Wearables bei Epilepsieerkrankung – ein Schritt in die Zukunft

«Wearables» sind tragbare Geräte wie Smartwatches oder spezielle Armbänder. Durch die Integration von Sensoren, die kontinuierlich verschiedene physiologische Parameter messen, sind Wearables in der Lage, Veränderungen im Körper zu registrieren und epileptische Anfälle zu erkennen. Sie können eine bedeutende Rolle bei der Unterstützung von Menschen mit Epilepsie spielen, indem sie die Betroffenen in Echtzeit im häuslichen Umfeld überwachen.

Bislang sind verschiedene Geräte erhältlich, die vor allem der Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle dienen. Sensoren zur Erkennung dieser Art der Anfälle nutzen verschiedene Biosignale. Zu diesen Biosignalen zählen Beschleunigungssensoren, Oberflächen-Elektromyografie, periphere Temperatursensoren, Sensoren zur Messung der Schweissproduktion oder auch EEG-Signale.

Vorteile der automatisierten Anfallserkennung mit Wearables

Wearables können eine bedeutende Rolle für Menschen mit Epilepsie spielen, indem sie die Betroffenen in Echtzeit im häuslichen Umfeld überwachen. Die psychologische Unterstützung und das Gefühl der Sicherheit, die den Patientinnen, Patienten und Angehörigen durch die Geräte ermöglicht wird, können zu einer höheren Lebensqualität führen.¹
Zusätzlich könnten Wearables auch dazu beitragen, das Risiko von anfallsbedingten Morbiditäten und die Mortalität im Rahmen eines SUDEP (Sudden unexpected death in Epilepsy) zu senken, auch wenn es dazu selbst noch keine kontrollierten klinischen Studien gibt. Bei Erwachsenen mit Epilepsie beträgt das Risiko, an einem SUDEP zu versterben, in etwa 1 zu 1000, wobei das höchste Risiko bei Auftreten generalisierter tonisch-klonischer Anfälle im Schlaf besteht. Aktuell erhältliche Geräte sind in der Lage, im Falle eines Anfalls einen Alarm an vorher festgelegte Kontakte abzusetzen und so über einen potentiell gefährlichen, generalisierten tonisch-klonischen Anfall zu informieren.
Generalisierte tonisch-klonische Anfälle zu erkennen ist sehr wichtig und kann mitunter lebensrettend sein. Jedoch machen sie nur einen kleineren Prozentsatz aller Anfälle bei Patienten mit unkontrollierter Epilepsie aus, und es gibt derzeit kein Gerät auf dem Markt, das geeignete Sensitivitäts- und Spezifitätswerte für die Erkennung von fokalen Anfällen bietet.

Untersuchungen zeigen, dass es vor allem bei durch Patientinnen und Patienten selbst vorgenommenen Einträgen in Anfallskalender oft zu fehlerhaften und unvollständigen Dokumentationen kommt. Dabei ist eine zuverlässige Erfassung der Anfallsfrequenz essentiell für Verlaufsbeurteilung und Therapie der Erkrankung.

Bislang waren Anfallskalender in Papierform meist der Standard für Betroffene und Betreuungspersonen. Untersuchungen zeigen allerdings, dass so bis zu 50 Prozent der Anfälle nicht dokumentiert werden.^{3, 4} Gründe dafür können auch das Auftreten nicht bewusst erlebter Anfälle, postiktale Zustände, in denen Anfälle nicht mehr erinnert werden, oder von Patient:innen unbemerkte nächtliche Anfälle sein.⁵ Über eine übermässige Dokumentation von Anfällen wird seltener berichtet³, aber auch diese könnte sich negativ auf eine weitere Behandlung auswirken.

Ein grosser Vorteil einer automatisierten Anfallserkennung, auch fokaler Anfälle, liegt natürlich in einer lückenlosen und vollständigen Dokumentation der aktuellen Anfallssituation.
In diesen neuen Technologien sehen wir das grosse Potential, einen weiteren entscheidenden Schritt in Richtung Patientensicherheit und genauerer Anfallsdokumentation zur Verbesserung therapeutischer Entscheidungen zu gehen.

Literatur

1. Thompson ME, Langer J, Kinfe M. Seizure detection watch improves quality of life for adolescents and their families. Epilepsy Behav. 2019 Sep;98(Pt A):188-194. DOI: 10.1016/j.yebeh.2019.07.028.
2. Esmaeili B, Vieluf S, Dworetzky BA, Reinsberger C. The Potential of Wearable Devices and Mobile Health Applications in the Evaluation and Treatment of Epilepsy. Neurol Clin. 2022 Nov;40(4):729-739. DOI: 10.1016/j.ncl.2022.03.005.
3. Hoppe, C. & Elger, C. Epilepsie: Anfallstagebücher im klinischen Alltag und in der Forschung. Aktuelle Neurol. 43, 493–500 (2016). DOI: 10.1055/s-0042-116143.
4. Elger CE, Hoppe C. Diagnostic challenges in epilepsy: seizure under-reporting and seizure detection. Lancet Neurol. 2018 Mar;17(3):279-288. DOI: 10.1016/s1474-4422(18)30038-3.
5. Schulze-Bonhage, A., Richardson, M. P., Brandt, A., Zabler, N. & Du, M. Cyclical underreporting of seizures in patient-based seizure documentation. Ann. Clin. Transl. Neurol. 10, 1863–1872 (2023). DOI: 10.1002/acn3.51880.