Die App die Leben rettet.

Stroke Helper

KI-gestützte Früherkennung von Schlaganfällen

Erkenne die Zeichen.

Gewinne Zeit.

Internationaler Tag des Schlaganfalls, 25. Oktober 2025

Schlaganfall?

Erkennen. Reagieren. Retten.

Entwickelt für den Notfall. Verständlich für alle.

Mit Stroke Helper* erkennst du mögliche Schlaganfall-Symptome in wenigen Sekunden – durch Gesichtsanalyse, Spracherkennung und eine einfache Checkliste.

*Es handelt sich um einen Prototypen. Näheres erfährst du hier*.

Warum schnelle Hilfe so wichtig ist.

Fakten, die man kennen sollte.

200.000 neue Fälle jährlich

In Deutschland erleiden jedes Jahr rund 200.000* Menschen, erstmals einen Schlaganfall – viele davon völlig überraschend. Eine schnelle Reaktion kann Leben retten und bleibende Schäden verhindern.

* Quelle: Stiftung Deutsche Schlaganfall-Hilfe

Schneller erkennen - besser behandeln

"Time is Brain" - Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute: Pro Sekunde sterben etwa 32.000 Nervenzellen im Gehirn ab*. Je früher erkannt – desto besser die Heilungschancen.

* Quelle: PubMed – National Library of Medicine

Hilfe wenn niemand hinschaut

Viele Betroffene sind im entscheidenden Moment allein – Stroke Helper unterstützt bei der Erkennung*, auch wenn kein Arzt in der Nähe ist. Einfach. Schnell. Digital.

⚠️ Wichtiger Hinweis: StrokeHelper ersetzt keine ärztliche Diagnose.
Die App kann lediglich Symptome erkennen und auf mögliche Anzeichen eines Schlaganfalls hinweisen.
Im Verdachtsfall gilt immer: sofort den Notruf wählen!

Wenn Neugier zu Innovation wird

Wie alles begann

Die Idee zu Stroke Helper entstand nach einem Besuch der „Langen Nacht der Wissenschaft“ (Juli 2024) am Universitätsklinikum Homburg bei einer Vorlesung über Schlaganfälle.

Aus der Faszination wurde ein Projekt: Gemeinsam mit zwei Schulfreundinnen habe ich bei Jugend forscht junior und später auch bei Jugend forscht erfolgreich teilgenommen.
Das Thema hat mich seitdem nicht mehr losgelassen – ich wollte verstehen, wie Symptome, Risiken und moderne KI-Methoden zusammenwirken können.

Heute kann ich den ersten Prototypen meiner App präsentieren.

Der Lebensretter in deiner Hand

*Gut zu wissen

Stroke Helper ist bereits als Prototyp nutzbar – aber noch nicht offiziell im App Store erhältlich.
Ich arbeite daran, die App weiterzuentwickeln und Schritt für Schritt zu verbessern.

Funktionen im Überblick

Onboarding mit Risikobewertung

Bereits bei der ersten Einrichtung analysiert Stroke Helper deine persönlichen Risikofaktoren – anonym und datenschutzkonform.

Gesichtsanalyse

Erkenne asymmetrische Gesichtsbewegungen oder Lähmungen über die Kamera – ähnlich wie beim FaceID-Setup.

Sprachanalyse

Vergleiche aktuelle Sprache mit deiner gespeicherten Referenz – bei verwaschener Aussprache wird gewarnt.

Symptom-Checkliste

Mit wenigen Fragen prüfst du, ob weitere Warnzeichen vorliegen – einfach zu bedienen, auch im Stressmoment.

HealthKit-Anbindung

Nutzt vorhandene Daten wie Alter, Gewicht oder Medikationen – für eine genauere Risikoeinschätzung.

MIRA – Erste-Hilfe-Coach

Erkennt die App mögliche Schlaganfall-Symptome, begleitet dich MIRA Schritt für Schritt mit Erste-Hilfe-Maßnahmen – nach dem bekannten ABCDE-Schema.

Einfach & benutzerfreundlich

Die Benutzeroberfläche von Stroke Helper wurde so gestaltet, dass sie klar und verständlich bleibt – selbst in Stresssituationen. Schritt für Schritt wirst du durch die einzelnen Funktionen geführt, ohne dass du lange überlegen oder suchen musst. So kannst du die App im Ernstfall schnell und sicher bedienen.

Dein persönliches Onboarding

Beim ersten Start richtet Stroke Helper dein persönliches Profil ein:
Du kannst ein Profilbild hinterlegen, eine kurze Sprachaufzeichnung speichern und bekommst eine erste Risikoanalyse.
So wird die App von Anfang an individuell auf dich abgestimmt und kann Symptome später noch genauer erkennen.

Im Notfall zählt Klarheit

Stroke Helper zeigt dir das Ergebnis sofort und unmissverständlich – damit keine Zeit verloren geht.
Ob unauffällig oder kritisch: Du weißt auf einen Blick, was zu tun ist.

Im Ernstfall kannst du direkt aus der App den Notruf wählen oder dich von MIRA, dem integrierten Erste-Hilfe-Assistenten, Schritt für Schritt unterstützen lassen.

Einfach - Alles im Überblick

Die MainTabView ist dein Ausgangspunkt in Stroke Helper.
Hier findest du alle wichtigen Bereiche wie Gesichtsanalyse, Sprachtest und Checkliste übersichtlich angeordnet.
So hast du jederzeit schnellen Zugriff auf alle Funktionen der App.

Künstliche Intelligenz von Anfang an

Schon zu Beginn der Entwicklung war klar: Ohne KI wäre Stroke Helper nicht möglich.
Die ersten Forschungsarbeiten mit einfachen Modellen wie dem Personal Image Classifier legten die Grundlage dafür, dass die App überhaupt Auffälligkeiten erkennen kann.

Später kamen weitere Tools zur Bild- und Sprachanalyse hinzu, wodurch die Erkennung von Symptomen wie verwaschener Sprache oder Gesichtslähmungen erst realisierbar wurde.

Mir ist wichtig zu betonen: Damit die Früherkennung noch genauer wird, brauchen sowohl ich, die App als auch die KI weitere Daten und Informationen – der Lernprozess geht also ständig weiter.

Stroke Helper Lab

Zentrale Plattform für das KI-Training
Start: mit menschlicher Einflussnahme (Ärzte, Experten validieren Daten)
Ziel: kontinuierliche Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit

Stroke Helper Lite

Rollout-Version für Krankenhausmitarbeiter
Dient zur Datensammlung in realen Umgebungen
Möglichkeit der Diagnostik
Leitet Daten & Ergebnisse an das Lab zurück → stärkt das Training

KI MIRA - Eigenentwicklung

Das Herzstück des Systems

StrokeFaceAsymmetry: Analyse von Gesichtssymmetrien (Mund, Augen, Wangen, Augenbrauen)
StrokeFaceCNN: Deep Learning Modell (Convolutional Neural Network) für Bild & 3D FaceID-Erkennung (TrueDepth-Daten, Gesichtsscans)
FusionCalib: Fusion von Bild-, Sprach- und Checklisten-Daten für höhere Präzision
Mustererkennung & Algorithmus-Entwicklung → kontinuierliche Verbesserung der Früherkennung in neuen App-Versionen

Stroke Helper App

Für Betroffene & Angehörige
Erkennt Symptome rechtzeitig (Gesicht, Sprache, Checklisten)
Unterstützt im Notfall: Handlungsempfehlung & Notrufoption

Stroke Helper Lab (laboratory)

Die Übersicht des Labs zeigt den aktuellen Status aller Analysen – von den hochgeladenen und automatisch ausgewerteten Datensätzen bis hin zu den zur manuellen Prüfung vorgesehenen Fällen. Außerdem werden die verwendeten KI-Modelle StrokeFaceAsymmetry, StrokeFaceCNN und FusionCalib sowie die aktuelle CPU- und GPU-Auslastung dargestellt.

Cases anlegen und Training

In diesem Schritt werden neue Datensätze angelegt. Neben den Vorher-/Nachher-Bildern können optionale Sprachaufnahmen sowie Risikofaktoren wie Bluthochdruck, Diabetes oder Vorhofflimmern hinzugefügt werden. Diese Daten bilden die Grundlage für das Training der Modelle und helfen, Muster und Veränderungen zuverlässig zu erkennen.

Review – Auswertung und Bewertung

Im Review-Prozess werden die eingereichten Datensätze analysiert und bewertet. Die KI prüft unter anderem Bildqualität, Gesichtsasymmetrien und Veränderungen der Gesichtszüge zwischen Vorher- und Nachher-Bild. Anschließend erfolgt eine manuelle Einschätzung durch Reviewer:innen, um die Ergebnisse zu validieren und die Modelle weiter zu optimieren.

Landmarken-Analyse – Erkennung kleinster Veränderungen

In der Landmarken-Analyse werden charakteristische Punkte im Gesicht markiert – etwa an Augen, Augenbrauen, Mundwinkeln, Nasenfalten und der Gesichtskontur. Diese Messpunkte ermöglichen es der KI, selbst minimale Asymmetrien oder Veränderungen zu erkennen, die auf einen Schlaganfall hindeuten könnten. Die gewonnenen Werte fließen direkt in das Training der Modelle ein und verbessern so kontinuierlich die Präzision der Erkennung.

Manuelle Validierung – Mensch und KI im Zusammenspiel

Auch wenn die KI eigenständig analysiert und lernt, bleibt der Mensch ein entscheidender Teil des Prozesses. Ärzt:innen und Reviewer:innen können Datensätze manuell prüfen, korrigieren oder ergänzen. So entsteht ein wertvoller Lernkreislauf: Die KI unterstützt die Analyse – der Mensch validiert und verbessert die Ergebnisse. Gemeinsam wird die Erkennung immer präziser und verlässlicher.

Jede Sekunde zählt

Mit StrokeHelper möchte ich einen Beitrag leisten, Schlaganfälle früher zu erkennen – und Leben zu retten.

Wie geht es weiter mit StrokeHelper?

Stroke Helper ist aktuell ein lauffähiger Prototyp. Er zeigt, dass es möglich ist, Schlaganfallsymptome mithilfe von KI in Sprache und Gesicht zu erkennen.

Doch mein Ziel ist größer: Ich möchte die App weiter erforschen und so entwickeln, dass sie eines Tages wirklich Leben retten kann.

Forschung intensivieren

Ich will gemeinsam mit Expert:innen und Ärzt:innen in Austausch treten und vielleicht auch mit Patient:innen sprechen, die bereit sind, ihre Erfahrungen zu teilen.

Sensibilisieren & Prävention fördern

Mir ist wichtig, mehr Bewusstsein für Schlaganfälle zu schaffen und Menschen zu ermutigen, gesünder und bewusster zu leben.

Wenn du mich dabei unterstützen möchtest – sei es mit Wissen, Erfahrung oder durch eine Kooperation – freue ich mich über deine E-Mail.

Gemeinsam können wir dazu beitragen, Leben zu retten.

Technik weiterentwickeln

Damit die Früherkennung noch zuverlässiger wird, benötigt die KI weitere Daten. Jede neue Erkenntnis hilft, die App Schritt für Schritt zu verbessern.

Zusammenarbeit mit starken Partnern

Um Stroke Helper erfolgreich umzusetzen, möchte ich mit Partnern aus Forschung, Gesundheit und Wirtschaft zusammenarbeiten, die diese Vision mittragen.