Eine Folge des Digital-Health-Podcasts von Heise befasst sich mit einem Roboter, der im Rahmen der Beurteilung einer Gehirnerschütterung Vitaldaten misst — ein weiterer Versuch, eine Diagnose, die Kliniker noch überwiegend aus Symptomen und Beobachtung stellen, an objektive Zahlen zu binden.
Die Gehirnerschütterung ist ein schwieriges Ziel, weil sie funktionell und nicht strukturell ist: Die Standardbildgebung zeigt meist nichts, weshalb die Beurteilung auf Symptomlisten, Gleichgewichtstests, Reaktionszeit und die Schilderung der Betroffenen angewiesen ist. Genau diese letzte Quelle ist die Schwachstelle. Vor allem Sportler berichten Symptome unter, um auf dem Feld zu bleiben — deshalb kombinieren Protokolle wie das Sport Concussion Assessment Tool mehrere Messungen, statt einer einzigen zu vertrauen.
Robotik kommt hier als Konsistenzargument ins Spiel. Eine Maschine, die dieselben Vitalwerte in derselben Reihenfolge, mit demselben Druck und Timing erhebt, nimmt einen Teil der Variabilität aus einer von Hand durchgeführten Untersuchung — und sie lässt sich dort einsetzen, wo kein Kliniker bereitsteht, was für den meisten Amateur- und Jugendsport gilt. Notaufnahme und Triage, wo dieselbe Messung tausendfach täglich anfällt, sind der zweite naheliegende Fall.
Die Vorbehalte sind die üblichen der medizinischen Robotik. Keine Vitalmessung ersetzt die klinische Beurteilung, die Zulassung von Geräten, die eine Diagnose stützen, ist langsam, und vielversprechende Prototypen scheitern regelmäßig an der Begutachtung in größeren Kohorten. Bis diese Evidenz vorliegt, ist dies eine Richtung und kein fertiges Produkt — aber eine Richtung, die ein echtes Messproblem adressiert, was sich von den meisten Gesundheits-Tech-Ankündigungen nicht sagen lässt.
