Zum Weltherztag am 29. September 2026: Herzfrequenzdaten können Einblicke in Long-COVID-Verläufe geben
Wearables erfassen die Herzfrequenz kontinuierlich und helfen bei der Erforschung von Long COVID. Foto: istock/Nastasic
Berlin, 24. September 2026. Was passiert im Körper, wenn eine COVID-19-Infektion längst überstanden scheint, Beschwerden aber bleiben? Eine mögliche Antwort könnten Daten liefern, die viele Menschen täglich ganz selbstverständlich erfassen: ihre Herzfrequenz. Forschungsprojekte wie Synergy of Wearable Data Systems for Post COVID (SynoSys.PC) aus Dresden untersuchen, ob Daten aus Smartwatches und anderen Wearables dabei helfen können, Veränderungen im körperlichen Zustand über längere Zeiträume sichtbar zu machen und Long COVID besser zu verstehen.
Die Herzfrequenz ist mehr als eine einzelne Zahl. Sie verändert sich abhängig von körperlicher Belastung, Ruhe, Schlaf, Stress und Erkrankungen. Sie ist eine physiologische Messgröße, die Veränderungen des körperlichen Zustands unmittelbar abbilden kann. Werden diese Daten kontinuierlich im Alltag erfasst, können Muster sichtbar werden, die bei einer punktuellen Untersuchung verborgen bleiben. In den Herzfrequenzdaten können sich auch Veränderungen zeigen, die mit Erkrankungen wie etwa Long COVID zusammenhängen können.
„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 einer akuten COVID-19-Erkrankung können deutliche Veränderungen der Herzfrequenz beobachtet werden. So war bei manchen Menschen die Herzfrequenz zunächst erhöht und fiel anschließend deutlich ab. Bei Menschen mit Long COVID zeigen sich teilweise ähnliche Veränderungen, die jedoch stärker ausgeprägt und über einen längeren Zeitraum anhalten können.
Eine Studie unter Mitwirkung von Prof. Dr. Dirk Brockmann konnte bereits zeigen, 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. Der Befund macht deutlich, welches Potenzial kontinuierlich erfasste physiologische Daten für die Erforschung von Krankheitsverläufen haben.
Hier setzt das Projekt SynoSys.PC an: Es analysiert hochaufgelöste Herzfrequenzdaten und weitere Wearable-Daten aus der Corona-Datenspende-App und verknüpft sie mit regelmäßigen Befragungen. So können physiologische Veränderungen mit dem subjektiv berichteten Gesundheitszustand in Beziehung gesetzt werden.
Die Corona-Datenspende-App wurde unter der Leitung von Prof. Dr. Dirk Brockmann während seiner Zeit am Robert Koch-Institut (RKI) entwickelt. An der Corona-Datenspende 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 Menschen gibt es zusätzlich regelmäßige Angaben zu ihrem Gesundheitszustand. Die große Datenbasis ermöglicht es, physiologische Veränderungen im Alltag zu untersuchen und mit dem individuellen Befinden in Beziehung zu setzen.
Vom Messwert zum individuellen Krankheitsverlauf
Eine zentrale Forschungsfrage ist, ob sich aus solchen Daten künftig auch individuelle Muster ableiten lassen. Verfahren des maschinellen Lernens können dabei helfen, wiederkehrende Muster in umfangreichen Zeitreihen zu erkennen. Es muss weiter untersucht werden, welche Veränderlungen tatsächlich mit Long COVID zusammenhängen und welche auch bei anderen Erkrankungen oder Belastungssituationen auftreten.
Das Projekt SynoSys.PC ist Teil der Plattform LongCARE, die das Bundesministerium für Gesundheit fördert und die insgesamt 30 Projekte umfasst. „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., die LongCARE koordiniert.
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