Atmung als neuer biometrischer Identifikator und Gesundheitsindikator benannt

In den letzten Jahren hat die Wissenschaft zunehmend die Möglichkeiten erforscht, biometrische Daten zur Identifizierung einer Person und zur Beurteilung ihres Gesundheitszustands zu nutzen. Eine aktuelle Studie leistet einen wichtigen Beitrag in diese Richtung: Sie zeigt, dass die Atmung jedes Menschen einzigartig ist und als zuverlässiges Erkennungsmerkmal sowie als Beweis für seine körperliche und geistige Gesundheit dienen kann.

Die Atmung ist ein lebenswichtiger Prozess, der vom Gehirn reguliert wird. Jedes Ein- und Ausatmen löst elektrische Aktivität in Neuronen aus, die mit den für Emotionen, Gedächtnis und Kognition zuständigen Hirnarealen verbunden sind. Forscher vermuten, dass die Atemmuster aufgrund der Einzigartigkeit jedes Gehirns unterschiedlich sein sollten.

„Wir glauben, dass das Gehirn ein einzigartiges Organ ist und daher auch die mit seiner Aktivität verbundenen Atemmuster einzigartig sein sollten“, erklärt der Neurobiologe Noam Sobel. Um diese Hypothese zu testen, entwickelten die Wissenschaftler ein spezielles Gerät, das die Atmung 24 Stunden lang kontinuierlich überwachen konnte.

Die Technologie zeichnete den Luftstrom aus der Nase auf und erfasste Parameter wie die Dauer des Einatmens, das Intervall zwischen den Atemzügen, das durch jedes Nasenloch strömende Luftvolumen und weitere Indikatoren. An der Studie nahmen 100 Freiwillige teil, die das Gerät 24 Stunden lang trugen und über eine mobile App ein Tagebuch über ihre Aktivitäten führten.

Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens konnten die Wissenschaftler jeden Teilnehmer anhand seiner Atmung mit einer hohen Genauigkeit von bis zu 96,8 Prozent identifizieren. Zwei Jahre später durchgeführte Wiederholungstests bestätigten zudem die Stabilität und Zuverlässigkeit des Modells, was auf die Möglichkeit einer langfristigen Nutzung solcher biometrischen Daten hindeutet.

Interessanterweise zeigte die Studie nicht nur, dass man eine Person anhand ihrer Atmung identifizieren kann, sondern auch einen Zusammenhang zwischen Atemmustern und ihrem Gesundheitszustand. So atmeten Teilnehmer mit hohem Angstniveau beispielsweise kürzer und hatten mehr Schlafpausen. Teilnehmer mit Depressionen hingegen atmeten schneller und flacher.

„Diese Entdeckung ist sehr wichtig, weil sie zeigt, dass die Atmung nicht nur ein automatischer physiologischer Prozess ist, sondern auch den inneren Zustand einer Person widerspiegelt“, bemerkt der Neurobiologe Umberto Basilio.

Die Autoren der Studie vermuten, dass die langfristige Überwachung der Atmung künftig ein wirksames Instrument zur Diagnose psychischer und körperlicher Erkrankungen sein könnte. So könnten Veränderungen im Atemmuster beispielsweise ein frühes Anzeichen für Depressionen, Angststörungen oder sogar Herz-Kreislauf-Erkrankungen sein.

„Wenn wir Atemmuster genau interpretieren können, können wir maßgeschneiderte Interventionen entwickeln, beispielsweise Menschen richtige Atemtechniken beibringen, um Ängste abzubauen oder die Stimmung zu verbessern“, sagt Sobel. Er fügt hinzu, dass ein Weg in die Zukunft darin besteht, Geräte zu entwickeln, die die Atmung nicht nur überwachen, sondern auch in Echtzeit regulieren.

Trotz ihres enormen Potenzials wirft die Verwendung biometrischer Atemdaten datenschutzrechtliche und ethische Bedenken auf. Einige Experten warnen, dass die Daten für rechtswidrige Zwecke wie Überwachung oder Manipulation verwendet werden könnten. Sobel räumt ein, dass diese Bedenken berechtigt sind, und betont die Notwendigkeit strenger Regeln zum Schutz personenbezogener Daten.

„Zehn Minuten Aufzeichnung reichen nicht aus, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Doch 24 Stunden sind eine erhebliche Datenmenge, die einen verantwortungsvollen Umgang erfordert“, sagt der Neurowissenschaftler. Künftig, so Sobel, könnten Gesetze die Verwendung biometrischer Daten regeln, um deren Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.

Einige Wissenschaftler weisen darauf hin, dass das Atemmuster von vielen Faktoren abhängen kann, beispielsweise von körperlicher Aktivität, Umgebung oder sogar der Stimmung zu einem bestimmten Zeitpunkt.

„Das ist eine vielversprechende Entwicklung, aber wir müssen berücksichtigen, dass die Atmung ein dynamischer Prozess ist und sich ihre Eigenschaften ändern können“, sagt der Neurobiologe Detlef Heck. Für die praktische Anwendung müssten präzisere und robustere Algorithmen entwickelt werden, fügt er hinzu.