30.10.2023

Sleep Disorder: AI aus Innsbruck entdeckt gesundheitsgefährdende Schlafstörungen

Nächtliche Ausbrüche sind eine Folge von einer gestörten REM-Phase. Diese Schlafstörungen können erhebliche gesundheitsgefährdende Auswirkungen haben. Ein österreichisches Forschungsteam setzt daher auf künstliche Intelligenz, um Hinweise auf mögliche neurologische Erkrankungen zu finden.
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(c) Med Uni Innsbruck - Ein Innsbrucker Team hat einen KI-basierten Ansatz zur Erkennung von REM-Schlaf-Verhaltensstörungen entwickelt.

Es ist ein großes Thema in der Startup-Szene: Schlaf. Während sich manche damit brüsten, so wenig wie möglich zu schlafen, da es zum Wesen von Entrepreneurship gehöre, warnt die Forschung, nicht erst seit gestern, vor den Folgen von schlechter Schlafqualität. Dass dazu aber mehr gehört als die Anzahl an Stunden, die man schlafend verbringt, zeigt nun ein Innsbrucker Forschungsteam, das sich mit Schlafstörungen befasst.

Alptraum Schlafstörung

Schlafstörungen können die Nacht zum Alptraum werden lassen und sind auch ein zuverlässiger Vorbote für Parkinson und andere Erkrankungen des Nervensystems. Die Tiroler Schlafexperten haben daher diverse Technologien in einem neuen Diagnoseinstrument kombiniert und ein System entwickelt, das sogar auf EU-Ebene weiter entwickelt werden soll.

Menschen, die an einer Schlafstörung leiden, seien nicht sie selbst, wenn sie schlafen oder träumen, sagt Birgit Högl, Neurologin und Leiterin der Abteilung für Schlafstörungen an der Medizinischen Universität Innsbruck: „Sie werden zum Beispiel aggressiv oder gefährlich. Jeder, der mit ihnen das Bett teilt, kann mit einer aufgeplatzten Lippe oder einem blauen Auge enden. Und sie neigen auch dazu, sich selbst zu verletzen, zum Beispiel wenn sie aus dem Bett fallen“, sagt sie.

Isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung

Diese nächtlichen Ausbrüche werden in der Regel durch eine sogenannte isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung (iRBD) verursacht. REM, oder Rapid Eye Movement, bezeichnet das Schlafstadium, in dem sich ein gesunder Mensch normalerweise überhaupt nicht bewegt. Högl schätzt, dass einer von 100 Menschen an iRBD leidet, die Männer und Frauen gleichermaßen betrifft und häufiger bei älteren Menschen diagnostiziert wird. Genaue Zahlen seien allerdings schwer zu ermitteln, da die Betroffenen oft nichts von ihrer Erkrankung wissen und Patienten:innen, die mit entsprechenden Symptomen vorstellig werden, meist lange auf eine Untersuchung warten müssen.

Vor diesem Hintergrund hat Högls Forschungsgruppe ein Werkzeug entwickelt. In Zusammenarbeit mit Heinrich Garn und Bernhard Kohn vom Austrian Institute of Technology (AIT) wurde eine Hightech-Kamera mit Künstlicher Intelligenz ausgestattet, um iRBD-spezifische Bewegungen zu erkennen.

„Die Methode hat sich als so genau erwiesen, dass sie für den Einsatz im Krankenhaus geeignet ist“, sagt Matteo Cesari, Bioingenieur und Erstautor einer aktuellen Studie, die Teil des Projekts ist. Der österreichische Wissenschaftsfonds (FWF) finanzierte das Projekt, das mittlerweile zu einem EU-Projekt geworden ist, in dem die Forscher:innen die Technologie weiterentwickeln, um sie für Massenscreenings tauglich zu machen.

Neurodegenerativer Prozess

Die isolierte REM-Schlaf-Verhaltensstörung stellt nicht nur eine Gefahr für die Betroffenen und die in ihrer Nähe schlafenden Menschen dar, es gilt auch als empfindlichster und spezifischster Marker für absterbende Nervenzellen. Um diesen neurodegenerativen Prozess zu verlangsamen, sei es wichtig, ihn so früh wie möglich zu diagnostizieren.

Eine Schlafstörung ansich sei, dem Team nach, leicht zu erkennen; bei Störungen wie iRBD ist eine Diagnose viel schwieriger zu stellen. Im zweiten Fall sind die Muskeln während der REM-Phase nicht gelähmt, wie bei gesunden Menschen: „Die Beine und Arme von iRBD-Patienten neigen zu schnellen Zuckungen. Außerdem bewegen sie sich so, als würden sie im Liegen ihre Träume nachspielen“, beschreibt Högl die Symptome.

Die Schlafexpertin vermutet, dass es soziale Gründe hat, dass iRBD häufiger bei Männern diagnostiziert wird: Während viele Frauen alleinstehend sind und in späteren Lebensabschnitten alleine schlafen, teilen ältere Männer häufiger ihr Bett, sodass die Störung leichter gefunden wird. Im Allgemeinen bleibt sie jedoch oft unerkannt: „Manche Menschen wissen gar nicht, dass es nicht normal ist, all die Bewegungen, von denen man träumt, auch im Schlaf auszuführen“, erklärt Högl.

Ihr Tipp: Wer über 50 Jahre alt ist und sich plötzlich im Schlaf bewegt oder seltsam verhält (mit oder ohne Träume), ist gut beraten, ein Schlaflabor aufzusuchen. Zum einen könne der Arzt Medikamente verschreiben, die die Symptome der iRBD lindern. Zum anderen sei die Störung ein deutlicher Hinweis auf den Verlust von Nervenzellen und werde daher oft mit anderen Krankheiten in Verbindung gebracht.

Schlafstörungen bisher nur in Laboren diagnostizierbar

„Neunzig Prozent aller Patienten mit iRBD entwickeln eine neurodegenerative Erkrankung wie Parkinson, Lewy-Körperchen-Demenz oder multiple Systematrophie (MSA)“, sagt Högl. Oft geschieht dies im Laufe mehrerer Jahre.

Zurzeit wird auf diesem Gebiet viel geforscht, unter anderem von Ambra Stefani und ihren Kollegen aus Högls Abteilung. Sie alle wissen, dass bei Patient:innen, die an einer der oben genannten Krankheiten leiden, viele ihrer Nervenzellen bereits abgestorben sind. „Eine iRBD-Diagnose kann uns einen Vorsprung von zehn Jahren verschaffen. Aber das Schlaflabor ist derzeit das Nadelöhr“, weist die Neurologin auf die Schwachstelle im System hin, denn Schlafstörungen können aktuell nur dort zuverlässig diagnostiziert werden.

Zur Erklärung: Bei einer Polysomnographie werden bei einem schlafenden Menschen verschiedene Signale überwacht, unter anderem Gehirnaktivität (EEG), Augenbewegungen, Atemmuster, Geräusche, Muskeltonus und Körperhaltung. Die Daten werden gesammelt und manuell den verschiedenen Schlafstadien zugeordnet. Da dies sehr personal- und zeitaufwendig ist, müssen Patient:innen in Österreich ein Jahr oder länger auf einen Termin in einem Schlaflabor warten.

KI und eine Xbox-Kamera

Högls Forschungsgruppe hat sich dieses Mankos angenommen und eine automatisierte Lösung für die Diagnose von iRBD entwickelt. Ihr Ziel war es, ein Instrument zu entwickeln, das auch für das Screening gesunder Menschen verwendet werden kann, um das Risiko der Entwicklung einer neurodegenerativen Erkrankung frühzeitig zu erkennen.

„Die Time-of-Flight-Kamera, die wir für unsere Methode verwenden, wird auch als Kinect-Sensor in der Xbox-Konsole eingesetzt“, erklärt Cesari die Konstruktion. Die 3D-Kamera sendet Infrarotstrahlung aus, die vom Körper der schlafenden Person reflektiert wird.

Durch die Messung der reflektierten Signale kann der Abstand zwischen der Kamera und der Person berechnet werden. „Wir nehmen 30 Bilder pro Sekunde auf und ermitteln den Abstand für jedes Pixel. Wenn sich der Abstand ändert, wissen wir, dass sich die Person im Schlaf bewegt hat“, erklärt der Bioingenieur.

Vorhersagen mit einer Trefferquote von 87 Prozent

Für die Analyse dieser Kameradaten entwickelten die Forscher eine KI-basierte Lösung, um die manuellen Schritte so weit wie möglich zu minimieren. In ihrer Studie stellten Cesari und seine Kollegen die neueste Version des Systems vor, das die Analysedaten mehrerer Körperteile mithilfe eines maschinellen Lernmechanismus zusammenführt.

„Wir fassen die Bewegungen der Beine, des Rumpfes, der Hände und des Kopfes einer Person während des REM-Schlafs zusammen. Indem wir die Daten übereinanderlegen, erhalten wir die besten Ergebnisse“, erklärt der Forscher.

Die Erkennungsrate des Systems für iRBD-Patient:innen liegt bei 87 Prozent, was der – wesentlich ressourcenintensiveren – multifaktoriellen Untersuchung im Schlaflabor nahe komme. Für die Diagnose von iRBD muss das System allerdings die Bewegungsdaten aus der REM-Phase ermitteln. Zurzeit sind für diesen Schritt noch zusätzliche Messungen erforderlich.

Internationale Schlafstörungen-Allianz

„Wir arbeiten derzeit daran, daraus eine eigenständige Methode zu machen. Zu diesem Zweck koordinieren wir eine Studie mit 300 Probanden“, erläutert Cesari das Projekt, an dem Schlaflabore aus Deutschland, Italien, Spanien und Frankreich teilnehmen. Das Team versucht auch, die Hardware von derzeit zwei Kilogramm auf 13 Gramm zu verkleinern, um sie zu einem mobilen Gerät zu machen.

Die Vision des Teams ist es nämlich, ein „automatisiertes Schlaflabor für den Hausgebrauch“ zu entwickeln, das für umfassende Untersuchungen in der Bevölkerung eingesetzt werden könnte.

„Ein Mensch, der an iRBD erkrankt, braucht eine solide Diagnose, Beratung und Kontrolluntersuchungen“, betont Högl. „Sie sollten ihren Zustand verstehen und wissen, dass es möglich ist, das Fortschreiten einer neurodegenerativen Erkrankung zu verzögern.“

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Das sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © sonnnig

Dort, wo Technik und Unternehmertum zusammenkommen, kann Großes entstehen. So auch an der TU Wien im „Extended Study on Innovation“-Programm, wo sich das Gründer-Trio, bestehend aus Roman Öfferlbauer, Lukas Hückel und Jonathan Buchinger, zum ersten Mal begegnete. Parallel dazu gründete Öfferlbauer 2023 in seinem Heimatort in Niederösterreich eine Energiegemeinschaft, zu einem Zeitpunkt, an dem das Thema noch jung und „technisch schwierig abzuwickeln“ war, so Öfferlbauer.

Aus improvisierten Tools und selbst geschriebenen Mini-Scripts für den Eigenbedarf wurde ein Jahr später sonnnig. Eine White-Label-Lösung für Abrechnung, Mitgliedermanagement und Datenanalyse von mittlerweile 30 Energiegemeinschaften in ganz Österreich.

Wenn Strom aus der Nachbarschaft kommt

„Unser Blick war eigentlich immer auf Endverbraucher und Verbraucherinnen fokussiert. Also Privatpersonen, Unternehmen, Gemeinden“, erklärt Öfferlbauer im Interview. Eine Mission, die über die letzten zwei Jahre tausende Haushalte in ganz Österreich erreicht hat. Mittlerweile kann man über sonnnig den generierten Strom auch als Mitarbeiter:innen-Benefit oder Spende abgeben. „Im letzten halben Jahr hat sich da aber auch ziemlich viel auf der anderen Seite, also bei den Energieversorgungsunternehmen, getan“, verrät der Co-Founder.

Energieversorgungsunternehmen stünden zunehmend vor einem Einkaufs- und Prognoseproblem. In der Regel verbraucht die Kundschaft ihren Strom nach einem Standardprofil, mit dem der jeweilige Versorger seine Stromeinkäufe prognostiziert. Sind die Abnehmer:innen aber Teil einer Energiegemeinschaft, verschiebt sich dieses Profil radikal: Ein großer Teil des Energiebedarfs wird jetzt von der Energiegemeinschaft gedeckt und nur noch die Restmengen werden durch den Energieversorger geliefert. „Der Energieversorger hat die Energiemenge aber schon im Vorhinein eingekauft“ – und müsse sie kurzfristig wieder verkaufen, erklärt Öfferlbauer. Ein teures Ausgleichsenergie-Problem, das mit wachsendem Energy-Sharing-Anteil immer größer wird.

Sonnnig als potenzieller Partner für Energieversorger

Genau hier setzt das neue Produkt an, für das sonnnig gerade die dritte Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) erhalten hat: eine White-Label-Lösung zum Energy Sharing, die Energieversorger direkt in ihr eigenes Kund:innenportal einbinden können. Im Hintergrund liefert sonnnig die Restlastprognose auf 15-Minuten-Basis, damit Versorger gezielter am Großhandel einkaufen können.

Möglich macht das die Prognosefähigkeit, die sonnnig über Jahre mit echten Energiegemeinschaften aufgebaut hat. Ziel ist es, Versorgern einen besseren Einblick in ihre Stromverläufe zu geben und ihnen zu helfen, selbst ein Geschäftsmodell rund um Energy Sharing aufzubauen, auch als Beitrag zur Kund:innenbindung, erklärt Öfferlbauer. Am Markt kommt das gut an: „Energieversorgungsunternehmen spüren das Problem und sind zunehmend auf der Suche nach Lösungen und neuen Geschäftsmodellen im Energy-Sharing-Bereich, deshalb reden sie auf einmal mit uns“, sagt der Co-Founder. Davor sei die Beziehung eher einseitig gewesen. Zwei Pilotbetriebe hat sonnnig für das geförderte Projekt bereits akquiriert und zeigt sich offen für weitere Kooperationen.

Von First bis Seed: Der aws-Weg

Möglich wurde diese Entwicklung durch drei aufeinanderfolgende aws-Förderungen. Mit aws First Incubator, einem Programm für sehr junge Teams, teils noch vor der Firmengründung, kam das Startup zu ersten Beratungsleistungen und Mentoring. Mit aws Preseed – Innovative Solutions wurde zunächst die inhaltliche und wirtschaftliche Machbarkeit des Vorhabens überprüft und der Proof of Concept entwickelt. Darauf aufbauend unterstützt aws Seedfinancing – Innovative Solutions die Weiterentwicklung bis zum Markteintritt sowie die ersten Skalierungsschritte. In diesem Rahmen werden nun der Aufbau und der Launch des neuen B2B-Produkts finanziert.

Erwarteter Boom durch neues Elektrizitätswirtschaftsgesetz

Als besondere Meilensteine nennt Öfferlbauer Referenzprojekte mit bekannten Unternehmen wie Hartl Haus, der Nationalbank-Tochter IG Immobilien oder der Volkshilfe Wien sowie die wiederholte Verdopplung des Jahresumsatzes. Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die geteilte Energiemenge, die über sonnnig abgewickelt wurde, laut eigenen Angaben gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt. Investor:innen hat das fünfköpfige Team bislang bewusst keine an Bord geholt, da laufende Umsätze und eine halbe Million Euro an lukrierten Entwicklungsförderungen das Team organisch tragen.

Rückenwind kommt bald auch auf politischer Ebene: Im Oktober tritt das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) in Kraft, das Energy Sharing über bilaterale Peer-to-Peer-Verträge statt über eine juristische dritte Instanz wie einen Verein oder eine GmbH erlaubt. Für sonnnig eine freudige Entwicklung: „Das baut natürlich extrem viele Hürden ab. Und deswegen erwarten wir auch einen ziemlichen Boom an neuen Mitgliedern und das nehmen auch Energieversorgungsunternehmen wahr.“


Disclaimer: Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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