Wie genau ist das EKG von Withings?

Kurz gesagt: Drei fachlich begutachtete Studien haben das Withings-Elektrokardiogramm gegen eine klinische Referenz geprüft. Zwei davon haben die ScanWatch direkt mit einem 12-Kanal-EKG aus dem Krankenhaus verglichen, während die dritte den aktuellen Erkennungsalgorithmus auf drei verschiedenen Withings-Geräten validiert hat. In allen drei Studien wurde Vorhofflimmern mit einer Sensitivität von 96,3 % bis 99,63 % und einer Spezifität von 99,85 % bis 100 % erkannt. In einer unabhängigen Studie klassifizierte der Algorithmus 100 % der auswertbaren EKGs korrekt und lieferte damit deutlich weniger nicht eindeutige Aufzeichnungen als ein konkurrierendes 6-Kanal-Gerät. 

Diese Zahlen sind stark. Was sie messen, ist eine andere Frage: Ohne medizinische Ausbildung sind Sensitivität und Spezifität selten selbsterklärend. Bevor es an die Studien selbst geht, hier zunächst, was diese Schlüsselbegriffe eigentlich bedeuten. 

Drei Begriffe für die Genauigkeitsangabe

Sensitivität: Wird erkannt, was tatsächlich vorliegt?

Die Sensitivität misst, wie oft ein Test eine Auffälligkeit korrekt erkennt, die tatsächlich vorliegt. 

Eine Sensitivität von 96,3 % bedeutet: Von 100 Personen mit bestätigtem Vorhofflimmern erkennt der Test rund 96. Die übrigen 4 bleiben unentdeckt: Das sind falsch-negative Ergebnisse.

Eine hohe Sensitivität ist insbesondere hier von großer Bedeutung. Denn ein übersehenes Vorhofflimmern ist ein folgenschwerer Fehler: Die Erkrankung erhöht das Schlaganfallrisiko um etwa das Fünffache und verläuft häufig völlig ohne Symptome. 

Spezifität: Bleibt es still, wenn nichts ist?

Die Spezifität ist das Spiegelbild dazu: Sie zeigt, wie oft ein Test bei Menschen mit einem tatsächlich gesunden Herzrhythmus korrekt ein normales Ergebnis liefert. 

Eine Spezifität von 100 % bedeutet: Innerhalb der getesteten Gruppe wurde niemandem mit normalem Rhythmus fälschlicherweise ein mögliches Vorhofflimmern gemeldet – es gab also keine einzige Fehlalarmierung. 

Dieser Punkt wird häufig unterschätzt. Ein Screening-Instrument ist erst dann wirksam, wenn beide Werte hoch sind, damit falsch-positive Ergebnisse genauso zuverlässig vermieden werden wie falsch-negative.

Auswertbare Aufzeichnungen: War das Signal klar genug?

Das ist der Begriff, über den kaum jemand spricht – dabei ist er oft der aufschlussreichste.

Ein EKG am Handgelenk, wie es die Withings Uhren aufnehmen, verwendet Trockenelektroden, die auf der Haut aufliegen. Bewegt sich der Arm, verliert der Finger den Kontakt, oder wird das Signal gestört, kann die Aufzeichnung unlesbar werden. In diesem Fall rät ein gut konzipierter Algorithmus nicht einfach drauflos, sondern gibt ein „nicht eindeutig" Ergebnis aus.  

Eine auswertbare Aufzeichnung (classifiable recording) liegt vor, wenn das Signal sauber genug ist, damit der Algorithmus ein eindeutiges Ergebnis liefern kann. Sensitivität und Spezifität werden ausschließlich anhand dieser Aufzeichnungen berechnet. Das ist die einzig seriöse Methodik, denn eine Vermutung auf Basis einer unlesbaren Kurve liefert keine verlässlichen Daten. 

Damit bleibt eine wichtige praktische Frage: Wie oft gelingt es dem Gerät überhaupt, eine brauchbare Aufzeichnung zu liefern? Ein hochpräzises Gerät, das bei jedem dritten Versuch keine Klassifizierung liefert, wird schnell zur Geduldsprobe. Genau hier wird der Vergleich aus der zweiten Studie besonders relevant. 

Studie 1: Stimmt ein Uhren-EKG mit einem Krankenhaus-EKG überein? 

262 Patientinnen und Patienten, vier Kliniken in Paris, Vergleich mit einem 12-Kanal-EKG. Vollständige Studie: Atrial Fibrillation Detection With an Analog Smartwatch: Prospective Clinical Study and Algorithm Validation, Campo et al., JMIR Formative Research, 2022

Diese erste Validierungsstudie untersuchte Kardiologie-Patient:innen, bei denen zeitgleich zwei EKGs aufgezeichnet wurden: eines mit der ScanWatch, eines mit einem herkömmlichen 12-Kanal-Krankenhausgerät, der weltweit gültigen Referenz (Goldstandard) in der Kardiologie.

Im Rahmen dieser Studie wurde jede Aufzeichnung von drei unabhängig voneinander arbeitenden, approbierten Kardiolog:innen ausgewertet, ohne dass sie wussten, welches Ergebnis vom Uhren-Algorithmus stammte. Diese verblindete Auswertung war entscheidend, um jegliches Risiko auszuschließen, dass die Referenzbeurteilung durch das Gerät beeinflusst wird. 

Ergebnis: Bei der Unterscheidung von Vorhofflimmern und normalem Rhythmus erreichte der Algorithmus 96,3 % Sensitivität und 100 % Spezifität.

Zwei Details ordnen diesen Wert genauer ein: 

• Geltungsbereich: Diese Werte beziehen sich auf die Aufgabe, für die das Gerät entwickelt wurde: die Unterscheidung von Vorhofflimmern und normalem Sinusrhythmus. Patient:innen mit anderen Herzrhythmusstörungen sowie vom Algorithmus als Rauschen eingestufte Aufzeichnungen wurden von dieser Berechnung ausgeschlossen. 

• Rauschanteil: 6,9 % der Aufzeichnungen (etwa 1 von 14) wurden als Rauschen eingestuft, die der Algorithmus nicht klassifizierte. 

Die Kardiolog:innen bewerteten zudem die reine Signalqualität der Ein-Kanal-Aufzeichnung – und das ist womöglich das bemerkenswerteste Ergebnis. In den Aufzeichnungen der Uhr waren P-Wellen in 96,9 % der Fälle sichtbar und korrekt geformt, QRS-Komplexe in 99,2 %. Die vom Algorithmus berechnete Herzfrequenz wich im Schnitt nur um 0,55 Schläge pro Minute vom manuellen Zählwert der Kardiolog:innen ab. Die Forschenden kamen zu dem Schluss, dass die Aufnahme auch für den ärztlichen Einsatz in der Routinepraxis geeignet ist – nicht nur als Consumer-Anwendung. 

Studie 2: Wie schneidet ScanWatch im Vergleich zu einem anderen Heim-EKG-Gerät ab? 

176 Erwachsene mit angeborenem Herzfehler, im direkten Vergleich am Amsterdam UMC. Vollständige Studie: A comparison of ECG-based home monitoring devices in adults with CHD, Pengel et al., Cardiology in the Young, 2022

Diese Studie wurde unabhängig von Withings durchgeführt. Ein Klinikteam verglich drei EKG-Geräte für den häuslichen Gebrauch bei denselben Patient:innen gegen eine 12-Kanal-Referenz: Withings ScanWatch (ein Kanal), Eko DUO (eine präkordiale Ableitung) und AliveCor Kardia 6L (sechs Kanäle). 

Die Patient:innen zählten zu den schwierigsten Fällen: Alle 176 hatten einen angeborenen Herzfehler, 24 % eine schwere Form, 84 % waren bereits am Herzen operiert worden, und 24 % hatten einen Rechtsschenkelblock – eine bestehende Erregungsleitungsstörung, die die Kurve verzerrt und die automatisierte Auswertung erschwert. 

Ergebnis: Bei den klassifizierten EKGs lag der Withings-Algorithmus zu 100 % richtig. Der Kardia-6L-Algorithmus erreichte 97 %. 

Der entscheidende Unterschied lag laut Forscher:innen jedoch in der Rate der nicht eindeutigen Ergebnisse. Der Withings-Algorithmus stufte nur 5 % der Aufzeichnungen als nicht eindeutig ein. Bei einem der anderen getesteten Geräte waren es 31 % – fast ein Drittel. Der Unterschied ist statistisch signifikant (p < 0,001) und in der Praxis relevant: Ein Gerät, das in 95 von 100 Fällen erfolgreich ein Ergebnis liefert, fühlt sich völlig anders an als eines, das bei jedem dritten Versuch passt. 

Fazit: Die Autor:innen stellten fest, dass zwar alle getesteten Geräte Vorhofflimmern zuverlässig erkannten, der Withings-Algorithmus jedoch die wenigsten nicht auswertbaren Ergebnisse produzierte. 

Die Studie zeigt auch ein weniger positives Ergebnis: Bei der Messung des QTc-Intervalls – einer präzisen Zeitmessung auf der Kurve – schneidet die ScanWatch von den drei Geräten am schwächsten ab: akzeptabel in 51 % der Fälle, gegenüber 70 % und 74 % bei den beiden Vergleichsgeräten. Das gehört klar gesagt, da es die Grenze dieses Werts markiert. Das EKG der Withings-Uhr ist speziell für die Erkennung von Vorhofflimmern validiert, nicht für die Messung des QT-Intervalls, und wird auch nicht als solches vermarktet.

Studie 3: Der aktuelle Algorithmus im Großdatensatz

4.646 Aufzeichnungen von 1.441 Teilnehmenden, ergänzt durch eine öffentliche Referenzdatenbank. 

Vollständige Studie: Design and validation of Withings ECG Software 2, a tiny neural network based algorithm for detection of atrial fibrillation, Edouard & Campo, Computers in Biology and Medicine, 2025

Während sich die ersten beiden Studien auf den ursprünglichen Algorithmus bezogen, validiert diese Arbeit dessen Nachfolger: Withings ECG Software 2, die auf ScanWatch 2, ScanWatch Nova und ScanWatch Nova Brilliant läuft.

Die technische Rahmenbedingung dahinter lohnt einen genaueren Blick, denn sie erklärt das gesamte Design. Der Algorithmus ist ein neuronales Netz mit gerade einmal 3.633 Parametern – winzig nach heutigen Maßstäben, wo Modelle üblicherweise in Milliarden Parametern gemessen werden. Diese Kompaktheit ist bewusst gewählt, damit die Berechnung direkt auf der Uhr läuft, statt die Herzdaten an einen Server zu senden und auf ein Ergebnis zu warten. Dazu identifiziert der Algorithmus zunächst die QRS-Komplexe (die markanten Ausschläge jedes Herzschlags) und gibt dieses komprimierte Muster an das Netz weiter – nicht die Rohdaten der Aufzeichnung. 

Getestet wurde der Algorithmus anhand von 4.646 Aufzeichnungen (von je 30 Sekunden) von 1.441 Teilnehmenden, zusammengeführt aus drei klinischen Studien mit drei unterschiedlichen Withings Geräten. 

Ergebnis: 99,63 % Sensitivität (95 %-KI: 99,15–99,84) und 99,85 % Spezifität (95 %-KI: 99,61–99,94).

Zwei Aspekte verleihen diesen Zahlen zusätzliches Gewicht. 

Erstens die engen Konfidenzintervalle* – ein direkter Vorteil der großen Stichprobe –, die dafür sorgen, dass die Studienergebnisse die die Leistung unter realen Bedingungen genau widerspiegeln. Eine komplette Population zu testen ist unmöglich, doch statistische Präzision überbrückt diese Lücke. Zweitens wurde der Algorithmus mit der MIT-BIH Arrhythmia Database verglichen, einer öffentlichen, unabhängigen Datenbank ohne jeglichen Einfluss eines Herstellers. Über 2.624 Segmente hinweg erzielte er dabei 99,87 % Sensitivität und 100 % Spezifität. 

Hinweis zur Transparenz: Diese Studie wurde von Withings-Forschenden verfasst, basierend auf Daten aus von Withings finanzierten Studien. Das ist gängige Praxis bei Validierungsstudien für Algorithmen, da Hersteller die Primärdaten erheben und verwalten. Genau das unterstreicht aber auch, warum unabhängige Validierungen (wie Studie 2) so wichtig sind. 

Warum Ihnen mitunter eine leicht abweichende Zahl begegnet. Produktseiten und Gebrauchsanweisung nennen 99,7 % Sensitivität und 99,8 % Spezifität, gemessen in einer klinischen Studie mit 626 Personen. Die Zahlen oben stammen aus einem größeren Datensatz: 4.646 Aufzeichnungen von 1.441 Teilnehmenden aus drei klinischen Studien. Beide werden auf auswertbaren Aufzeichnungen berechnet, und beide betreffen die hier beschriebene EKG-Funktion.

*Ein Konfidenzintervall (KI) ist ein Maß dafür, wie präzise eine Schätzung ist. Wenn der gemessene Mittelwert 50 beträgt, mit einem 95 %-KI von [40; 60], bedeutet das: Man kann mit 95 % Sicherheit davon ausgehen, dass der wahre Wert (in der Gesamtpopulation) zwischen 40 und 60 liegt. Je enger das Konfidenzintervall, desto präziser lässt sich dieser Wert eingrenzen. In der Medizin ist das besonders relevant, weil in den Lebenswissenschaften nicht alles kontrolliert werden kann: Solche Intervalle geben Aufschluss darüber, wie verlässlich eine Messung ist. Sie hängen von der Art der Messung, den Versuchsparametern (etwa der Stichprobengröße) sowie dem jeweiligen Kontext ab. 

Die drei Studien im Überblick

Drei verschiedene Forschungsteams, drei verschiedene Populationen, zwei Algorithmus-Generationen – und ein einheitliches Bild: Wenn die EKG-Funktion einer Withings Uhr zu einer Einschätzung bezüglich Vorhofflimmern kommt, stimmt diese in der überwiegenden Mehrheit der Fälle mit der Beurteilung einer Kardiologin oder eines Kardiologen anhand eines 12-Kanal-EKGs überein – und liefert dabei häufiger ein Ergebnis als das Vergleichsgerät.

Was diese Zahlen nicht bedeuten

Jede Diskussion über Genauigkeit muss auch ihre Grenzen aufzeigen: 

Eine EKG-Aufzeichnung ist keine Diagnose. Diese Studien messen die Übereinstimmung zwischen einem Algorithmus und der kardiologischen Auswertung. Nur eine medizinische Fachkraft kann Vorhofflimmern bestätigen, diagnostizieren und über das weitere Vorgehen entscheiden. Bei einem Ergebnis, das auf Vorhofflimmern hindeutet, oder wenn du dich unwohl fühlst, ist der nächste Schritt ein zeitnaher Termin bei einer Ärztin oder einem Arzt.

Die automatische Erkennung sucht nach Vorhofflimmern – nicht nach allem anderen. Der Algorithmus hinter jeder oben genannten Zahl ist für genau eine Aufgabe validiert: die Unterscheidung zwischen Vorhofflimmern und normalem Sinusrhythmus. Er ist nicht dafür konzipiert, einen Herzinfarkt, andere Arrhythmien oder sonstige Herzerkrankungen zu erkennen – und ein unauffälliges Ergebnis schließt diese nicht aus. 

Detaillierte klinische Einblicke über die Vorhofflimmern-Erkennung hinaus erfordern menschliche Expertise. Services wie Cardio Check-Up (in ausgewählten Regionen über Withings+ verfügbar) lassen deine aufgezeichnete EKG-Kurve von einer Kardiologin oder einem Kardiologen prüfen und dir innerhalb von 24 Stunden einen Bericht zu über 15 Anzeichen für Arrhythmien jenseits von Vorhofflimmern zukommen. Da hierbei eine menschliche Auswertung erfolgt, liegt dieser Service außerhalb der oben beschriebenen Genauigkeitswerte des Algorithmus. Cardio Check-Up ist in Withings+ enthalten, mit vier EKG-Auswertungen pro Jahr.  

Einzelne Aufzeichnungen sind einzelne Momentaufnahmen. Vorhofflimmern tritt häufig paroxysmal auf, also anfallsartig und zeitweise. Eine unauffällige 30-Sekunden-Aufzeichnung bestätigt den Rhythmus nur für dieses Zeitfenster – sie sagt nichts über die Stunden davor oder danach aus. 

Die Demografie klinischer Studien unterscheidet sich von der Allgemeinbevölkerung. Die Studienkohorten wurden im klinischen Umfeld rekrutiert, wo die Vorhofflimmern-Prävalenz naturgemäß höher liegt. Eine auf einer kardiologischen Station gemessene Genauigkeit lässt sich nicht automatisch und unverändert auf eine gesunde 30-jährige Person zu Hause übertragen. Das ist auch der Grund, warum die Ergebnisse aus der Praxis bei den meisten Medizinprodukten (und Medikamenten) etwas von den klinischen Studienergebnissen abweichen. 

Häufig gestellte Fragen 

Ist das EKG von Withings medizinisch validiert? Ja. Die Funktion Withings ECG Monitor 2 entspricht den europäischen Normen und ist als Medizinprodukt-Software medizinisch validiert. Das CE-0123-Zeichen ist auf diesem Produkt angebracht. Die offizielle Konformitätserklärung ist unter diesem Link verfügbar.

Was bedeutet „Ein-Kanal-EKG"? Ein Klinik-EKG nutzt zehn Elektroden, um zwölf sogenannte Ableitungen der elektrischen Herzaktivität zu erfassen. Eine Smartwatch liefert nur eine davon, entsprechend Ableitung I eines Standard-EKGs. Eine Ableitung reicht aus, um den Rhythmus zu beobachten (ob der Herzschlag regelmäßig ist und ob P-Wellen vorhanden sind) – genau darauf beruht die Erkennung von Vorhofflimmern. Für eine vollständige kardiologische Beurteilung, die ein 12-Kanal-EKG ermöglicht, reicht das nicht aus. Withings bietet aber auch ein Gerät mit 6-Kanal-EKG an: die vernetzten Waagen Body Scan und BodyScan 2. 

Warum zeigt meine Uhr „nicht eindeutig" an? Ein nicht eindeutiges Ergebnis bedeutet, dass Signalstörungen eine zuverlässige Einordnung verhindert haben – der Algorithmus verzichtet dann auf eine Einschätzung, als das Risiko eines Fehlers einzugehen. Für eine saubere Aufzeichnung empfiehlt es sich, ruhig zu sitzen, den Arm auf einem Tisch abzulegen, gleichmäßigen Hautkontakt mit der Metalllünette zu halten und für 30 Sekunden Bewegungen oder Sprechen zu vermeiden. 

Was ist genauer: eine Ableitung oder sechs? Technisch gesehen liefern mehr Ableitungen immer mehr Informationen. Sie bringen aber auch mehr technische Komplexität und höhere Anforderungen an den Algorithmus mit sich. Es gilt, diese Komplexität mit der Alltagstauglichkeit in Einklang zu bringen, damit die Funktion tatsächlich einen Nutzen bei der Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bietet. Um beispielsweise Vorhofflimmern zu erkennen – dessen Episoden in Häufigkeit und Intensität variieren können –, liegt der Fokus darauf, die Akkulaufzeit so zu optimieren, dass passive Checks häufiger stattfinden können. Das erhöht die Chance, solche Episoden tatsächlich zu erfassen. 

Für weitere Informationen

Europa: European Society of Cardiology (ESC), Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA)

Beachte für medizinische Quellen und Beratung stets die Vorgaben deines eigenen Landes. 

Quellen

1. Campo D, Elie V, de Gallard T, Bartet P, Morichau-Beauchant T, Genain N, Fayol A, Fouassier D, Pasteur-Rousseau A, Puymirat E, Nahum J. Atrial Fibrillation Detection With an Analog Smartwatch: Prospective Clinical Study and Algorithm Validation. JMIR Formative Research 2022;6(11):e37280. doi:10.2196/37280 — ClinicalTrials.gov NCT04351386

2. Pengel LKD, Robbers-Visser D, Groenink M, Winter MM, Schuuring MJ, Bouma BJ, Bokma JP. A comparison of ECG-based home monitoring devices in adults with CHD. Cardiology in the Young 2023;33(7):1129–1135. doi:10.1017/S1047951122002244

3. Edouard P, Campo D. Design and validation of Withings ECG Software 2, a tiny neural network based algorithm for detection of atrial fibrillation. Computers in Biology and Medicine 2025;185:109407. doi:10.1016/j.compbiomed.2024.109407

Die in diesen Studien untersuchte EKG-Funktion ist bei ScanWatch, ScanWatch 2, ScanWatch Nova und ScanWatch Nova Brilliant verfügbar. Verfügbarkeit und Zulassungsstatus von Gesundheitsfunktionen unterscheiden sich je nach Land. Auch weitere Withings Produkte bieten die EKG-Funktion. Auf unserer Website findest du mehr dazu.