Apple Watch: Apple-Patent zeigt Blutdruckmessung ohne Manschette

Wenn es um die Weiterentwicklung von gesundheits- und fitnessbezogenen Funktionen geht, steht bei Apple die hauseigene Smartwatch ganz hoch im Kurs. Trotz all der technologischen Kunststücke, die bereits in der Apple Watch untergebracht sind, bleibt die genaue Überwachung des Blutdrucks so etwas wie ein heiliger Gral für Wearable-Geräte. Ein neues Patent könnte hier Apple einen großen Schritt nach vorne bringen – insbesondere, da die Smartwatch bereits alles mitbringt, was für die neue Blutdruckmessung benötigt wird.

Blutdruckmessung mithilfe von Vibrationen und neuronalen Netzen

Von einer Apple Watch, die den Blutdruck ohne eine Manschette messen kann, ist in der Gerüchteküche schon länger die Rede. Eine Umsetzung haben wir jedoch noch nicht gesehen. Hierbei handelt es sich um eine Gesundheitsmetrik, die fast jeder messen möchte, was aber auf einem Gerät, das länger am Handgelenk getragen werden soll, nur schwer zu realisieren ist.

Eine der größten Herausforderungen ist, dass Handgelenkmessgeräte typischerweise weniger zuverlässige Messwerte liefern. Daher empfehlen die meisten Mediziner, dass Messungen mit Geräten durchgeführt werden, die traditionelle Blutdruckmanschetten verwenden, die um den Oberarm gelegt werden. Das neue Patent mit dem Titel “Interpretable Neural Networks for Cuffless Blood Pressure Estimation” beschreibt ein System zur Blutdruckmessung, das nicht auf eine zusätzliche Manschette angewiesen ist.

In der Patentschrift beschreibt Apple die Möglichkeit, die entsprechenden Werte mithilfe eines neuronalen Netzwerks zu ermitteln. Hierbei dienen seismokardiographische Daten als Grundlage der Ermittlung. So lassen sich mit der Methode geringfügige Vibrationen messen, die durch den Herzschlag entstehen. Anhand dieser Informationen kann das System die Blutdruckwerte berechnen. Zusätzliche Sensoren sind laut Apple nicht zwingend erforderlich, da die Apple Watch bereits über die benötigten Beschleunigungssensoren und ein Gyroskop verfügt, die die nötigen Messwerte erfassen können.

Laut Apple soll das System sehr genau sein. Die Präzision hängt hierbei von der Qualität der Datenbasis ab und wie umfassend die neuronalen Netze trainiert sind. Das Training erfolgt anhand zuvor erhobener Daten. Die erforderlichen Werte lassen sich mithilfe von Studien mit Testpersonen zusammentragen – ein Gebiet auf dem Apple mit seiner Research-App sehr aktiv ist.