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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Die Entrahmungsanlage und Michael Altrichter | (c) 2nd Cycle

Anfang 2024 ist 2nd Cycle mit dem Ziel gestartet, gebrauchte Photovoltaikmodule automatisiert zu prüfen und wiederzuverwerten. Nun meldet das Amstettner Startup den ersten Verkauf einer Anlage: Die DAKA Entsorgungsunternehmen GmbH & Co. KG hat als erster Kunde eine vollautomatische Entrahmungsanlage für PV-Module erworben. Die Anlage ist laut Aussendung bereits in Betrieb.

Die Anlage erkennt unterschiedliche Modulformate und entfernt die Aluminiumrahmen automatisch. Sowohl intakte als auch bereits gebrochene, gerahmte Module können ohne mechanische Umrüstung verarbeitet werden. Das Unternehmen betont, dass die Anlage besonders materialschonend arbeite. Das soll zu einer hohen Reinheit der verwertbaren Rohstoffe Glas und Aluminium führen und damit den Wert der recycelten Materialien steigern. Nach eigenen Angaben handelt es sich um die erste vollautomatische Entrahmungsanlage für PV-Module am Markt.

Baustein einer vollautomatischen Recyclingstraße

Die Entrahmungsanlage ist eine zentrale Komponente einer von 2nd Cycle entwickelten vollautomatischen Recyclingstraße für gebrauchte PV-Module. Die Prozesskette ist auf Zero-Touch-Betrieb, hochreine Wertstofffraktionen und einen Durchsatz von bis zu 90 Modulen pro Stunde ausgelegt. Weitere Module für Reinigung, Entfernung der Anschlussdose und Delamination seien teilweise bereits entwickelt oder stünden kurz vor dem Abschluss, heißt es in der Aussendung. DAKA kann die Entrahmungsanlage eigenständig betreiben und später um weitere Komponenten ergänzen.

(c) 2nd Cycle

„Mit der ersten Kundenanlage zeigen wir, dass sich die automatisierte Aufbereitung von PV-Modulen in den industriellen Betrieb eines Entsorgungsunternehmens integrieren lässt. Entscheidend sind ein stabiler Prozess, definierte Fraktionen und ein planbarer Durchsatz“, sagt Simon Prüller, CEO und Co-Founder von 2nd Cycle.

Als Argument für den Bedarf verweist das Startup auf Zahlen des Joint Research Centre der Europäischen Kommission. Dieses erwartet für die EU-27 ein kumuliertes Aufkommen von sechs bis 13 Millionen Tonnen PV-Abfall bis 2040 und 21 bis 35 Millionen Tonnen bis 2050.

Altrichter: „Dieser Stein ist ein massives Gebirge“

2nd Cycle wurde im Jänner 2024 von einem fünfköpfigen Team um Simon Prüller als FlexCo gegründet. Bereits bei der Gründung sollen Business Angel Michael Altrichter und die Amstettner Müller Gutenbrunn Group mit jeweils sechsstelligen Beträgen eingestiegen sein. Im Oktober 2025 folgte eine Finanzierungsrunde über rund eine Million Euro, unter anderem mit eQventure, Angels United und Buzzard Energy. Damals erwirtschaftete das Startup bereits erste Umsätze mit der automatisierten Prüfung von PV-Modulen, etwa mit einem Auftrag der EVN zum Test des beim Hochwasser 2024 überfluteten Photovoltaik-Kraftwerks Dürnrohr.

Altrichter ordnet den ersten Verkauf entsprechend ein: „Das erste verkaufte Produkt ist für jedes Startup ein Meilenstein. Im Falle von 2nd Cycle ist dieser Stein ein massives Gebirge: Das Produkt ist riesig, der Sales-Prozess komplex, der Markt entwickelt sich dynamisch. Umso beeindruckender ist dieser Erfolg!“

Zuletzt wurde 2nd Cycle auch mehrfach ausgezeichnet. Im September gewann das Startup beim Generali SME EnterPRIZE 2026 die Startup-Kategorie, die mit 10.000 Euro dotiert ist. Beim Riz up Genius Ideen- und Gründerpreis hatte das Projekt schon vor der Gründung den zweiten Platz in der Kategorie ökologisch genial belegt, bei der heurigen Jubiläumsverleihung war 2nd Cycle als Alumni vertreten.

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