Smartwatch-Daten an der Uni Bielefeld: Wenn Zahlen das Körpergefühl ersetzen

Am Handgelenk vibriert es, auf dem Display leuchten Zahlen: Herzfrequenz, Schlaf, Kalorien, Schritte. Immer mehr Menschen nutzen Smartwatches und Tracking-Apps, um ihren körperlichen Zustand einzuschätzen. Doch was passiert, wenn die Uhr irgendwann stärker bestimmt, wie man sich fühlt, als der eigene Körper? Genau davor warnt ein Professor der Universität Bielefeld.

Der Beitrag „Wenn die Smartwatch sagt, wie man sich fühlen soll“ von Jule Prietzel ist am 27.09.2026 um 16:00 Uhr erschienen. Schauplatz der Debatte ist die Uni Bielefeld. Urs-Vito Albrecht, Professor für Digitale Medizin, sieht in Recovery-Werten und Schlafscores keine direkten Messungen des Befindens. Sie beruhen auf einzelnen Signalen – etwa Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität, Bewegung und Schlafdauer –, die ein Algorithmus zu einem Gesamtwert verarbeitet.

Wenn Zahlen plötzlich den Ton angeben

Ein Recovery-Wert soll die angenommene Erholung nach Belastung und Stress beschreiben. Der Schlafscore bezieht unter anderem Schlafdauer, Schlafphasen, Herzfrequenz und nächtliche Bewegungen ein. Albrecht nennt solche Scores Modelle, die die körperliche Realität möglichst gut abbilden sollen. Nützlich können die Messungen sein, fehlerfrei sind sie nicht.

Die Bielefelderin Lea Siekmann kaufte sich nach einer Herzmuskelentzündung eine Smartwatch, um den Wiedereinstieg in den Sport zu unterstützen. Zunächst gab ihr die Uhr Sicherheit. Später machte sie Training und Pausen zunehmend von den angezeigten Werten abhängig. Siekmann sagt, sie habe dadurch ihr eigenes Körpergefühl verloren. Also legte sie die Uhr ab und beendete das Tracking. Danach musste sie erst wieder lernen, ihrem Körper und seinen Signalen zu vertrauen.

Albrecht hält das Körpergefühl allerdings nicht automatisch für zuverlässiger. Menschen können Signale falsch einschätzen – aus Ehrgeiz, aus Unachtsamkeit oder weil sie Warnzeichen ignorieren. Digitale Messungen könnten dann korrigierend wirken, etwa bei unregelmäßigem Herzrhythmus oder stark erhöhter Herzfrequenz. Knifflig wird es dort, wo aus einer Orientierung eine verbindliche Vorgabe wird.

Die Medizinstudentin Darya Aghamoradi trägt ihre Smartwatch nach eigenen Angaben durchgehend. Vor allem beim Sport nutzt sie die Daten als Orientierung, etwa um Übertraining und notwendige Erholungszeit einzuschätzen. Die Uhr soll ihr im gesunden Alltag helfen, abhängig von den Zahlen möchte sie aber nicht werden. Gute Werte freuen sie, schlechte demotivieren sie nicht automatisch. Veränderungen der Herzfrequenzvariabilität können ihr Hinweise auf eine mögliche Erkrankung oder Übertraining geben; außerdem beobachtet sie Veränderungen im Zusammenhang mit ihrem Menstruationszyklus.

Eine Grenze sieht Aghamoradi selbst: Ohne medizinisches Hintergrundwissen seien solche Werte schwer richtig einzuordnen. Albrecht empfiehlt deshalb, digitale Messungen als Ergänzung und nicht als Ersatz für die eigene Wahrnehmung zu verwenden. Zahlen wirken oft objektiver, weil sie komplexe und größtenteils verborgene Vorgänge im Körper vereinfachen und scheinbar kontrollierbar machen. Tracking kann motivieren, Veränderungen sichtbar machen und dazu bringen, Gewohnheiten zu reflektieren. Dauerhafte Beobachtung und Bewertung könnten aber auch zu einer distanzierteren Beziehung zum eigenen Körper führen. Albrecht plädiert dafür, ihn nicht nur als zu optimierendes Werkzeug zu betrachten, sondern technologische Daten zum besseren Verständnis körperlicher Signale zu nutzen.

Was die Sensoren tatsächlich leisten

Smartwatches erfassen inzwischen weit mehr als Schritte und Kalorienverbrauch: Herzfrequenz, Bewegungsziele, Schlafdauer und Schlafqualität gehören zum Alltag vieler Geräte. Hinzu kommen Blutsauerstoff, EKG und Atemfrequenz. Apple, Fitbit und Samsung entwickeln solche Gesundheitsfunktionen, darunter Pulsmessung und Sturzerkennung. Wie genau die Ergebnisse sind, hängt vom Hersteller, vom Modell, von der Messmethode und von der jeweiligen Nutzungssituation ab.

Bei der Herzfrequenz berichtete eine Untersuchung der University of California für Apple-Watch-Modelle von einer durchschnittlichen Abweichung von etwa 1–2 Schlägen pro Minute. Fitbit-Modelle wiesen laut dem zugrunde liegenden Artikel teilweise größere Abweichungen auf. Eine Stanford-Studie stellte im Ruhezustand bei Smartwatches eine Fehlerquote von unter 5 % fest. Bei intensiver Bewegung können die Abweichungen jedoch bis zu 20 % betragen. Bewegung, die Position am Handgelenk, Hautfarbe und Tätowierungen beeinflussen die Messung.

Im Vergleich zu Brustgurten zeigte die Apple Watch Series 8 beim Laufen sehr genaue Werte, beim Krafttraining aber Abweichungen von bis zu 10 Schlägen pro Minute. Aufgeführt werden für die Apple Watch Series 8 3 % Fehler in Ruhe und 10 % bei intensiver Aktivität, für die Samsung Galaxy Watch 5 4 % beziehungsweise 15 % und für die Garmin Fenix 7 5 % beziehungsweise 18 %. Brustgurte können bei stark wechselnden oder intensiven Aktivitäten zusätzliche Vergleichswerte liefern.

Auch beim Schlaf bleibt ein Rest Unsicherheit. Die Auswertung kombiniert Herzfrequenz- und Bewegungssensoren, Herzfrequenzvariabilität und Algorithmen. Gerade bei der Erkennung von Tiefschlafphasen bestehen weiterhin Unterschiede. Für die Apple Watch nennt der Artikel eine hohe Genauigkeit beim Tiefschlaf, eine sehr hohe beim REM-Schlaf und 90 % Gesamtzufriedenheit. Die Garmin Venu 2 kommt auf mittlere Tiefschlaf- und hohe REM-Schlafgenauigkeit sowie 85 % Gesamtzufriedenheit, die Fitbit Sense auf hohe Tiefschlaf- und mittlere REM-Schlafgenauigkeit und 80 % Gesamtzufriedenheit. Günstigere Modelle verfügen häufig über weniger leistungsfähige Sensoren und Algorithmen.

Als fortschrittliche Modelle werden die Apple Watch Series 8, die Samsung Galaxy Watch 5 und die Fitbit Sense genannt. Sie bieten Herzfrequenzüberwachung, Schlafanalyse, SpO2-Messung und eine EKG-Funktion. Eine Stanford-Studie gab für die Herzfrequenzmessung der Apple Watch eine Genauigkeit von 98 % gegenüber medizinischen Geräten an; bei der Blutsauerstoffmessung lagen die Abweichungen laut Artikel meist bei etwa ±2 %. Algorithmen und künstliche Intelligenz sollen unregelmäßige Herzfrequenzen erkennen und Warnungen erzeugen.

Alltagstauglich, aber kein Ersatz für die Praxis

SpO2-Sensoren messen den Anteil sauerstoffgesättigten Hämoglobins im Blut. Premium-Modelle erzielten laut Artikel in klinischen Umgebungen präzisere Werte als günstigere Geräte. Genannt werden durchschnittliche Abweichungen von ±2 % bei der Apple Watch Series 8, ±3 % bei der Samsung Galaxy Watch 5, ±4 % beim Fitbit Charge 5 und ±5 % bei günstigen Modellen unter 100 Euro.

Die Atemfrequenz wird meist über PPG-Sensoren und Algorithmen aus Veränderungen des Blutvolumens abgeleitet. In Ruhe messen Smartwatches sie zuverlässiger als bei körperlicher Aktivität. Garmin Venu 2 und Fitbit Sense erzielten laut einer Studie aus dem Jahr 2022 Abweichungen von unter 5 %. Unregelmäßige Atemmuster und starkes Schwitzen können die Messung beeinträchtigen – beim Sport also genau dann, wenn man gern eine besonders klare Zahl hätte.

Der Vorteil gegenüber vielen klinischen Geräten: Smartwatches sammeln kontinuierlich Daten im Alltag. Das kann helfen, Herzrhythmusstörungen oder längerfristige Veränderungen zu erkennen. Ein EKG der Uhr kann präzise sein, ist aber anfällig für Bewegungsartefakte; klinische Geräte gelten bei korrekter Anwendung als sehr präzise. SpO2-Werte der Uhr variieren stärker und reagieren auf äußere Faktoren, während medizinische Geräte unter kontrollierten Bedingungen sehr präzise sind. Bei der Herzfrequenz ist die Genauigkeit im Ruhemodus gut, traditionelle Geräte sind sehr präzise. Beim Blutdruck bleibt