Gegen den Smart-Ring-Hersteller Oura wurde in den USA eine Sammelklage eingereicht. Hintergrund sind dabei Zweifel an der Genauigkeit der KI-gestützten Schlafanalyse des Ringes. Während das Unternehmen die Zuverlässigkeit der Analyse mit einer Genauigkeit von 95 Prozent bewarb, sollen die tatsächlichen Messergebnisse deutlich niedriger ausfallen. Kläger halten die Werbeaussagen von Oura, wonach Oura Schlafphasen präzise bestimmen könne, daher für irreführend.
Neben den Fragen zu einer verbraucherschutzrechtlichen Zulässigkeit vermeintlich irreführender Werbeaussagen wirft der Fall auch grundlegende Fragen zum Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten und zu möglichen regulatorischen Anforderungen an KI-Systeme auf.
Sammelklage wegen vermeintlich irreführender Genauigkeitsangaben
Bei einem US-Bezirksgericht in Kalifornien wurde am 20. August 2026 Sammelklage gegen Oura eingereicht. Insbesondere beanstandeten Kläger die von Oura beworbene Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen Wachphasen sowie Leicht-, Tief- und REM-Schlaf. Entgegen der beworbenen Genauigkeit von 95 Prozent soll eine Studie aus dem Jahr 2025 bloß eine Genauigkeit von etwa 53 Prozent festgestellt haben.
Oura hingegen weist die Vorwürfe zurück. Das Unternehmen verweist auf die wissenschaftliche Validierung seiner Technologie durch verschiedene Studien und betont zugleich, dass der Ring kein Medizinprodukt sei. Er diene insbesondere nicht dem Ersatz einer klinischen Schlafuntersuchung.
Wie funktioniert eine KI-gestützte Schlafanalyse?
Während klinische Schlafuntersuchungen unter anderem die Gehirnaktivität, die Augenbewegungen und Muskelaktivitäten erfassen, hat der am Finger getragene Smart-Ring diese Möglichkeiten nicht. Bei diesem verarbeitet der Algorithmus stattdessen physiologische Signale wie die Herzfrequenz, Körpertemperatur und Bewegungen. Aus diesen Werten leitet er sodann Schätzungen zu den Schlafphasen ab, ohne diese unmittelbar messen zu können.
Im Falle eines Smart-Ringes wie dem Oura-Ring ist daher relevant, wie zuverlässig die KI-gestützten Ableitungen und Schlussfolgerungen tatsächlich sind. Außerdem ist entscheidend, wie transparent diese Funktionsweise den Nutzern gegenüber bei der Bewerbung von Schlafanalysen dargestellt wird.
KI-gestützte Verarbeitung von Gesundheitsdaten und der AI Act
Aus datenschutzrechtlicher Sicht ist in diesem Fall insbesondere die Verarbeitung der durch den Oura-Ring erhobenen Daten relevant. Schlafbezogene Messwerte können Gesundheitsdaten nach Art. 4 Nr. 15 DSGVO darstellen und damit den besonderen Kategorien personenbezogener Daten gemäß Art. 9 DSGVO unterfallen. Die Verarbeitung unterliegt in diesen Fällen strengeren Anforderungen und erfordert die Erfüllung eines Ausnahmetatbestandes, wie etwa der Erteilung einer ausdrücklichen Einwilligung durch den Nutzer. Auch die Grundsätze der Transparenz und der Richtigkeit können hier relevant sein, da diese eine nachvollziehbare und sachgerechte Datenverarbeitung erfordern. Ungenaue Schätzungen, wie vorliegend vorgetragen, begründen jedoch nicht automatisch einen Datenschutzverstoß.
Die Betrachtung der Klageinhalte ist jedoch auch nach dem europäischen AI Act interessant. Ob die Schlafanalyse des Oura-Rings als Hochrisiko-KI-System nach diesem einzustufen ist, hängt besonders von seiner konkreten Zweckbestimmung ab. Die bloße Verarbeitung von Gesundheitsdaten kann eine solche Einstufung nicht bereits begründen.
Der AI Act sieht für Hochrisiko-KI-Systeme nach Art. 15 künftig strengere Anforderungen an Genauigkeit und Cybersicherheit vor. Darüber hinaus müssen nach Art. 13 AI Act bei solchen Systemen Informationen über die Leistungsfähigkeit und die Grenzen an Betreiber übermittelt werden. Die umstrittenen Angaben zur Genauigkeit im Fall des Oura-Rings zeigen die Bedeutsamkeit dieser Anforderungen konkret auf. Ob auch der Oura-Ring diesen Anforderungen unterfällt, lässt sich derzeit noch nicht abschließend beurteilen.
Fazit
Die Sammelklage gegen Oura verdeutlicht, dass KI-gestützte Gesundheitsanalysen nicht allein aufgrund von Werbeversprechen ihrer Hersteller bewertet werden können.
Insbesondere wenn aus sensiblen Gesundheitsdaten vermeintlich genaue Erkenntnisse abgeleitet werden, ist die tatsächliche Zuverlässigkeit und die transparente Darstellung der Prozesse und Grenzen der Funktionen wesentlich.
Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen eröffnet stellt insbesondere speziellere Anforderungen an die Transparenz und Zuverlässigkeit der Verarbeitung.
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