LONDON (IT BOLTWISE) – Smartwatches und Smart Rings sollen Bluthochdruck früher erkennen, doch die Alltagstauglichkeit hängt stark von der Messmethode ab. Eine Studie zur Apple Watch ordnet PPG-basierte Erkennung in vielen Fällen nur begrenzt ein und meldet Warnungen erst nach einem längeren Messzyklus. Für die Galaxy Watch 7 bleibt Kalibrierung Pflicht, während externe Faktoren wie Sport oder Mahlzeiten die Werte spürbar verfälschen. Gleichzeitig arbeiten Forschungsstellen an KI-gestützten Auswertungen, um Ärztinnen und Ärzte bei Herz-Kreislauf-Diagnosen zu entlasten.
Die Idee klingt naheliegend: Wenn ein Gerät am Handgelenk oder am Finger den Blutdruck regelmäßig „mitliest“, könnten gefährliche Werte früher sichtbar werden – noch bevor aus chronischem Bluthochdruck eine kognitive Einschränkung wird. Der Haken liegt in der Messtechnik. Bei vielen Wearables basiert die Blutdruckbestimmung auf der Photoplethysmographie (PPG): Optische Sensoren erfassen dabei winzige Volumenänderungen des Blutstroms. Diese Signalquelle ist jedoch indirekt und anfällig für Störeinflüsse, was sich in aktuellen Leistungsdaten besonders deutlich zeigt.
Für die Apple Watch wird die Grenze der PPG-Näherung in einer Studie aus dem September 2025 greifbar: Die Erkennungsrate für Bluthochdruck lag demnach bei 41 Prozent aller Fälle. Bei schweren Verläufen wurden zwar 54 Prozent erreicht, zugleich erfolgt eine Warnmeldung erst nach einem 30-tägigen Messzyklus mit wiederholten Mustern. Das verändert den Nutzen im Alltag spürbar: Statt einer unmittelbaren Risikohinweiskette entsteht eher ein „Langzeit-Trigger“, der für Prävention zwar sinnvoll ist, aber Erwartungen an Echtzeit-Entscheidungen dämpft.
Samsung setzt bei der Galaxy Watch 7 deshalb auf ein anderes Betriebsmodell. Die Uhr verlangt eine regelmäßige Kalibrierung mit einem zertifizierten Oberarmmessgerät – alle 14 Tage –, um die Messgenauigkeit innerhalb eines Toleranzbereichs von maximal 10 mmHg zu halten. In der Praxis bleiben aber auch hier externe Einflüsse ein Problem. Nach sportlicher Betätigung häufen sich laut den Angaben Fehlversuche, und Messungen nach Mahlzeiten weichen bis zu 9,2 mmHg ab. Genau diese Konstellation ist für Unternehmen und Gesundheitsdienstleister relevant: Nicht nur die Sensorhardware zählt, sondern auch die Bedingungen, unter denen Daten in einem späteren Screening-Prozess interpretiert werden.
Auch Smart Rings bewegen sich in einem technisch sensiblen Bereich. Während etablierte Anbieter mit Ringen wie dem Ring One grundlegende Gesundheitsdaten wie Herzfrequenz und Schlafqualität erfassen, werben Crowdfunding-Modelle mit Blutdruckmessung ohne Kalibrierung – etwa der Ring One Gen 2 von Muse Wearables. Die kritische Sicht ergibt sich dabei aus den technischen Widersprüchen: Die technischen Dokumentationen sollen laut den vorliegenden Einschätzungen widersprüchlich sein. Für die Praxis bedeutet das: Wenn Validierung und Messlogik nicht konsistent nachvollziehbar sind, bleibt der Schritt von „Trendmessung“ zu „klinischer Verwertbarkeit“ riskant – selbst wenn Marketingversprechen eine einfache Automatisierung suggerieren.
Spannend wird es dort, wo Künstliche Intelligenz nicht nur Signale „glättet“, sondern komplexe Muster aus großen Datenmengen ableitet. Das Fraunhofer IZM arbeitet an einem Sensorsystem, das bis zu 240 kardiologische Parameter auswerten können soll. Ergänzt werden soll die Auswertung durch Large Language Models wie MedGemini, um Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen und Hausärztinnen und Hausärzten bei der Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu unterstützen. Der medizinische Kontext wird dadurch unmittelbar: Rund 55.000 Krankheiten, die die WHO identifiziert, sowie 13.000 Symptome machen klar, warum eine rein regelbasierte Auswertung schnell an Grenzen stößt. KI-gestützte Systeme können hier vor allem bei der Priorisierung und beim Strukturieren helfen, etwa indem sie Hinweise für eine weitere Abklärung bündeln.
Für die Einordnung spielt außerdem die Verbindung zwischen Herzgesundheit und Demenzrisiko eine zentrale Rolle. Medizinische Leitlinien betonen, dass präzise Messungen besonders relevant sind – unter anderem wegen Geschlechterunterschieden. Die European Society of Hypertension setzt bei Frauen strengere Grenzwerte: Während bei Männern Werte bis 140/90 mmHg als normal gelten, liegt die Grenze bei Frauen bei 130/90 mmHg. Ab dem 50. Lebensjahr steigt das Risiko laut den Angaben durch hormonelle Umstellungen deutlich. Zudem deutet eine kanadische Studie mit über 110.000 Teilnehmerinnen darauf hin, dass Östrogen-Tabletten das Risiko für Bluthochdruck im Vergleich zu Gels oder Pflastern um 14 Prozent erhöhen können. Parallel zeigt eine dänische Untersuchung mit mehr als 500.000 Personen, dass sowohl ein hoher Body-Mass-Index als auch Hypertonie das Risiko für kognitive Einschränkungen erhöhen. Besonders bemerkenswert ist dabei die Größenordnung: Eine Blutdrucksenkung um 10/4 mmHg kann das Demenzrisiko um mehr als zehn Prozent reduzieren, als „optimal“ gelten Werte unter 120/70 mmHg.
Der Markt bewegt sich deshalb in zwei Richtungen: Einerseits versuchen Hersteller, Messungen durch Kalibrierung, längere Zyklen oder verbesserte Sensorfusion zuverlässiger zu machen. Andererseits verlagert sich die Wertschöpfung zunehmend in die Auswertungsschicht – inklusive KI-gestützter Mustererkennung und strukturierter Ergebnisaufbereitung für den klinischen Alltag. In diesem Spannungsfeld bleibt aber entscheidend, wie Daten in Empfehlungen übersetzt werden: Wearables liefern vor allem Trends und Indikatoren für eine notwendige klinische Abklärung, ersetzen jedoch keine ärztliche Diagnose. Für Nutzerinnen und Nutzer heißt das konkret auch: Wer Werte kontinuierlich überwacht, braucht eine realistische Erwartung an die Messgenauigkeit – und eine klare Rückkopplung an Diagnostikprozesse, sobald wiederholt auffällige Ergebnisse auftreten.
Während Apple Berichten zufolge an einer Integration von Blutdrucksensoren für die nächste Generation seiner Ultra-Modelle arbeitet, werden Zertifizierungen für solche Gesundheitsfunktionen noch als offen beschrieben; als mögliche Marktreife wird der Zeitraum ab 2027 genannt. Zeitgleich steht mit der Google Pixel Watch 5 ab Mitte August ein weiteres Gerät mit validiertem Schlaf-Tracking und satellitengestütztem Notruf im Blickpunkt. Für die Branche ist das weniger eine Frage des „Ob“ als des „Wie“: Die kommenden Monate dürften zeigen, ob sich PPG-Modelle besser an Alltagsbedingungen anpassen lassen oder ob die entscheidende Verbesserung eher über Sensorfusion und KI-Auswertung entsteht. Wenn das gelingt, könnte die Präventionslogik spürbar profitieren – vorausgesetzt, Validierungsstandards, Messbedingungen und die klinische Anschlussfähigkeit werden konsequent zusammen gedacht.
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