Wenn Sekunden zählen: Wearable-Daten für die Anfallsforschung

Epileptische Anfälle zuverlässig zu erkennen – und sie eines Tages vielleicht vorherzusagen – ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben der klinischen Neurologie. Im Forschungsprojekt MEXT (Modular Extended Transcranial Magnetic Stimulation) der Universität der Bundeswehr München untersucht ein interdisziplinäres Team, wie sich aus kontinuierlich erfassten Vitaldaten von Wearables verlässliche Muster ableiten lassen. Datico® steuert dazu eine zentrale Komponente bei: die MEXT-App, die rund um die Uhr hochaufgelöste Sensordaten erfasst und für die wissenschaftliche Auswertung verfügbar macht.

Die Universität der Bundeswehr München im Überblick

MEXT ist ein durch das Zentrum für Digitalisierungs- und Technologieforschung der Bundeswehr (dtec.bw) gefördertes, interdisziplinäres Forschungsprojekt an der Universität der Bundeswehr München. Es verbindet Elektrotechnik, Physik, Psychiatrie, Psychologie sowie Sport- und Materialwissenschaft und ist mit rund 50 Beteiligten an 13 Standorten ein Vorhaben von erheblicher Reichweite. Im Kern entwickelt MEXT eine neue Generation der transkraniellen Magnetstimulation (TMS) – ein nicht-invasives Verfahren zur gezielten Stimulation des Gehirns – hin zu kompakten, mobilen und datengestützten Systemen. Ein zentraler Baustein dieser Vision sind datenbasierte Closed-Loop-Ansätze, die Vitalparameter kontinuierlich überwachen. Da TMS in seltenen Fällen einen epileptischen Anfall als Nebenwirkung auslösen kann, ist diese kontinuierliche Vitaldatenüberwachung nicht nur wissenschaftlich relevant, sondern auch sicherheitskritisch – und damit unmittelbar der Ausgangspunkt für das Wearable-basierte Anfallserkennungsprojekt.

Die Herausforderung

Wer Anfälle aus physiologischen Daten erkennen will, braucht zweierlei: eine lückenlose, hochaufgelöste Datenerfassung über lange Zeiträume und einen verlässlichen Referenzmaßstab, gegen den sich die Wearable-Daten validieren lassen. Klassische Aufzeichnungswege stoßen hier an Grenzen – Medienbrüche zwischen Geräten, begrenzte Abtastraten und der Aufwand, Daten aus unterschiedlichen Quellen sicher zusammenzuführen. Für die Forschung im MEXT-Projekt bedeutete das: Es fehlte ein Weg, um die Variablen mehrerer Wearables rund um die Uhr in maximaler Auflösung, mobil und datenschutzkonform aufzuzeichnen und an die auswertende Stelle zu übergeben.

Die Lösung mit Datico®

Datico® hat dafür die MEXT-App entwickelt – auf Basis von Datico® Wearable Connect in der Bluetooth-Variante. Die App zeichnet die Variablen der eingesetzten Wearables direkt auf einem Smartphone bzw. Mobilgerät auf – kontinuierlich rund um die Uhr und in hoher Auflösung.

Eingesetzt wurden vor allem der Polar H10 sowie das Polar 360 bzw. das Polar Loop-Armband. Die App erfasst deren Variablen live per Bluetooth – darunter das Ein-Kanal-EKG des Polar H10 mit 130 Hz, Beschleunigungsdaten mit bis zu 200 Hz sowie Hauttemperatur und weitere Parameter in entsprechend hoher Abtastrate. Die Daten werden zunächst lokal auf dem Mobilgerät gespeichert und anschließend auf gesichertem Weg an den Projektpartner TNG Technology Consulting übertragen, der sie mit Machine-Learning-Algorithmen auswertet.

Damit zeigt sich die Datico® Data Value Chain im konkreten Projekt:

  • Data in Connection – mehrere Wearables (Polar H10, Polar 360 bzw. Polar Loop) werden per Bluetooth angebunden und parallel erfasst.
  • Data in Context – hochaufgelöste Roh- und Vitaldaten bilden die Grundlage, aus der per Machine Learning Muster abgeleitet werden.
  • Data in Communication – die erfassten Daten werden strukturiert für die wissenschaftliche Auswertung bereitgestellt.
  • Data in Consistency – die Übertragung erfolgt geschützt und datenschutzkonform – essenziell bei sensiblen Patientendaten.

Validiert wird der Ansatz in der Neurologie der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU): In einem spezialisierten Monitoring-Setting werden Patientinnen und Patienten rund um die Uhr per EEG überwacht. Parallel erfassen die Polar-Wearables über die MEXT-App denselben Zeitraum. So entsteht ein synchroner Referenzdatensatz – das EEG als etablierter Maßstab, die Wearable-Daten als das Signal, das die Modelle interpretieren lernen sollen.

Ergebnisse und Nutzen

Die MEXT-App ist seit mehreren Monaten im Forschungsbetrieb. Sie erfasst die Variablen der Wearables zuverlässig in der vorgesehenen hohen Auflösung, überträgt sie gesichert und stellt sie für die Auswertung bereit – die technische Grundlage des Projekts ist damit produktiv im Einsatz.

Das wissenschaftliche Ziel ist zweistufig: Zum einen sollen die Modelle lernen, epileptische Anfälle anhand der Wearable-Daten überhaupt zu erkennen; zum anderen besteht die Perspektive, Anfälle auf Basis derselben Daten frühzeitig vorherzusagen – also im Vorfeld zu erkennen. Der entscheidende Beitrag von Datico® liegt darin, die dafür nötige Datenbasis erst möglich zu machen: lückenlos, hochaufgelöst, mobil und sicher.

Stimme des Kunden

„Mit der MEXT-App von Datico® erfassen wir die Vitaldaten unserer Studienteilnehmer erstmals rund um die Uhr in der Auflösung, die unsere Auswertung wirklich braucht – mobil, stabil und datenschutzkonform. Das ist die Grundlage, auf der wir die Anfallserkennung wissenschaftlich vorantreiben können.”

— Alexander Hainz, Projektleiter Softwareentwicklung, Universität der Bundeswehr München

Fazit

Das MEXT-Projekt zeigt, wie aus kontinuierlichen Wearable-Daten belastbare wissenschaftliche Erkenntnisse entstehen können. Datico® liefert dafür das datentechnische Fundament – von der Anbindung der Sensoren bis zur sicheren Übergabe an die Auswertung. Aus hochaufgelösten Rohdaten werden so analysierbare Muster: Better Data. Better Decisions. Better Outcomes.

Häufige Fragen

Wie nutzt die Universität der Bundeswehr München Datico® im MEXT-Projekt?
Datico® hat die MEXT-App entwickelt, die Vitaldaten mehrerer Wearables rund um die Uhr auf einem Mobilgerät erfasst und gesichert für die wissenschaftliche Auswertung bereitstellt. Sie bildet die Datenbasis für die Machine-Learning-gestützte Anfallsforschung im MEXT-Projekt.
Welche Datenquellen werden im MEXT-Projekt angebunden?
Eingesetzt werden vor allem der Polar H10 sowie das Polar 360 bzw. das Polar Loop. Über Datico® Wearable Connect (Bluetooth) werden deren Variablen live erfasst – darunter ein Ein-Kanal-EKG mit 130 Hz, Beschleunigungsdaten mit bis zu 200 Hz sowie Hauttemperatur und weitere Parameter in entsprechend hoher Auflösung.
Wie werden die erfassten Daten ausgewertet?
Die zunächst auf dem Mobilgerät gespeicherten Daten werden auf gesichertem Weg an den Projektpartner TNG Technology Consulting übertragen und dort mit Machine-Learning-Algorithmen analysiert. Als Referenz dient das parallele EEG-Monitoring in der Neurologie der LMU München.
Welches Ziel verfolgt das Projekt?
Wissenschaftliches Ziel ist es, epileptische Anfälle anhand von Wearable-Daten zu erkennen und perspektivisch frühzeitig vorherzusagen. Datico® stellt dafür die lückenlose, hochaufgelöste und sichere Datenerfassung bereit, die eine solche Forschung erst möglich macht.
Wie werden die sensiblen Patientendaten geschützt?
Die Übertragung der Daten an die auswertende Stelle erfolgt auf geschütztem, datenschutzkonformem Weg. Data in Consistency – Datenschutz, Kontrolle und Datenhoheit – ist fester Bestandteil des Datico® LIFE HUB und gerade bei sensiblen Gesundheitsdaten essenziell.
Für welche Einrichtungen eignet sich Datico® in der Forschung?
Für Universitäten, CROs und Forschungseinrichtungen, die heterogene Datenquellen sicher zusammenführen und auswertbar machen wollen. Das Modul Datico® Evidence Lab ist genau darauf ausgerichtet: Forschungsdaten vernetzen und evidenzbasierte Erkenntnisse gewinnen.