Gesundheitsassistenten der Zukunft: Sensoren, smarte Textilien und lokale KI

Schritte zählen und den Puls messen – das können Fitness-Tracker schon lange. Doch ein wirklich umfassendes Bild der eigenen Gesundheit liefern diese Einzelmessungen nicht. Ein internationales Forschungskonsortium unter Koordination von Bosch Sensortec will das ändern: Mit Gassensoren, intelligenten Mikrofonen und lokaler KI-Verarbeitung sollen Assistenzsysteme entstehen, die diskret, datenschutzkonform und alltagstauglich über Gesundheit und Wohlbefinden wachen.

SensorTech4Health 2030: Wenn Sensoren zu Gesundheitsbegleitern werden

Hinter dem Projektnamen SensorTech4Health 2030 verbirgt sich ein ambitioniertes europäisches Forschungsvorhaben: Acht internationale Industrieunternehmen arbeiten gemeinsam mit akademischen Partnern daran, neuartige Assistenzsysteme zur Gesundheitsprävention zu entwickeln. Das Ziel ist ein möglichst langes, selbstständiges Leben in den eigenen vier Wänden – unterstützt durch Technologie, die sich so unauffällig in den Alltag einfügt, dass sie kaum wahrgenommen wird. Dieser Ansatz unterscheidet sich fundamental von klassischen Medizingeräten, die bewusst bedient werden müssen und damit eine aktive Auseinandersetzung mit dem eigenen Gesundheitszustand voraussetzen.

Bosch Sensortec koordiniert das Gesamtprojekt, das im Rahmen des europäischen EUREKA-Clusters Xecs von nationalen Ministerien mit rund 15 Millionen Euro gefördert wird. Die deutschen Partner werden dabei über die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt unterstützt. Allein an die Universität des Saarlandes fließen 1,2 Millionen Euro, deren Gassensorik-Experten eine zentrale Rolle im Konsortium übernehmen.

Die Forschung soll nicht im Labor enden, sondern direkt zu marktfähigen Industrieprodukten führen – ein Anspruch, der das Konsortium von rein akademischen Projekten unterscheidet. Industrie- und Wissenschaftspartner aus Deutschland, Finnland, Belgien, den Niederlanden und Tschechien bringen dafür ihre jeweiligen Kernkompetenzen ein. Die internationale Aufstellung ist dabei kein Zufall, sondern Programm: Nur durch die Bündelung von Expertise in Sensorik, Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und Medizintechnik lassen sich Systeme entwickeln, die in realen Alltagsumgebungen zuverlässig funktionieren.

Gassensoren als medizinische Sinnesorgane: Was die Luft verrät

Ein zentrales technisches Element des Projekts ist die Gassensorik – eine Technologie, die weit über das hinausgeht, was herkömmliche Umweltsensoren leisten. Der menschliche Körper produziert kontinuierlich Stoffwechselprodukte, die über Haut und Atemluft in die Umgebung abgegeben werden. Diese flüchtigen organischen Verbindungen sind für menschliche Nasen kaum wahrnehmbar, enthalten aber charakteristische Informationen über Gesundheitszustand, Stresslevel und Wohlbefinden. Forschende sprechen in diesem Zusammenhang vom sogenannten Volatom – der Gesamtheit aller flüchtigen Substanzen, die ein Mensch ausscheidet und die als biochemischer Fingerabdruck interpretiert werden können.

Dr. Christian Bur, Habilitand am Lehrstuhl für Messtechnik der Universität des Saarlandes und Leiter des Bereichs Medizinische Messtechnik, forscht an Systemen, die genau diese Substanzen aufspüren. »Ein Körper produziert pausenlos Stoffwechselprodukte, die Haut und Atemluft in die Umgebung abgeben«, erklärt er. Die Herausforderung liegt in der Dimension: Die Systeme müssen einzelne Moleküle unter Milliarden anderer Luftpartikel identifizieren und deren Konzentration messen – eine Aufgabe, die ohne maschinelle Lernmethoden nicht zu bewältigen wäre. Erschwerend kommt hinzu, dass Umgebungsfaktoren wie Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit oder die Anwesenheit anderer Substanzen die Messwerte beeinflussen und herausgerechnet werden müssen.

Im Projekt kommen Halbleitergassensoren auf Metalloxid-Basis zum Einsatz, die mit neuartigen Sensorschichten ausgestattet werden. Diese Schichten sind hochempfindlich und messen kontinuierlich die Konzentration bestimmter Substanzen. Erst in Kombination mit KI-Algorithmen, die die Messwerte verschiedener Sensormodalitäten verknüpfen und kontextualisieren, entsteht daraus verwertbare Gesundheitsinformation. Bosch Sensortec bringt dabei seine Expertise in miniaturisierten Umweltsensoren ein, die bereits in Smartphones und Wearables verbaut werden und damit eine bewährte technologische Basis für die Weiterentwicklung im Gesundheitsbereich bieten.

Smart Home ohne Kamera: Datenschutz als Designprinzip

Ein Gesundheitsassistent, der dauerhaft in der Wohnung aktiv ist, weckt verständliche Bedenken hinsichtlich Privatsphäre und Datenschutz. Das Konsortium hat diesen Punkt von Anfang an als Designprinzip verankert: Die entwickelten Systeme werden weder Kameras enthalten noch Daten in eine Cloud übertragen. Die gesamte Signalverarbeitung erfolgt ausschließlich lokal auf dem Gerät selbst. Dieser Ansatz ist nicht nur eine Reaktion auf gesellschaftliche Bedenken, sondern auch eine strategische Entscheidung: Systeme, die ohne externe Infrastruktur auskommen, sind robuster, schneller und langfristig unabhängiger von Anbieterpolitiken und Serverausfällen.

Statt auf visuelle Überwachung setzen die Assistenzsysteme auf das Zusammenspiel von Gassensoren und Mikrofonen – wobei letztere ausdrücklich keine Spracherkennung betreiben. »Die Mikrophone zeichnen keine Sprache auf, sondern wandeln Schall über Druckänderungen auf eine mikroskopisch kleine Membran in elektrische Signale um«, erläutert Christian Bur. Erst wenn Messwerte aus mehreren Sensormodalitäten mit KI-Methoden verknüpft werden, entsteht ein sinnvolles Bild der Situation – etwa ob jemand in der Wohnung aktiv ist und kocht, was auf einen normalen Tagesablauf hindeutet, oder ob ungewöhnliche Muster auf eine gesundheitliche Veränderung hinweisen könnten.

Dieser Ansatz der lokalen, dezentralen Verarbeitung ist nicht nur aus Datenschutzperspektive relevant, sondern auch technisch zukunftsweisend. Wie On-Device-KI auf Edge-Geräten grundsätzlich funktioniert und welche Vorteile sie gegenüber cloudbasierter Verarbeitung bietet, ist ein wachsendes Feld, das weit über den Gesundheitsbereich hinausreicht und zunehmend auch in industriellen und kommerziellen Anwendungen an Bedeutung gewinnt. Für den Gesundheitsbereich ist die lokale Verarbeitung besonders wertvoll, weil sie sicherstellt, dass sensible Körperdaten niemals das Gerät verlassen.

Smarte Textilien und Hörassistenz: Neue Anwendungsfelder für Sensortechnologie

Neben den in Smart-Home-Umgebungen integrierten Systemen entwickelt das Konsortium weitere Gerätekategorien. Besonders innovativ ist der Ansatz, Gassensorsysteme in smarte Textilien zu integrieren – konkret in Bettlaken. Diese könnten bei pflegebedürftigen oder kranken Menschen dauerhaft Gesundheitsparameter überwachen, ohne zu stören oder eine aktive Bedienung zu erfordern. Wer nachts schläft, muss nichts tun – das System arbeitet im Hintergrund und registriert Veränderungen im Schlafmuster oder in der Zusammensetzung der Hautausdünstungen, die auf gesundheitliche Veränderungen hindeuten können. Für pflegende Angehörige oder medizinisches Fachpersonal könnten solche Systeme eine wertvolle Frühwarnung darstellen, ohne die Intimsphäre der betreuten Person zu verletzen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Hörassistenz. Der Hintergrund ist medizinisch relevant: Schwerhörigkeit erhöht nachweislich das Demenzrisiko. Das Konsortium forscht deshalb an intelligenten Cochlea-Hörimplantaten, die durch verbesserte Mikrofontechnologie höhere Leistung erbringen sollen. Ergänzend werden elektronische Produkte entwickelt, die Hörverlust durch aktive Geräuschunterdrückung bekämpfen – indem sie störende Hintergrundgeräusche ausblenden und Gespräche verständlicher machen. Auch Geräte für den Nachttisch, die Schlafqualität und Stresslevel überwachen, gehören zum Entwicklungsportfolio. Die Kombination aus Schlafüberwachung und Stressanalyse ist dabei besonders interessant, weil beide Parameter eng miteinander verknüpft sind und gemeinsam ein aussagekräftigeres Bild des Gesundheitszustands liefern als jeder Wert für sich allein.

»Es sollen technische Lösungen für jedermann entstehen. Angefangen bei jungen Leuten im Hinblick auf gesunde Lebensweise bis hin zu Senioren, Pflegebedürftigen und chronisch kranken Menschen in ihrem häuslichen Umfeld«, beschreibt Christian Bur die Zielgruppe. Der Ansatz ist damit bewusst inklusiv gestaltet und richtet sich nicht nur an eine spezifische Patientengruppe. Diese Breite ist auch wirtschaftlich relevant: Ein System, das für verschiedene Lebensphasen und Gesundheitszustände nützlich ist, hat ein deutlich größeres Marktpotenzial als eine Nischenlösung für eine eng definierte Nutzergruppe.

KI als Schlüsseltechnologie: Vom Rohdatum zur Gesundheitsinformation

Was die verschiedenen Komponenten des SensorTech4Health-Projekts verbindet, ist der konsequente Einsatz von Künstlicher Intelligenz – nicht als Selbstzweck, sondern als notwendige Voraussetzung dafür, dass aus Rohdaten überhaupt verwertbare Gesundheitsinformationen werden. Einzelne Messwerte eines Gassensors oder eines Mikrofons sagen für sich wenig aus. Erst wenn Daten aus mehreren Sensormodalitäten verknüpft, mit Referenzwerten abgeglichen und im zeitlichen Verlauf interpretiert werden, entsteht ein sinnvolles Bild. Ähnliche Prinzipien der KI-gestützten Mustererkennung finden sich auch in anderen Bereichen, in denen Sensordaten zur Optimierung genutzt werden – etwa wenn adaptive Heizsysteme durch KI-Auswertung von Sensordaten Energiekosten senken und dabei kontinuierlich aus dem Nutzungsverhalten lernen.

»Wenn wir die Daten aus mehreren Sensormodalitäten und Messwerten verknüpfen und sie mit Methoden Künstlicher Intelligenz auswerten, entsteht eine neuartige Assistenztechnologie«, fasst Bur zusammen. Die maschinellen Lernmethoden müssen dabei auf die spezifischen Anforderungen der Gesundheitsüberwachung zugeschnitten sein: Sie müssen robust gegenüber Umgebungsvariationen sein, mit sehr kleinen Substanzkonzentrationen umgehen können und auf ressourcenbeschränkten Geräten ohne Cloud-Anbindung funktionieren. Gleichzeitig müssen die Modelle erklärbar sein – gerade im medizinischen Kontext ist es wichtig, dass Empfehlungen oder Warnungen nachvollziehbar begründet werden können und nicht als unverständliche Ausgabe einer Black Box erscheinen.

Dr. Stefan Finkbeiner, CEO von Bosch Sensortec, formuliert die übergeordnete Vision des Projekts: »Wir wollen Sensoren nicht nur als technische Komponenten, sondern als einfühlsame Begleiter für ein gesünderes Leben etablieren. Indem wir die Prävention in den Mittelpunkt rücken, ermöglichen wir es den Menschen, länger fit und selbstbestimmt zu leben.« Diese Vision setzt voraus, dass die entwickelten Systeme nicht nur technisch funktionieren, sondern auch von den Nutzerinnen und Nutzern akzeptiert und im Alltag tatsächlich eingesetzt werden – eine Herausforderung, die das Konsortium durch das Designprinzip der maximalen Unauffälligkeit zu adressieren versucht.

Bemerkenswert ist zudem die Produktnähe des Projekts. SensorTech4Health ist nicht als Laborübung angelegt, sondern als Verbund, in dem Halbleitertechnik, Medizintechnik, Schlafmedizin, Hörsysteme und KI-Software zusammenlaufen. Das macht die Entwicklung anspruchsvoll: Ein Gesundheitsassistent muss nicht nur messen, sondern Fehlalarme vermeiden, im Alltag akzeptiert werden und auch dann funktionieren, wenn Nutzer keine Technik bedienen möchten. Genau dort trennt sich hilfreiche Assistenz von einem weiteren Gadget, das nach drei Wochen in der Schublade landet.

Gesellschaftliche Relevanz: Prävention als Antwort auf demografischen Wandel

SensorTech4Health adressiert eine der drängendsten gesellschaftlichen Herausforderungen: In einer alternden Gesellschaft, in der Behandlung und Pflege teuer und Fachkräfte im Gesundheitswesen rar sind, hat Prävention eine weit über das Individuelle hinausgehende Bedeutung. Wer Gesundheitsrisiken früh erkennt und gegensteuert, entlastet nicht nur sich selbst, sondern das gesamte Gesundheitssystem. Studien zeigen, dass chronische Erkrankungen, die frühzeitig erkannt und behandelt werden, im Durchschnitt deutlich geringere Gesamtkosten verursachen als solche, die erst im fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert werden. Technologie, die diese Früherkennung in den Alltag integriert, hat damit auch eine gesundheitsökonomische Dimension.

Das EUREKA-Cluster Xecs fördert genau solche Projekte, die mikroelektronische Schlüsseltechnologien mit konkreten gesellschaftlichen Anwendungsfeldern verbinden. Die Förderung von 15 Millionen Euro durch nationale Ministerien signalisiert, dass die Politik diesen Ansatz als strategisch relevant einstuft – außerdem vor dem Hintergrund, dass Europa in der Halbleiter- und Sensortechnologie eine stärkere Position anstrebt. Die Abhängigkeit von außereuropäischen Lieferketten für Schlüsselkomponenten hat in den vergangenen Jahren die Verwundbarkeit europäischer Industrien deutlich gemacht; Projekte wie SensorTech4Health leisten einen Beitrag dazu, diese Abhängigkeit zu reduzieren.

Ob smarte Bettlaken, diskrete Raumluftsensoren oder intelligente Hörhilfen: Die Assistenzsysteme, die im Rahmen von SensorTech4Health entstehen sollen, haben das Potenzial, das Verhältnis zwischen Mensch und Gesundheitstechnologie grundlegend zu verändern – weg von reaktiver Behandlung, hin zu kontinuierlicher, alltagsintegrierter Prävention. Wie weit die Integration vernetzter Geräte in Wohn- und Arbeitsumgebungen bereits fortgeschritten ist und welche Chancen und Risiken damit verbunden sind, zeigt ein breiterer Blick auf die Entwicklung des Internets der Dinge und seiner gesellschaftlichen Auswirkungen. SensorTech4Health steht dabei für einen Ansatz, der die Potenziale vernetzter Sensorik konsequent in den Dienst des Menschen stellt – mit Datenschutz nicht als nachträglicher Einschränkung, sondern als gestaltendem Prinzip von Anfang an.