Beckenschmerzen: Mount-Sinai-KI sagt lange Sitzphasen bei Frauen voraus
Veröffentlicht am: 01.10.2026 um 00:51 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Icahn School of Medicine am Mount Sinai hat ein neues Modell auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt, das bevorstehende Phasen längeren Sitzens bei Frauen mit chronischen Beckenschmerzstörungen prognostizieren kann.
Wie aus einem Bericht vom 30.09.2026 hervorgeht, nutzt das System Daten von Wearables, um Inaktivität bereits im Vorfeld zu erkennen. Ziel dieser technologischen Entwicklung ist es, Betroffenen rechtzeitige Erinnerungen an Bewegung oder Haltungsanpassungen zu übermitteln, um die symptomatischen Schmerzen zu lindern.
Datengrundlage und methodischer Ansatz
Die wissenschaftliche Grundlage für das KI-Modell lieferte eine Studie, deren Ergebnisse in der Fachzeitschrift npj Women's Health unter der DOI 10.1038/s44294-026-00156-5 veröffentlicht wurden.
An der Untersuchung nahmen insgesamt 134 Frauen teil, die unter chronischen Beckenschmerzstörungen – primär Endometriose – leiden, sowie 61 gesunde Vergleichspersonen.
Zur Datengewinnung nutzten die Forscher des Mount Sinai Fitbit-Wearables. Über einen Zeitraum von bis zu 90 Tagen wurden minutengenaue Informationen zu körperlicher Aktivität, Herzfrequenz und Schlafmustern gesammelt. Auf Basis dieser umfangreichen Datensätze trainierte das Team personalisierte Modelle.
Hierfür waren pro Person lediglich etwa 10 Tage an Daten erforderlich, um präzise Vorhersagen über das Verhalten in der jeweils nächsten Stunde treffen zu können. Ein besonderer Fokus lag dabei auf der Identifikation von 15-minütigen Sitzphasen, um rechtzeitig sogenannte „Exercise Snacks“ – kurze, intensive Bewegungseinheiten – zu ermöglichen.
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Technische Effizienz und klinische Relevanz
In technischer Hinsicht zeichnet sich das entwickelte Modell durch eine hohe Interpretierbarkeit und Effizienz aus. Den Berichten zufolge erwiesen sich die relativ einfachen Modelle als ebenso präzise wie komplexe Deep-Learning-Verfahren.
Ein wesentlicher Vorteil für die praktische Anwendung ist die Robustheit des Systems gegenüber unvollständigen Datenreihen. Zudem ist die Software so konzipiert, dass sie direkt auf Endgeräten („on-device“) lauffähig ist, was den Datenschutz und die Echtzeit-Analyse begünstigt.
Die Relevanz dieser Entwicklung wird durch die Verbreitung des Krankheitsbildes unterstrichen: Schätzungen zufolge ist etwa eine von sieben Frauen von chronischen Beckenschmerzen betroffen. Langes Sitzen gilt oft als Faktor, der die Beschwerden verstärken kann.
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Durch die KI-gestützten Vorhersagen sollen künftig Just-in-time-adaptive Interventionen möglich sein. Diese erlauben es, personalisierte Empfehlungen genau dann auszusprechen, wenn ein schädliches Verhaltensmuster kurz bevorsteht.
Förderung und weitere Entwicklung
Die Forschungsarbeiten an der Icahn School of Medicine wurden durch Mittel der National Institutes of Health (NIH) unter dem Förderkennzeichen R01HD108263 sowie durch das Clinical and Translational Science Awards (CTSA) Programm (UL1TR004419) unterstützt.
Als nächster Entwicklungsschritt ist die Implementierung von adaptiven Echtzeit-Interventionen vorgesehen, um die präventive Wirkung der personalisierten Bewegungshinweise im Alltag der Patientinnen weiter zu validieren.
