Smartwatch-Screening: Google-KI erkennt Bluthochdruck ohne Manschette

Google Research hat am 5. November 2026 gemeinsam mit dem Beth Israel Deaconess Medical Center und der Harvard Medical School eine neue Methode zur Früherkennung von Hypertonie im Fachjournal Nature vorgestellt. Das entwickelte System mit der Bezeichnung AI-PPG-ACC-HTN nutzt Photoplethysmographie- (PPG) und Beschleunigungssensoren handelsüblicher Smartwatches. Es erkennt Anzeichen von Bluthochdruck rein passiv im Hintergrund, ohne dass dafür eine regelmäßige Kalibrierung über eine herkömmliche Blutdruckmanschette erforderlich ist.

Zweistufiges Verfahren auf Basis von Sensordaten

Vorgestellt wurde der Ansatz von den Forschern Paolo Di Achille und Ming-Zher Poh. Das System stützt sich auf ein zweistufiges Verfahren: Zunächst wurde das Basismodell mittels kontrastivem, selbstüberwachtem Lernen auf einem Datensatz von 492.347 Stunden ungelabelter Sensordaten trainiert, die von 2.109 Personen stammten.

Im laufenden Betrieb analysiert der Algorithmus die Sensorsignale in 15-Sekunden-Fenstern. Zusammen mit der Körpergröße der tragenden Person werden die Messungen über mehrere Tage hinweg aggregiert. Über eine logistische Regression berechnet das System keine konkreten systolischen oder diastolischen Millimeter-Quecksilbersäule-Werte, sondern ermittelt eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für das Vorliegen von Bluthochdruck.

Klinische Überprüfung im Vergleich zur Standarddiagnostik

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Die Validierung erfolgte in einer Studie an fünf US-Zentren mit 196 Erwachsenen, die weder an bekannten Herz-Kreislauf-Erkrankungen litten noch blutdrucksenkende Medikamente einnahmen. Die Teilnehmenden trugen das Gerät sieben Tage lang. Als klinische Referenz diente eine standardmäßige 24-Stunden-Langzeitblutdruckmessung (ABPM).

Beim initialen Screening erreichte das KI-System eine Sensitivität von 65,8 Prozent (95-Prozent-Konfidenzintervall: 54,0 bis 76,3 Prozent) und eine Spezifität von 90,0 Prozent (83,2 bis 94,7 Prozent). Der positive Vorhersagewert lag bei 80,6 Prozent.

Zum Vergleich: Eine einzelne Messung in einer Arztpraxis wies bei der gleichen Spezifität von 90,0 Prozent eine Sensitivität von 55,3 Prozent und einen Vorhersagewert von 77,8 Prozent auf, wobei der Unterschied zur Smartwatch statistisch nicht signifikant war.

Bei einer Teilgruppe von 48 Personen mit erhöhtem Erstwert in der Praxis erzielte die Smartwatch eine Sensitivität von 78,4 Prozent, eine Spezifität von 90,9 Prozent und einen positiven Vorhersagewert von 96,7 Prozent.

Eine wiederholte Praxismessung kam in dieser Gruppe auf Werte von 67,6 Prozent Sensitivität, 63,6 Prozent Spezifität und 86,2 Prozent Vorhersagewert, während eine mehrtägige Heimmessung Werte von 89,2 Prozent, 81,8 Prozent beziehungsweise 94,3 Prozent erreichte.

Frühe Machbarkeitsforschung ohne Medizinprodukte-Status

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Trotz der Ergebnisse weisen die beteiligten Wissenschaftler auf wesentliche Einschränkungen hin: Das System verfehlt rund ein Drittel der tatsächlichen Fälle von Bluthochdruck. Erkenntnisse aus der Untersuchung flossen zwar in die Trendfunktion „Health Guardian“ der Google-Health-App ein, die Autoren betonen jedoch den rein explorativen Charakter der Arbeit.

Das Werkzeug diene als Machbarkeitsnachweis für ein opportunistisches Screening und solle Personen im Verdachtsfall lediglich zu einer rechtzeitigen ärztlichen Konsultation anregen. Es stelle weder eine eigenständige Diagnose dar noch ersetze es die medizinische Manschettenmessung.

Google Research unterstrich, dass es sich um reine Grundlagenforschung handle, für die weder eine behördliche Zulassung noch eine konkrete kommerzielle Gerätefunktion existiere oder geplant sei.