Das ungenutzte Potenzial digitaler Technologien bei Schizophrenie



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04.02.2026 09:00

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Plötzlich gesund

Fortschreitende Naturerkenntnis, ganz allgemein gesprochen, ‚Wissenschaft‘, ist der stärkste Feind des medizinischen Wunders. Was unseren Vorfahren als Wunder erschien, was einfache Naturvölker heute noch in heftige Erregung versetzt, das berührt den zivilisierten Menschen längst nicht mehr.
Doch es gibt einen Gegensatz, der jedem Denkenden sofort auffällt: der unerhörte, durchaus nicht abgeschlossene Aufstieg der wissenschaftlichen Heilkunde und die ebenso unerhörte Zunahme der Laienbehandlung und der Kurpfuscherei. Man schätzt die Zahl der Menschen, die der Schulmedizin kein Vertrauen schenken, auf immerhin 50 Prozent.
Wie kann es sein, daß Laienbehandler und Kurpfuscher immer wieder spektakuläre Erfolge aufweisen, von denen die Sensationspresse berichtet?
Der Autor geht dieser Frage nach und kommt zu interessanten Erkenntnissen, aus denen er Vorschläge für eine bessere Krankenbehandlung durch seine ärztlichen Standesgenossen ableitet.

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Das ungenutzte Potenzial digitaler Technologien bei Schizophrenie

Vom Smartphone zur Diagnose – Forscher:innen am Institut für Systemische Neurowissenschaften der Medizinischen Universität Innsbruck zeigen in einer systematischen Übersichtsarbeit, wie Smartphones und Wearables die Diagnostik und Vorhersage von Schizophrenie-Spektrum-Störungen revolutionieren könnten – und wo die aktuellen Grenzen liegen. Das Fachjournal npj Digital Medicine hat die Studie kürzlich veröffentlicht.

Innsbruck, 04.02.2026: Die Diagnose und Behandlung von Schizophrenie-Spektrum-Störungen (SSD) stellt die moderne Psychiatrie vor große Herausforderungen. Diagnosen basieren oft auf subjektiven klinischen Gesprächen, während Symptome im Alltag der Betroffenen stark schwanken können. Eine umfassende Studie unter der Leitung von Johannes Passecker am Institut für Systemische Neurowissenschaften (Direktorin: Sabine Liebscher) der Medizinischen Universität Innsbruck beleuchtet nun, wie „Digital Phenotyping“ – die digitale Vermessung des Verhaltens durch Smartphones und Fitness-Tracker – diese Lücke schließen kann.

Die im renommierten Fachjournal npj Digital Medicine veröffentlichte Arbeit ist die erste systematische Analyse dieser Art. Das Forschungsteam untersuchte Daten aus zwei Jahrzehnten (2004–2024), um zu verstehen, ob digitale Spuren tatsächlich dabei helfen können, Diagnosen zu stellen oder psychotische Rückfälle vorherzusagen.

Objektive Daten statt subjektiver Momentaufnahmen
„Digital Phenotyping“ nutzt Daten, die wir täglich generieren: aktive Eingaben auf dem Smartphone (wie kognitive Spiele oder Stimmungstagebücher) und passive Daten von Sensoren (wie Bewegungsmuster, Schlafqualität oder Sprachanalysen).
Die Analyse von 142 Studien mit über 6.000 Teilnehmenden, durchgeführt von Erstautor Ivan Vecchio, ergab ein klares Bild: Digitale Messungen können Patient:innen mit SSD deutlich von gesunden Kontrollgruppen unterscheiden. Besonders hervorzuheben sind dabei digitale kognitive Tests, die die stärkste Aussagekraft zeigten, gefolgt von Daten zu Verhalten und körperlicher Aktivität, die oft über Wearables gemessen wurden.
Interessanterweise stimmten diese objektiven digitalen Daten oft nur schwach mit den traditionellen klinischen Fragebögen überein. Dies deutet darauf hin, dass digitale Technologien nicht einfach nur bestehende Tests kopieren, sondern neue Aspekte der Erkrankung erfassen, die eventuell im klinischen Gespräch oder in Fragebögen verborgen bleiben könnten.

„Die Diagnose psychischer Erkrankungen gleicht heute oft einer Momentaufnahme: Wir sehen, wie es Patient:innen während des kurzen Arztbesuchs geht. Digitale Technologien ermöglichen uns hingegen, einen besseren kontinuierlichen Verlauf des Gesundheitszustandes zu sehen. Unsere Studie zeigt deutlich, dass wir durch Smartphones und Wearables objektive Marker für kognitive Leistung und Verhaltensmuster erhalten können, die im klinischen Alltag bisher weitgehend fehlen“, erklärt Johannes Passecker, Letztautor der Studie, die Bedeutung der Ergebnisse.

Vielversprechende Vorhersagen, aber fehlende Standards
Ein weiterer Schwerpunkt der Studie lag auf der Vorhersage von psychotischen Rückfällen. Die Ergebnisse sind vielversprechend: Einige Modelle erreichten eine Genauigkeit von bis zu 80 Prozent, was einer hohen Vorhersagekraft entspricht „Unsere Analyse zeigt eine enorme Bandbreite in der Qualität der Studien. Wir müssen aufpassen, dass wir uns nicht von einzelnen Erfolgsmeldungen blenden lassen, solange die wissenschaftliche Basis so heterogen ist“, betont Passecker.

Die Publikation in npj Digital Medicine ist ein Weckruf. Um das volle Potenzial der digitalen Medizin für Menschen mit Schizophrenie zu nutzen, fordert das Innsbrucker Team standardisierte Berichtsrichtlinien und größere Langzeitstudien. Nur so können aus vielversprechenden Forschungsdaten verlässliche medizinische Anwendungen werden, die Patient:innen weltweit zugutekommen.


Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Assoz. Prof. Johannes Passecker PhD
Institut für Systemische Neurowissenschaften
Tel1.: +43 512 9003 70292
E-Mail: Johannes.Passecker@i-med.ac.at


Originalpublikation:

Vecchio, I., Mifsud, L., Almeida, S. C., & Passecker, J. (2025). Diagnostic digital phenotyping in schizophrenia-spectrum disorders: a systematic review. https://doi.org/10.1038/s41746-025-02194-w npj Digital Medicine.


Weitere Informationen:

https://experts.i-med.ac.at/experte/johannes-passecker/ (Johannes Passecker im Expert:innenverzeichnis der Medizinischen Universität Innsbruck)
https://sysneuro.i-med.ac.at/ (Institut für Systemische Neurowissenschaften an der Medizinischen Universität Innsbruck)


Bilder

Johannes Passecker leitete die Studie am Institut für systemische Neurowissenschaften an der Medizinischen Universität Innsbruck

Johannes Passecker leitete die Studie am Institut für systemische Neurowissenschaften an der Medizin
Quelle: Florian Lechner
Copyright: MUI


Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler, jedermann
Informationstechnik, Medizin, Psychologie
überregional
Forschungsergebnisse
Deutsch


 

Quelle: IDW