KI News: Kurz und klar.

Der Autor präsentiert neun technische Geräte, die er im Jahr 2025 als unverzichtbar empfindet. Obwohl AirTags nicht in der Liste enthalten sind, deckt die Auswahl ein breites Spektrum ab – von tragbaren Smartwatches über intelligente Lautsprecher bis hin zu innovativen Haushaltsrobotern.

Google hat seine Vision für die Android XR-Plattform vorgestellt und damit die Grenzen der Wearable-Technologie neu definiert. Von multimodalen KI-Brillen, die Sprach- und Gestensteuerung kombinieren, bis hin zu immersiven Headsets, die virtuelle Welten nahtlos in den Alltag integrieren, zeigt das Unternehmen ein ambitioniertes Spektrum an Innovationen.

Das Elektrokardiogramm (EKG) bleibt ein unverzichtbares Diagnoseinstrument in der Kardiologie und ist inzwischen in klinischen Geräten sowie in tragbaren Wearables integriert. Durch selbstüberwachtes Vortrainieren von Foundation‑Modellen auf unlabelten EKG‑Daten konnte die diagnostische Leistung bereits verbessert werden – jedoch ohne die wertvollen klinischen Metadaten zu berücksichtigen.

Trotz des Endes des Cyber Monday gibt es noch zahlreiche Angebote für Smartwatches, Smart Rings und weitere Wearables. Käufer können weiterhin von den reduzierten Preisen profitieren, die während der Aktion gestartet wurden.

Mit WearVQA wird der erste speziell entwickelte Test für Visual Question Answering (VQA) auf tragbaren Geräten wie Smart‑Glasses vorgestellt. Der Fokus liegt dabei auf egozentrischen, authentischen Alltagsszenarien, in denen die Bildqualität oft durch Verdeckung, schlechte Beleuchtung, Unschärfe oder fehlende Zoom‑Fähigkeiten beeinträchtigt ist.

Meta hat ein Trade‑in‑Programm gestartet, bei dem Besitzer alter Wearables einen Kredit für die neuen Meta Ray‑Ban- oder Meta Oakley‑Smartglasses erhalten. Durch das Einlösen der alten Geräte können Kunden einen erheblichen Rabatt auf die Kaufpreis der neuen Smartglasses sparen.

Eine neue Pilotstudie, veröffentlicht auf arXiv, zeigt, dass tragbare Geräte in Kombination mit fortschrittlichen KI-Algorithmen die frühzeitige Erkennung von Schmerzspitzen bei Patienten mit chronischem Schmerz (CP) und Opioid‑Abhängigkeit (OUD) ermöglichen können. Die Untersuchung konzentrierte sich auf Personen, die bereits eine medikamentöse Behandlung für Opioidabhängigkeit (MOUD) erhalten.

Ein neuer Meilenstein in der Display‑Technologie: Forscher aus Deutschland haben einen OLED‑Pixel mit nur 300 Nanometern entwickelt. Damit ist der bislang kleinste Pixel der Welt erstmals praktisch nutzbar.

Durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Gesundheitsdaten aus Wearables könnten die Überlebenschancen bei Brustkrebs deutlich verbessert werden. Ein Professor am MIT arbeitet an einem Gerät, das genau das ermöglicht.

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In einer wegweisenden Studie wurde erstmals gezeigt, dass körperliche Aktivitäten ausschließlich anhand von EKG‑Signalen zuverlässig erkannt werden können. Die Forscher entwickelten drei innovative Deep‑Learning‑Modelle – einen CNN‑Classifier mit Squeeze‑and‑Excitation‑Blöcken, einen ResNet‑Classifier mit dilatierten Convolutions und ein hybrides CNN‑Transformer‑Modell, das konvolutionale Merkmalsextraktion mit Aufmerksamkeitsmechanismen kombiniert.

Ein innovatives Verfahren ermöglicht die Übertragung medizinisch validierter Labels von klinischer Actigraphie auf Consumer-Wearables wie die Apple Watch – und das ohne gepaarte Daten.

Die Muster von Ein- und Ausatmungen tragen wichtige physiologische Signale in sich, die genutzt werden können, um menschliches Verhalten, Gesundheitsentwicklungen und lebenswichtige Parameter frühzeitig zu erkennen. In der Human Activity Recognition (HAR) bilden diese Signale die Grundlage für tiefere Einblicke in das Wohlbefinden und ermöglichen eine Echtzeit-Überwachung von Gesundheitsdaten.

Mit den rasanten Fortschritten großer Sprachmodelle entstehen nun echte persönliche Gesundheitsassistenten, die weit über die reine Datenanalyse hinausgehen. Sie sollen Menschen im Alltag unterstützen, indem sie multimodale Informationen aus Wearables, Gesundheitsakten und anderen Konsumentendaten verarbeiten und individuelle Empfehlungen aussprechen.

Die Erkennung menschlicher Aktivitäten mit Wearables hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch die Modelle verlieren oft an Genauigkeit, wenn sie neuen Nutzern ausgesetzt werden. Dieser Leistungsverlust entsteht vor allem durch nutzerinduzierte Konzeptverschiebungen, die eine effiziente Personalisierung erforderlich machen.