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 Gründerteam von vioom: Lucia Studer und Ronny Türtscher | (c) vioom

Wer auf dem Land lebt, kennt das Problem: Der nächste Bus fährt erst in zwei Stunden und ohne eigenes Auto wird selbst der Weg zum Arzt oder zum Einkaufen zur Herausforderung. Diese Erfahrungen hat auch das Gründerteam des Vorarlberger Startups vioom gemacht. Sie kommen aus dem Großen Walsertal, wo öffentliche Verkehrsverbindungen teilweise nur im Zwei-Stunden-Takt angeboten werden.

„Wir haben als Jugendliche immer Autos gestoppt“, erzählt Mitgründer und Co-CEO Ronny Türtscher. Aus Bedarfserhebungen zur Mobilität in der Region, die Türtscher selbst begleitete, entstand schließlich die Idee zu vioom.

Hinter dem Startup steht die im Februar 2026 gegründete VAREO Innovations GmbH mit Sitz in Ludesch. Als CEOs fungieren Ronny Türtscher und Lucia Studer. Das Gründerteam bringt nach eigenen Angaben gemeinsam mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit.

Personen- und Warentransporte gemeinsam organisieren

Vioom setzt auf sogenannte On-Demand-Mobilität: Fahrgäste können über eine App eine Strecke innerhalb eines festgelegten Gebiets buchen. Das System organisiert daraufhin ein verfügbares Shuttle. Anders als bei klassischen Anrufsammeltaxis sollen die Fahrzeuge zusätzlich regionale Waren transportieren. „Wir versuchen, die Ausnutzung so hoch wie möglich zu halten und diese Wege von A nach B mit mehreren Erlösströmen zu gestalten“, sagt Türtscher. So könnte ein Shuttle beispielsweise eine Gemüsekiste bei einem Bauernhof abholen, anschließend einen Fahrgast vom Bahnhof transportieren und die Ware danach bei einem Hotel abliefern.

Ziel ist es, Leerfahrten zu reduzieren und Fahrzeuge auch außerhalb der Stoßzeiten auszulasten. Gleichzeitig soll das Angebot bestehende Bus- und Bahnverbindungen ergänzen und insbesondere die sogenannte „First und Last Mile“, also den Weg zur beziehungsweise von der nächsten Haltestelle, abdecken. Durch die gemeinsame Nutzung der Fahrzeuge und eine bessere Anbindung an den öffentlichen Verkehr sollen zudem CO₂-Emissionen reduziert werden. Die Regionen entscheiden dabei selbst, wann Personen- beziehungsweise Warentransporte angeboten werden. Die Durchführung übernehmen beispielsweise regionale Taxiunternehmen. Vioom selbst stellt keine Fahrzeuge oder Fahrpersonal bereit, sondern liefert die Software und begleitet die Umsetzung.

Wie sich die regionale Mobilität rechnen soll

Mit seinem Geschäftsmodell richtet sich vioom an Gemeinden und Regionen. Diese zahlen je nach Modell eine monatliche Gebühr für die Nutzung der Plattform. Zusätzlich erhält das Startup eine Vermittlungsprovision für jede gebuchte Fahrt. Die Fahrgäste und Unternehmen bezahlen für die jeweiligen Personen- oder Warentransporte. Diese Einnahmen fließen grundsätzlich an die Regionen selbst. Die Abrechnung erfolgt vollständig automatisiert über die Plattform.

Durch die Kombination von Personenbeförderung und Warenlogistik sollen die Fahrzeuge besser ausgelastet und zusätzliche Einnahmen erzielt werden. Langfristig will vioom damit die Wirtschaftlichkeit regionaler Mobilitätsangebote verbessern und deren Abhängigkeit von öffentlichen Förderungen verringern.

Technologiepartnerschaft mit ioki

Für die technische Umsetzung arbeitet vioom mit dem Mobilitätstechnologie-Anbieter ioki zusammen. Das Unternehmen ist ursprünglich aus der Deutschen Bahn hervorgegangen und bietet Software für bedarfsgesteuerte Mobilitätsangebote an. Vioom nutzt Teile dieser Technologie und hat darauf aufbauend ein eigenes Logistikmodul entwickelt.

Die Partnerschaft soll auch die Skalierung erleichtern. Für jede Region wird zwar eine individuelle Mobilitätsanalyse durchgeführt, die anschließende Umsetzung erfolgt jedoch über eine standardisierte, anpassbare Plattform.

Eigenfinanziert und erste Pilotprojekte geplant

Bislang wurde vioom vollständig aus Eigenmitteln der CEOs finanziert, mit einem Stammkapital von 12.000 Euro. An der VAREO Innovations GmbH sind die LOONEY GmbH (gehört unter anderem Lucia Studer) mit 66,67 % und scale.out (gehört Ronny Türtscher) mit 33,33 % beteiligt. Für externe Investoren zeigt sich das Unternehmen grundsätzlich offen.

Die größte Herausforderung besteht laut Türtscher darin, erste Referenzprojekte umzusetzen und nachzuweisen, dass die Kombination aus Personen- und Warentransporten tatsächlich wirtschaftliche Vorteile bringt. „Viele Kunden fragen: Was habt ihr schon gemacht und was könnt ihr nachweisen?“, erzählt der Gründer.

Der erste Pilotbetrieb ist derzeit in Vorarlberg in Vorbereitung, ein konkreter Starttermin steht noch nicht fest. Parallel führt vioom Gespräche mit zwei Landkreisen und einer Stadt in Deutschland. Bis Ende 2027 will das Startup drei bis fünf Regionen an die Plattform angebunden haben. Zusätzlich sollen weitere Partnerschaften und Anwendungen, etwa im Tourismus, entstehen.

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