Smartwatches sind längst keine reinen Lifestyle-Gadgets mehr. Viele Patientinnen und Patienten bringen bereits Daten zu Schritten, Schlaf und Herzfrequenz mit in die Sprechstunde – nur bleibt oft unklar, was davon klinisch wirklich belastbar ist. In unserem neuen Open-Access-Case-Report im Journal of Central Nervous System Disease (online seit 11. Februar 2026) haben wir deshalb keine „perfekte“ digitale Endpoint-Studie gebaut, sondern etwas, das in der Praxis häufig fehlt: eine Sammlung konkreter Fälle, die zeigen, wie Remote Patient Monitoring (RPM) mit Consumer-Wearables in der Neurologie tatsächlich funktioniert – und wo es einen in die Irre führen kann.
Worum geht es?
Wir berichten aus prospektiven Studien aus unserer Klinik, in denen Patientinnen und Patienten mit Multipler Sklerose (MS), Myasthenia gravis (MG), chronisch-inflammatorischer demyelinisierender Polyneuropathie (CIDP) und Migräne über 6 bis 24 Monate mit einer handelsüblichen Smartwatch (Withings ScanWatch) begleitet wurden.
Was war der stärkste Moment?
Für uns ist es klar der MG-Fall: Eine Patientin/ein Patient entwickelte eine lebensbedrohliche myasthenische Exazerbation mit ICU/IMC-Überwachung und Plasmapherese. Retrospektiv zeigte die Uhr bereits Wochen vorher ein Muster, das man ernst nehmen müsste: eine deutliche, progressive Abnahme der Aktivität (36% weniger Schritte in den 3 Wochen, 77% weniger in den 6 Wochen vor Aufnahme). Das ist kein „digitaler Biomarker“ im regulatorischen Sinne – aber es ist ein klinisch plausibles Warnsignal. Genau solche Verläufe machen RPM spannend: nicht weil es Ärztinnen und Ärzte ersetzt, sondern weil es Zeitfenster öffnen kann, in denen man früher nachfragt, früher untersucht, früher interveniert.
Die Kehrseite: Kontext kann alles kaputt machen
Der zweite zentrale Take-away ist fast banaler – und gerade deshalb wichtig: Ohne Kontext sind Wearable-Daten gefährlich. In einem CIDP-Fall sahen wir einen markanten Aktivitätsanstieg, der zunächst wie ein Therapieeffekt wirkte. Die Erklärung war viel einfacher: Urlaub. Mehr Motivation, längere Wege, andere Tagesstruktur. Ähnlich gilt das Gegenteil: Infekte, Schonung, Jahreszeit, Reha-Aufenthalte – all das kann Aktivität stark verschieben, ohne dass sich die neurologische Grunderkrankung verändert hat. Wer RPM ernsthaft in den Alltag integrieren will, braucht daher systematisch erhobenen Kontext (kurze PROMs, Ereignis-Logs, „Was war diese Woche anders?“) und klare Regeln, wann ein Signal wirklich handlungsrelevant ist.
Wenn die Uhr „falsch“ misst: Rollstuhl, Rollator, Tremor
Ein dritter Block betrifft etwas, das in vielen Wearable-Papieren zu kurz kommt: Messfehler in genau den Patientengruppen, in denen wir Monitoring am dringendsten brauchen. Schrittzählung ist nicht neutral. Bei Rollstuhl-Nutzung kann Armbewegung zu „Schritten“ werden (Selbstantrieb). Beim Rollator kann genau das Gegenteil passieren: kaum Armschwung, kaum Schritte – obwohl eine längere Strecke zurückgelegt wurde. Und bei Tremor kann die Uhr plötzlich Tausende „Schritte“ zählen, wo keine waren (inklusive spektakulärer Ausreißer – etwa durch Klatschen auf einem Konzert). Die Konsequenz ist klar: Absolute Schrittzahlen sind in diesen Gruppen oft nicht interpretierbar. Wenn überhaupt, dann zählt nur der within-person Trend – und selbst der nur mit Vorsicht.
Migräne: Daten als Spiegel – nicht als Diagnose
Bei Migräne war der Nutzen weniger „Alarm“ und mehr „Selbstverständnis“. In einem Fall sah man vor Attacken kurze Nächte, ungewöhnlich hohe Aktivität, danach Einbruch der Schritte und gestörten Schlaf (u.a. sehr niedriger Deep-to-Light-Sleep-Anteil). Das ersetzt keinen Kopfschmerzkalender, aber es kann Muster sichtbar machen, über die man sonst nicht spricht. Gleichzeitig bleibt die Kausalität heikel: schlechter Schlaf kann Trigger sein – oder bereits Prodrom. Genau deshalb funktioniert RPM hier am besten als Gesprächsanlass und als Tool zur Patienten-Empowerment, nicht als automatischer Trigger-Detektor.
Was heißt das für die Praxis?
Unsere Kernbotschaft ist nicht „Wearables sind bereit“. Sondern: Sie sind nah dran – aber nur, wenn wir die Infrastruktur und die Regeln mitbauen. Dazu gehören:
- klinische Validierung in den Populationen, in denen wir messen wollen (und nicht nur in gesunden Kohorten),
- Interpretierbarkeit und Kontext-Integration (PROMs, Ereignisse, Hilfsmittel, Infekte),
- interoperable Plattformen, die Daten sicher, automatisiert und workflow-tauglich in Versorgung und Forschung bringen,
- und Teams, die Klinik, Engineering und Patientenperspektive wirklich zusammenbringen.
Wenn diese Bausteine stehen, können Consumer-Wearables genau das liefern, was der Neurologie oft fehlt: kontinuierliche, alltagsnahe, objektive Verlaufsinformation – nicht als Ersatz der Klinik, sondern als zusätzlicher Sensor im Hintergrund.