Google Research hat am 5. November 2026 eine neue KI-Methode zur Früherkennung von Bluthochdruck vorgestellt, die ohne eine Kalibrierung mittels Blutdruckmanschette auskommt. Das System nutzt die in handelsüblichen Smartwatches bereits integrierten Sensoren für Photoplethysmographie (PPG) und Beschleunigung (ACC), um Anzeichen von Hypertonie im Alltag zu identifizieren.
Die Ergebnisse der Untersuchung wurden im Fachjournal Nature veröffentlicht. Die Entwicklung wurde maßgeblich von den Forschern Paolo Di Achille und Ming-Zher Poh geleitet.
KI auf Smartwatches erkennt Hypertonie ohne Manschetten-Kalibrierung
Der Algorithmus wurde durch kontrastives, selbstüberwachtes Lernen trainiert. Das neuronale Netzwerk nutzte dafür einen umfangreichen Datensatz von 492.347 Stunden an Sensordaten, die von 2.109 Testpersonen stammten. Da das System ohne medizinische Labels trainiert wurde, lernte die KI eigenständig, typische Muster von Herzschlag und Puls zu identifizieren, ohne dass eine vorherige Diagnose als Vorgabe diente. Stattdessen werden die erkannten Merkmale über mehrere Tage hinweg gemittelt, um daraus eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für das Vorliegen einer persistierenden Hypertonie zu berechnen.
Die technische Kombination von PPG-Sensoren, die die Durchblutung optisch erfassen, und Beschleunigungssensoren, die Haltung und Bewegung registrieren, dient dazu, die im klinischen Alltag häufig auftretenden Verfälschungen der Pulswellen durch Bewegungsartefakte zu minimieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, dass das Verfahren ohne eine individuelle Anpassung an einen manschettenbasierten Referenzwert auskommt.
Google-KI erkennt Bluthochdruck ohne Manschette
Die Leistungsfähigkeit des Systems wurde in einer Studie an fünf US-amerikanischen Forschungsstandorten mit insgesamt 196 Teilnehmenden geprüft. Alle Probanden waren Personen ohne bekannte Herzerkrankungen und ohne medikamentöse Blutdruckbehandlung. Als Goldstandard für den Vergleich diente eine 24-stündige ambulante Blutdruckmessung. Die Ergebnisse zeigen, dass das System bei einem initialen Screening eine Sensitivität von 65,8 Prozent erreichte, während eine klassische einzelne Praxismessung in der Vergleichsgruppe bei 55,3 Prozent lag.
| Messmethode | Sensitivität | Spezifität | Positiver Vorhersagewert |
|---|---|---|---|
| Smartwatch KI | 65,8 % | 90,0 % | 80,6 % |
| Einzelne Praxismessung | 55,3 % | 90,0 % | 77,8 % |
Ergebnisse bei Risikogruppen und Follow-up
Die Forscher untersuchten zudem eine Teilgruppe von 48 Personen, deren initialer Blutdruckwert in der Arztpraxis bereits als erhöht eingestuft worden war. In dieser spezifischen Gruppe erwies sich die Smartwatch-gestützte KI-Analyse als überlegen gegenüber einer wiederholten Messung in der Praxis. Während die KI eine Sensitivität von 78,4 Prozent und einen positiven Vorhersagewert von 96,7 Prozent erzielte, erreichte eine wiederholte Praxismessung nur 67,6 Prozent Sensitivität und 86,2 Prozent Vorhersagewert. Dennoch merken die Autoren an, dass eine mehrtägige Heimmessung in dieser Untergruppe mit einer Sensitivität von 89,2 Prozent und einem positiven Vorhersagewert von 94,3 Prozent weiterhin die höchste Genauigkeit aufwies.
Googles KI erkennt Bluthochdruck nur über den Puls- und
Die Autoren betonen, dass es sich bei AI-PPG-ACC-HTN um reine Grundlagenforschung handelt. Das System ist derzeit nicht als Medizinprodukt zugelassen und es existiert keine geplante kommerzielle Gerätefunktion für eine eigenständige Diagnose. Vielmehr soll das Werkzeug als Machbarkeitsnachweis dienen, um das Bewusstsein für die Erkrankung zu schärfen. Da nach Angaben von Google mehr als eine Milliarde Menschen von Bluthochdruck betroffen sind und über die Hälfte der Betroffenen ihren Zustand nicht kennt, soll die Technologie Personen im Verdachtsfall zu einer rechtzeitigen ärztlichen Konsultation anregen.
Die gewonnenen Erkenntnisse sind bereits in bestehende Softwarelösungen eingeflossen. Dennoch bleibt das System ein exploratives Projekt, das den Gang zum Arzt und die präzise manschettenbasierte Messung nicht ersetzen kann.
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