten Entscheidungshilfen in der Klinischen Neurophysiologie", so Prof. Surges. Die kontinuierlich erhobenen Sensordaten sind komplex und hochdimensional – ihre klinische Nutzbarkeit entsteht erst durch KI-gestützte Analyse. KI-Modelle erkennen epileptiforme Aktivität in EEG-Daten mit einer Genauigkeit, die Expertenniveau erreicht [3], und verbessern zuverlässig die Erkennung kleiner struktureller Hirnveränderungen, etwa fokaler kortikaler Dysplasien, in der Bildgebung [4]. Auch in anderen Bereichen der Klinischen Neurophysiologie ermöglichen sie neue diagnostische Ansätze: So konnte in einer aktuellen Studie mittels eines neuen KI-Modells allein aus der Analyse von Schlafableitungen das Auftreten verschiedener Erkrankungen vorhergesagt werden [5].

Zwischen Klinik und Konsumentenmarkt

Parallel zum medizinischen Einsatz zertifizierter Medizinprodukte wächst der Markt frei verfügbarer Consumer-Geräte: Smartwatch-Apps zur Anfallserkennung, Pulsoxymeter als Ring oder In-Ohr-Sensor sowie EEG-Stirnbänder. Aktuelle Studien zeigen, dass kommerziell erhältliche Smartwatches prinzipiell Anfälle zuverlässig und mit minimaler Falschalarmrate erkennen können, wenn moderne Algorithmen eingesetzt werden [6, 7]. „Oft fehlen jedoch belastbare klinische Validierungen, zudem bestehen ungelöste Datenschutzfragen für die hochsensiblen Gesundheitsdaten", betont Prof. Surges.

Auf dem Weg zur personalisierten Neuro-Gesundheitsversorgung

Die Zukunft mobiler Neurotechnologien liegt in der Kombination aus weiterer Miniaturisierung, energieeffizienter Sensortechnik und intelligenter KI-gestützter Datenintegration, die eine breite Anwendung ermöglicht. „Wearables und KI liefern nicht nur Messwerte, sondern Erkenntnisse – und werden damit zum Herzstück einer personalisierten Versorgung."

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