Wearables sammeln seit Jahren Gesundheitsdaten, jetzt sollen KI-Coachs diese Daten endlich verständlich machen. Doch zwischen praktischem Nutzen und heiklen Datenschutzfragen entsteht ein Spannungsfeld.
Von der Messung zur Beratung: Wie Wearables „sprechfähig“ werden
Seit den ersten Fitness-Trackern, der ersten Apple Watch und smarten Fieberthermometern sammle ich dauerhaft Daten über meinen Körper. Das Auswerten dieser Datenberge lag bislang komplett bei mir selbst. Mit dem Aufkommen von KI-Gesundheitscoachs von Google, Samsung, Apple, Oura und anderen schien die Lösung greifbar. Keine mühsame Selbstinterpretation mehr, sondern eine Art datenversessene, geduldige Freund:in im Smartphone.
In den vergangenen zwölf Monaten habe ich zahlreiche frühe Versionen getestet. Egal ob integrierte Trainer:innen in Fitness-Apps, Chatbots in Wearable-Dashboards, Assistent:innen, die Ratschläge ins Ohr flüstern oder per Smartwatch antippen. Einige Angebote sind kostenlos, andere kostenpflichtig. Googles neues Fitbit-KI-Coaching nutzt etwa den Gemini-Sprachassistenten.
Revolutionär wirkt bisher jedoch keines dieser Angebote, und der Preis in Form sensibler Gesundheitsdaten erscheint oft hoch. Klar ist dennoch! KI-basierte Gesundheitstechnik ist kein kurzer Hype, sondern dürfte die persönliche Gesundheitsversorgung stärker verändern als bisherige Smartwatches oder smarte Ringe.
Im Idealfall schließen solche Anwendungen Versorgungslücken und unterstützen Menschen in Regionen mit wenig Zugang zu Gesundheitsinformationen. Im schlechtesten Fall droht ein Datenschutz-Albtraum mit missbräuchlicher Nutzung sensibler medizinischer Daten. Wie es ausgeht, hängt von unserem Umgang mit KI-Coachs und den gesetzlichen sowie technischen Leitplanken ab.
Von Vorhersage zu Generierung: KI wird dialogfähig – und riskanter
KI ist in Wearables längst etabliert: Warnungen bei hoher Herzfrequenz, Sturzerkennung oder Schlafscores basieren auf sogenanntem prädiktivem Modellieren. Laut Karin Verspoor, Dekanin der School of Computing Technologies der RMIT University in Melbourne, sind das spezialisierte Modelle, trainiert auf klar umrissene Ereignisse.
Jetzt rücken generative KI-Modelle in den Vordergrund, ähnlich wie ChatGPT oder Gemini. Sie beantworten Fragen zu Herzfrequenzmustern, Stimmungsschwankungen vor der Periode, Ernährungstipps oder sogar medizinischen Themen, die meist an Ärzt:innen verweisen. Dafür erhalten sie Echtzeitzugriff auf hochsensible Gesundheitsdaten. Verspoor betont, dass große Sprachmodelle dynamisch auf Eingaben reagieren, aber auch zu „Halluzinationen“ neigen.
Fast alle großen Tech- und Fitnessmarken arbeiten inzwischen an eigenen KI-Coachs oder Chatbot-Concierges. Google testet einen Coach in der Fitbit-App auf Gemini-Basis. Apple bietet die Workout-Begleitung „Workout Buddy“ auf der Apple Watch an, die während des Trainings per Kopfhörer motiviert und laut Gerüchten eine ChatGPT-Integration in der Health-App prüft. Samsung, Garmin, Oura und iFit haben KI-Funktionen in ihre Apps und Geräte integriert, Meta kooperiert mit Garmin und Oakley, um den Meta-AI-Sprachassistenten in smarte Trainingsbrillen zu bringen.
Meta AI kann zum Beispiel Herzfrequenzdaten der Garmin-Uhr über die Lautsprecher der Oakley-Brille ausgeben, sodass ihr beim Sport nicht auf das Display schauen müsst. Andere Funktionen geben Trainings- oder Ruhetage basierend auf Schlaf und weiteren Körperdaten vor. Gleichzeitig wirken manche Angebote unausgereift: Samsungs Laufcoach lieferte etwa einen Einheits-Trainingsplan, der weder zu meinen Zielen noch zu meiner Erfahrung passte.
Theoretisch sollen diese Modelle mit der Zeit dazulernen und individueller werden. Derzeit bleiben sie jedoch weit hinter der Vision eines ständig verfügbaren Ratgebers zurück, der die ständig wachsende Menge an Gesundheitsdaten sinnvoll einordnet.
Zwischen Entlastung und Entgleisung: Chancen und Kosten
In den USA ist das Gesundheitssystem überlastet, teuer und besonders in ländlichen Regionen unterversorgt. Dr. Jonathan Chen, Mediziner und Direktor für KI-Medizinbildung an der Stanford University, sieht in KI ein Mittel, um medizinische Datenmengen besser nutzbar zu machen. Schon heute fehlen Ärzt:innen oft Zeit und Werkzeuge, um Daten aus Intensivstationen oder Wearables sinnvoll zu interpretieren.
KI könnte laut Chen Warnsignale etwa für Bluthochdruck früh sichtbar machen und personalisierte Hinweise geben, die Menschen stärker einbinden. Wichtig sei, dass KI Gespräche vorbereitet, nicht ersetzt. Beim Beispiel Blutzuckermessung könnte KI Muster vorab zusammenfassen, damit der Termin bei Ärzt:innen fokussierter verläuft.
Ein familiäres Beispiel zeigt das Potenzial: Eine Apple Watch meldete unregelmäßigen Herzrhythmus, obwohl frühere Untersuchungen unauffällig waren. Nach ärztlicher Abklärung per EKG und einem anschließenden Eingriff sank das Risiko eines schweren Ereignisses deutlich. Die Uhr ersetzte keine Behandlung, sondern schloss eine gefährliche Versorgungslücke. Gleichzeitig warnt Chen vor Fehlalarmen und Überdiagnostik, die das System weiter belasten könnten. Eine moderne Variante der bekannten „Dr.-Google“-Panik.
Problematischer Datenschutz
Die größte Sorge beim Einsatz von KI-Coachs bleibt der Datenschutz. Viele Plattformen speichern jahrelange Vitaldaten und medizinische Informationen. Häufig basiert das Geschäftsmodell auf „Pay to Play“: Ihr zahlt mit Abo-Gebühren und vor allem mit euren Daten. Verspoor betont, dass verlässliche Modelle ohne solche Daten kaum möglich sind.
Bei der Anmeldung müsst ihr oft weitreichenden Nutzungen zustimmen: historische und aktuelle Gesundheitsdaten, Standort und Chatverläufe können zur Modellverbesserung verwendet werden. Die Formulierungen sind komplex und schwer verständlich. Für die Nutzung der Oakley-Brille musste ich etwa akzeptieren, dass meine Daten Metas KI-Training unterstützen.
Eine Untersuchung des Electronic Privacy Information Center zeigt, dass vermeintlich private Gesundheitsdaten häufig weit über den ursprünglichen Kontext hinaus geteilt werden, etwa mit Werbepartnern wie LinkedIn. Viele dieser Informationen fallen nicht unter den US-Gesundheitsdatenschutz HIPAA und können legal weiterverwendet oder verkauft werden. Selbst anonymisierte Daten lassen sich laut Chen oft statistisch wieder Personen zuordnen und etwa von Versicherungen nutzen.
Dazu kommen unsichere Zukunftsszenarien: Unklar ist häufig, wie lange Daten gespeichert, mit wem sie geteilt und was bei finanziellen Problemen eines Anbieters passiert. Chen verweist auf 23andMe als Beispiel, wo ein finanzieller Engpass große Mengen genetischer Daten gefährden kann.
Verspoor erinnert daran, dass Daten als Währung im Tech-Sektor nicht neu sind. Suchverläufe verraten bereits viel über Gesundheit und Lebensphasen. Mit direktem Zugriff auf Echtzeit-Biodaten steigt jedoch die Verantwortung, genau zu prüfen, welche Zugriffe ihr erlaubt, ob Daten auf dem Gerät bleiben, an Dritte gehen und wie lange sie gespeichert werden.
Selbsterkenntnis vs. Trägheit
Chen sieht den Mehrwert vor allem darin, dass Menschen sich häufiger und intensiver mit ihrer Gesundheit beschäftigen – solange KI ein ergänzendes Werkzeug bleibt. Beide Expert:innen betonen, dass KI-Coachs helfen sollen, Daten zu verstehen, bessere Fragen zu stellen und Gespräche mit Ärzt:innen anzustoßen. Viele Systeme nennen ihre Quellen bisher jedoch nicht transparent, etwa Googles Fitbit Coach oder Ouras Ratgeber.
Im Alltag zeigt sich zudem eine Lücke zwischen Erkenntnis und Handlung. Fitnesscoach Jonathan Goodman schätzt, dass Verhaltensänderung nur zu etwa 10 Prozent von Technik und zu 90 Prozent von Psychologie abhängt. Metriken zeigen Muster, Coaching bedeutet aber, richtige Fragen zu stellen, Training ins Leben einzupassen und im passenden Moment zu motivieren oder zu bremsen.
Genau dieses unmittelbare, situative Feedback fehlt vielen KI-Coachs noch. Apples Workout Buddy liefert zwar motivierende Kommentare in Echtzeit, bleibt aber hinter echter Coaching-Qualität zurück und ist für mich kein unverzichtbares Werkzeug. Solange es weder klare Mehrwerte noch verlässliche Datenschutzgarantien gibt, werden viele Nutzer:innen diese Angebote eher sporadisch nutzen als aktiv nach ihnen suchen.
Damit KI-Gesundheitscoachs wirklich eine Rolle im Alltag spielen, müssen Anbieter zugleich stärkere Anreize zur Nutzung schaffen und deutlich transparenter mit den Risiken rund um unsere intimsten Gesundheitsdaten umgehen.
Via: https://www.cnet.com
Bild Gemini KI
