KI-Hautpflaster

KI-Pflaster kann Herzinfarkt-Risiko auf der Haut vorhersagen

Felix Baumann
Bild: UChicago Pritzker School of Molecular Engineering / John Zich

Bei Kammerflimmern zählt jede Sekunde. Doch herkömmliche Gesundheitstracker müssen Daten erst an externe Server senden, bevor sie Alarm schlagen können. Ein neues KI-Hautpflaster verarbeitet Vitaldaten hingegen direkt auf der Haut und erkennt lebensbedrohliche Herzrhythmusstörungen in Millisekunden.  

Herkömmliche Gesundheitstracker wie Smartwatches stoßen in medizinischen Notfällen oft an ihre funktionellen Grenzen. Die erhobenen Daten müssen meist über eine drahtlose Verbindung an Server übermittelt werden, was zu Verzögerungen bei Frühwarnungen führt. Bei lebensbedrohlichen Zuständen wie einem plötzlichen Kammerflimmern zählt jedoch jede Sekunde, sodass zeitintensive Umwege über Remote-Server unpraktikabel sind.

Forscher der University of Chicago haben jetzt aber ein neuartiges KI-Pflaster entwickelt, das durch eine direkte Datenverarbeitung am Körper die notwendigen Berechnungen innerhalb von wenigen Millisekunden durchführen kann.

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Die zugrundeliegende Forschungsarbeit wurde am 20. Mai 2026 im Fachjournal Nature Electronics veröffentlicht. Das System arbeitet demnach vollkommen autark und liefert medizinische Erkenntnisse nahezu in Echtzeit.

Neues KI-Hautpflaster hat bis zu 10.000 Transistoren auf einem Quadratzentimeter

Herzstück der tragbaren Technologie bildet eine extrem dichte Anordnung von organischen elektrochemischen Transistoren. Auf einem Quadratzentimeter können bis zu 10.000 dieser hochentwickelten Bauteile untergebracht werden, was umgerechnet etwa 64.500 Einheiten pro Quadratzoll entspricht.

Die Transistoren verarbeiten Informationen sowohl über elektrische Ströme als auch über die Bewegung von Ionen in einer gelartigen Elektrolytschicht. Ein auffälliger Aspekt dieses Aufbaus ist die verblüffende Ähnlichkeit zu menschlichen Gehirnsynapsen.

Weil die Elektrolytschicht Informationen über die Zeit hinweg speichern kann, verfügt jeder einzelne Transistor über ein eigenes Gedächtnis. Bei der Herstellung kommt ein spezielles Polymergel zum Einsatz, das unter der Bestrahlung mit ultraviolettem Licht zu exakten Strukturen aushärtet.

Hohe Präzision mit Einschränkungen

In ersten Tests zeigte ein integriertes neuronales Netzwerk eine relativ hohe Leistungsfähigkeit bei der Diagnostik. Das flexible System identifizierte die Wellenfront-Positionen bei Kammerflimmern mit einer Genauigkeit von 99,6 Prozent, selbst als die Datenstruktur auf mehr als das Eineinhalbfache seiner ursprünglichen Länge gedehnt wurde.

Zudem wurde in einem weiteren Test eine Genauigkeitsrate von 83,5 Prozent bei der Abschätzung des individuellen Herzinfarktrisikos erzielt. Trotz sensibler Polymere und physikalischer Hardware-Einschränkungen soll das System langfristig zu einer vollständig integrierten Plattform ausgebaut werden.

Sihong Wang, außerordentlicher Professor für Molekulartechnik an der University of Chicago und einer der leitenden Autoren der neuen Studie, dazu:

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Die Zukunft, die wir verwirklichen wollen, besteht darin, tragbare und implantierbare Geräte intelligenter zu machen. Dadurch erhalten die Menschen einen persönlichen, sofort verfügbaren Arzt, der in ihre Geräte integriert ist. Wir mussten uns fragen, ob wir die Eigenschaften dieser Polymere nutzen oder verändern könnten, um sie mit der Fotolithografie kompatibel zu machen – dem wichtigsten Strukturierungsverfahren in der Mikroelektronikindustrie.

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Felix Baumann ist seit März 2022 Redakteur bei BASIC thinking. Bereits vorher schrieb er 4 Jahre für den Online-Blog Mobilegeeks, der 2022 in BASIC thinking aufging. Nebenher arbeitet Felix in einem IT-Unternehmen und beschäftigt sich daher nicht nur beim Schreiben mit zukunftsfähigen Technologien.
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