Pressekonferenz 2026 – Epilepsie gilt als wissenschafliches Modell zur Entschlüsselung grundlegender neurophysiologischer Mechanismen des menschlichen Gehirns. Moderne EEG-Verfahren, insbesondere invasive Ableitungen bei Menschen mit Epilepsie, ermöglichen einzigartige Einblicke in neuronale Netzwerke, Hirnrhythmen und die Dynamik zwischen pathologischer und physiologischer Aktivität. Forschungsergebnisse zeigen, dass epileptische Aktivität eng mit denselben neuronalen Oszillationen verknüpft ist, die auch für Schlaf, Gedächtniskonsolidierung und kognitive Prozesse essenziell sind. „Die Epilepsieforschung ermöglicht es uns, das Gehirn mit einer zeitlichen und räumlichen Auflösung zu messen, die sonst kaum möglich ist. Damit erlaubt sie tiefe Einblicke in die Organisation neuronaler Netzwerke und trägt wesentlich zum Verständnis des schlafenden und lernenden Gehirns bei – weit über die reine Krankheitsdiagnostik hinaus“, sagt Prof. Jan Rémi, stellvertretender Direktor der Neurologischen Klinik und Poliklinik und Leiter des Epilepsie-Zentrums am LMU Klinikum München, auf dem Kongress der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e.V.
Das Therapiemonitoring bei kurzzeitigen, wiederkehrenden Symptomen wie epileptischen Anfällen ist bislang schwierig und stützt sich häufig auf fehleranfällige Symptomtagebücher und punktuelle Untersuchungen ohne klaren zeitlichen Bezug zur Krankheitsdynamik. Epileptische Anfälle können potenziell lebensbedrohlich sein und zu schweren Verletzungen oder zum plötzlichen Epilepsietod (sudden unexpected death in epilepsy, SUDEP) führen. Klinisch geprüfte Wearables zur Detektion könnten das Risiko reduzieren [1].
Vom Symptomtagebuch zur digitalen Langzeitbeobachtung
Der klinische Einsatz von Wearables bei Epilepsie konzentriert sich derzeit vor allem auf automatisierte Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle, etwa über Bewegungsmuster, die mit Handgelenk- oder über Matratzensensoren erfasst werden. Entsprechende Systeme sind in Deutschland zugelassen und verordnungsfähig, insbesondere zur nächtlichen Überwachung. Eine zunehmende Zahl wissenschaftlicher Arbeiten belegt die Leistungsfähigkeit und Sicherheit solcher Wearables, wenn sie klinisch validiert sind und sachgerecht eingesetzt werden [1,2].
KI als Herzstück smarter Neurodiagnostik
Daneben ist die Differenzialdiagnostik ein weiteres Einsatzfeld mobiler Gesundheitstechnologien. Da seltene Symptome während stationärer Aufenthalte häufig nicht auftreten, bleiben Diagnosen oft unklar. „In Kombination mit Künstlicher Intelligenz entwickeln sich diese Technologien zunehmend von reinen Messinstrumenten zu klinisch relevanten Entscheidungshilfen in der Klinischen Neurophysiologie“, sagt Prof. Surges. Die kontinuierlich erhobenen Sensordaten sind komplex und hochdimensional – ihre klinische Nutzbarkeit entsteht erst durch KI-gestützte Analyse. KI-Modelle erkennen epileptiforme Aktivität in EEG-Daten mit einer Genauigkeit, die Expertenniveau erreicht [3], und verbessern zuverlässig die Erkennung kleiner struktureller Hirnveränderungen, etwa fokaler kortikaler Dysplasien, in der Bildgebung [4]. Auch in anderen Bereichen der Klinischen Neurophysiologie ermöglichen sie neue diagnostische Ansätze: So konnte in einer aktuellen Studie mittels eines neuen KI-Modells allein aus der Analyse von Schlafableitungen das Auftreten verschiedener Erkrankungen vorhergesagt werden [5].
Zwischen Klinik und Konsumentenmarkt
Parallel zum medizinischen Einsatz zertifizierter Medizinprodukte wächst der Markt frei verfügbarer Consumer-Geräte: Smartwatch-Apps zur Anfallserkennung, Pulsoxymeter als Ring oder In-Ohr-Sensor sowie EEG-Stirnbänder. Aktuelle Studien zeigen, dass kommerziell erhältliche Smartwatches prinzipiell Anfälle zuverlässig und mit minimaler Falschalarmrate erkennen können, wenn moderne Algorithmen eingesetzt werden [6,7]. „Oft fehlen jedoch belastbare klinische Validierungen, zudem bestehen ungelöste Datenschutzfragen für die hochsensiblen Gesundheitsdaten“, betont Prof. Surges.
Auf dem Weg zur personalisierten Neuro-Gesundheitsversorgung
Die Zukunft mobiler Neurotechnologien liegt in der Kombination aus weiterer Miniaturisierung, energieeffizienter Sensortechnik und intelligenter KI-gestützter Datenintegration, die eine breite Anwendung ermöglicht. „Wearables und KI liefern nicht nur Messwerte, sondern Erkenntnisse – und werden damit zum Herzstück einer personalisierten Versorgung.“
Themen rund um Epilepsieforschung und Leben mit Epilepsie auch hier:
Scharfe Welle – der Bonner Epilepsie-Podcast
Folge 37: Wearables und digitale Hilfsmittel bei Epilepsie – wann sind sie sinnvoll
www.ukbonn.de/epileptologie/podcast-und-co/podcast
Literatur
[1] Surges R. Wearables bei Epilepsien. Klin Neurophysiol 2021; 52:29-38.
[2] Donner E, Devinsky O, Friedman D. Wearable Digital Health Technology for Epilepsy. N Engl J Med. 2024;390(8):736-745. doi:10.1056/NEJMra2301913
[3] Tjepkema-Cloostermans MC, Tannemaat MR, Wieske L, et al. Expert level of detection of interictal discharges with a deep neural network. Epilepsia. 2025;66(1):184-194. doi:10.1111/epi.18164
[4] Kersting LN, Walger L, Bauer T, et al. Detection of focal cortical dysplasia: Development and multicentric evaluation of artificial intelligence models. Epilepsia. 2025;66(4):1165-1176. doi:10.1111/epi.18240
[5] Thapa R, Kjaer MR, He B, Covert I, Moore Iv H, Hanif U, Ganjoo G, Westover MB, Jennum P, Brink-Kjaer A, Mignot E, Zou J. A multimodal sleep foundation model for disease prediction. Nat Med 2026 Jan 6. doi: 10.1038/s41591-025-04133-4. Epub ahead of print.
[6] Vakilna YS, Li X, Hampson JS, et al. Reliable detection of generalized convulsive seizures using an off-the-shelf digital watch: A multisite phase 2 study. Epilepsia. 2024;65(7):2054-2068. doi:10.1111/epi.17974
[7] Spahr A et al. Deep learning-based detection of generalized convulsive seizures using a wrist-worn accelerometer. Epilepsia 2025;66 Suppl 3(Suppl 3):53-63.
Kontakt zur Pressestelle der DGKN
Sandra Wilcken, c/o albertZWEI media GmbH, Tel.: +49 (0) 89 461486-11, E-Mail:
Die Online-Pressekonferenz anlässlich des Kongresses für Klinische Neurowissenschaften 2026 fand am 23.2.2026 statt, einen Mitschnitt finden Sie hier: www.dgkn.de/presse.
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Die Deutsche Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e.V. vertritt die Interessen von Medizinerinnen und Medizinern sowie Forschenden, die auf dem Gebiet der klinischen und experimentellen Neurophysiologie tätig sind. Die wissenschaftlich-medizinische Fachgesellschaft mit 4.600 Mitgliedern fördert die Erforschung von Gehirn und Nerven, sichert die Qualität von Diagnostik und Therapie neurologischer Krankheiten und treibt Innovationen auf diesem Gebiet voran. Sie ist aus der 1950 gegründeten „Deutschen EEG-Gesellschaft“ hervorgegangen. www.dgkn.de
