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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Foxyfitness
© Foxyfitness - (v.l.) René Giretzlehner, Florian Gschwandtner und Christian Kaar.

2023 und somit acht Jahre nach dem Runtastic-Exit an Adidas startete Florian Gschwandtner seine neue App Foxyfitness. Anfänglich noch als „Sidehustle“ tituliert, vergrößerte sich die Foxyfitness GmbH und es kamen seine Runtastic-Co-Founder René Giretzlehner und Christian Kaar mit ins Boot.

Gschwandtner verkaufte vor rund einem Jahr zwei Drittel seines neuen Startups an seine ehemaligen Kollegen und es wurde ein neues Ziel ausgerufen: Ein KI-getriebenes App-Unternehmen aus Österreich zu erschaffen – brutkasten berichtete.

Zone5: Kamera erkennt Übungen

Nun und nach einer mehrwöchigen Beta-Phase stellt die Foxyfitness GmbH mit Zone5 eine neue App im Bereich Longevity vor. Die Anwendung nutzt Augmented Reality und Künstliche Intelligenz, um Übungen über die Smartphone-Kamera zu erkennen, zu zählen und in Echtzeit anzuleiten. Dafür sind weder Sensoren noch Wearables oder zusätzliche Hardware erforderlich.

„Zone5 ist ein Produkt wie die 100 Push-ups App„, erklärt Gschwandtner brutkasten gegenüber. „Eine Fitness-App, bei der die Kamera dein Coach wird, inklusive Trainingsplan.“

Die Kamera erkennt mehr als 30 Übungen (Seilspringen, Burpees etc.) automatisch, zählt jede Wiederholung und gibt Feedback. Die Workouts dauern fünf bis 30 Minuten und trainieren gezielt in zwei Intensitätsbereichen: in Zone 2 für die aerobe Grundlage und den Fettstoffwechsel, oder in Zone 5 für maximale Intensität und die Entwicklung der VO2max – jenem Wert, der – laut dem Foxyfitness-Team – in der Longevity-Forschung als einer der stärksten Marker für Gesundheitsspanne und Lebenserwartung gilt.

(c) Foxyfitness

Oder anders gesagt: „Als die maximale Menge an Sauerstoff in Millilitern, die ein Körper während einer körperlichen Belastung pro Minute und Kilogramm Körpergewicht aufnehmen und verwerten kann“.

Longevity-Gedanke kam aus Selbst-Analyse

„Der Longevity-Gedanke (Anm.: bei diesem Projekt) kam eigentlich aus der Selbst-Analyse. Ich beschäftige mich viel mit dieser Thematik“, erklärt Gschwandtner. „Es ist natürlich ein Trend-Thema, aber es geht nicht nur darum ’nur gesund‘ zu leben, sondern auch darum, die Lebenserwartung zu erhöhen und gesund älter zu werden. Heutzutage fangen Menschen ab 30 damit an. Man muss sich bloß ansehen, was im Bereich der Supplements, der Blutanalyse, in Longevity-Laboren oder beim IHHT-Training (Anm.: Intermittierendes Hypoxie-Hyperoxie) passiert.“

Dabei ist für den Gründer vor allem der VO2-max-Wert als Longevity-Indikator essentiell. Gschwandtner zufolge sollte man idealerweise 20 Minuten in der Woche (beim Training) in der Gegend der Zone 5 – also in der höchsten Herzfrequenzzone – verbringen, weil es diesen Wert steigere. „Genau, das ist bei uns einer der Punkte und Gedanken dahinter“, sagt er.

Automatischer Trainingsplan und Zeitraffer

Zone5 bietet für Personen, die nicht selbst planen wollen, auch einen automatisierten 12-Wochen-Trainingsplan, bei dem die App Umfang, Intensität und Übungsauswahl wöchentlich festlegt und an den individuellen Fortschritt anpasst. Alle Trainingseinheiten werden mit Apple Health synchronisiert und können in ein bestehendes Gesundheits- und Trainingsprofil eingebunden werden.

Ein weiteres Merkmal ist die automatische Aufzeichnung jeder Trainingseinheit als Zeitraffer-Video, das lokal auf dem Smartphone gespeichert wird und Übungen, Wiederholungen sowie Trainingszone zeigt. Die Videos sind für das Teilen auf Plattformen wie TikTok, Instagram-Reels oder für Stories vorgesehen und sollen kurze Trainingseinheiten in ein sichtbares, teilbares Ergebnis verwandeln.

Zone5: Cross-Selling und Symbiosen in Planung

„Die meisten Menschen wissen, dass Ausdauer und Kraft die besten Investments in ein langes, gesundes Leben sind. Woran es scheitert, sind nicht die Erkenntnisse, sondern Zeit, Ausrüstung und Anleitung. Genau da setzt Zone5 an: Du brauchst zehn Minuten, ein Smartphone und keinerlei Vorwissen – deine Kamera übernimmt den Rest“, sagt Gschwandtner, der sich des Erfolgs der App sicher ist und andeutet, was aus der Foxyfitness noch kommen wird.

„Ich glaube, es muss gar nicht alles so groß wie Runtastic werden“, sagt er. „Ich bin aber davon überzeugt, dass es eine sehr erfolgreiche App werden kann. Vor allem über eine mittelfristige Zeit, wenn wir noch die eine oder andere App im Fitnessbereich entwickeln und sich gutes Cross-Selling bzw. Symbiosen ergeben.“ Zone5 ist ab sofort im App Store und auf Google Play verfügbar.

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