Herzfrequenzdaten zu Long Covid: TMF-Projekt nutzt Wearable-Daten
29.09.2026 14:41
Das Dresdner Projekt SynoSys.PC prüft, ob kontinuierlich erfasste Herzfrequenzdaten aus Smartwatches Long-Covid-Verläufe sichtbar machen. Datengrundlage sind die Messwerte der Corona-Datenspende-App.
Zum Weltherztag am 29. September weist die TMF e.V. auf das Forschungsprojekt Synergy of Wearable Data Systems for Post Covid (SynoSys.PC) aus Dresden hin. Es untersucht, ob Daten aus Smartwatches und anderen Wearables Veränderungen des körperlichen Zustands über längere Zeiträume sichtbar machen und damit zum Verständnis von Long Covid beitragen können.
Die Herzfrequenz verändert sich abhängig von körperlicher Belastung, Ruhe, Schlaf, Stress und Erkrankungen. Werden die Werte kontinuierlich im Alltag erfasst, können nach Darstellung der TMF Muster sichtbar werden, die bei einer punktuellen Untersuchung verborgen bleiben.
„Die Herzfrequenz ist ein sehr dynamisches Signal. Sie reagiert auf Veränderungen des körperlichen Zustands und lässt sich mit Wearables über lange Zeiträume im Alltag beobachten“, sagt Prof. Dr. Dirk Brockmann, Leiter des Forschungsprojekts SynoSys.PC und Direktor des Center Synergy of Systems an der Technischen Universität Dresden. „Genau diese zeitliche Dimension ist für die Erforschung von Long Covid besonders interessant.“
Daten aus der Corona-Datenspende-App
Schon bei akuter Covid-19-Erkrankung wurden deutliche Veränderungen der Herzfrequenz beobachtet: Bei manchen Menschen war sie zunächst erhöht und fiel anschließend deutlich ab. Bei Menschen mit Long Covid zeigen sich teilweise ähnliche Veränderungen, die jedoch stärker ausgeprägt sein und länger anhalten können.
Eine Studie unter Mitwirkung Brockmanns ergab, dass Menschen, die nach einer Corona-Infektion über langanhaltende Müdigkeit oder Kurzatmigkeit berichteten, sich bereits in den drei Wochen vor der Infektion weniger bewegten und im Durchschnitt einen um 2,37 Schläge pro Minute höheren Ruhepuls hatten als Menschen ohne diese länger anhaltenden Beschwerden.
SynoSys.PC analysiert hochaufgelöste Herzfrequenz- und weitere Wearable-Daten aus der Corona-Datenspende-App und verknüpft sie mit regelmäßigen Befragungen. An der Corona-Datenspende, die unter Leitung Brockmanns am Robert Koch-Institut entwickelt wurde, haben sich mehr als 500.000 Menschen beteiligt; für rund 130.000 Personen liegen Wearable-Daten über einen längeren Zeitraum vor, von etwa 50.000 zusätzlich regelmäßige Angaben zum Gesundheitszustand.
Einordnung in die Plattform LongCARE
Offen ist, welche Veränderungen tatsächlich mit Long Covid zusammenhängen und welche auch bei anderen Erkrankungen oder Belastungssituationen auftreten; Verfahren des maschinellen Lernens sollen wiederkehrende Muster in den Zeitreihen erkennen. „Projekte wie SynoSys.PC zeigen, was möglich wird, wenn wir Gesundheitsdaten aus dem Alltag systematisch für die Forschung nutzbar machen. Sie können dazu beitragen, neue Ansätze für eine individuellere Versorgung von Menschen mit Long Covid zu entwickeln“, erklärt Sebastian C. Semler, Leiter von LongCARE und Geschäftsführer der TMF e. V.
Über TMF
Die TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V. bezeichnet sich als Dachorganisation der medizinischen Verbundforschung in Deutschland. Sie koordiniert die Plattform LongCARE in Kooperation mit dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) und der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF); LongCARE umfasst 30 Projekte des vom Bundesministerium für Gesundheit geförderten Schwerpunkts Long Covid.