{"author":{"@type":"Person","name":"Alexander Bock","url":"https://abxk.ai/de/autor/alexander-bock/"},"categories":["Physical AI"],"content":{"markdown":"Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (englisch Brain-Computer Interface, BCI) misst Hirnaktivität und macht daraus Befehle: Ein Mauszeiger bewegt sich, ein Roboterarm greift, eine synthetische Stimme spricht Wörter, die ein Mensch nicht mehr sagen kann. KI-Modelle übernehmen die Dekodierung und übersetzen Muster elektrischer Aktivität in beabsichtigte Bewegungen, Buchstaben oder Laute. Um zu sehen, wie weit das Feld wirklich ist, haben wir alle {{\u003c num \"bci\" \"studies\" \u003e}} Studien auf ClinicalTrials.gov ausgewertet, dem größten öffentlichen Register klinischer Studien, deren Eintrag eine Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle nennt, und die Fachartikel auf PubMed gezählt.\n\n![Gestapelte Balken: Studien zu Gehirn-Computer-Schnittstellen auf ClinicalTrials.gov nach Startjahr, aufgeteilt in implantiert, nicht invasiv und unklar](/images/blog/de/brain-computer-interface-trials-studies.webp \"BCI-Studien nach Startjahr. Die Implantat-Studien sind eine junge Welle.\")\n\n## Zwei Arten von Gehirn-Computer-Schnittstellen\n\nNicht invasive Systeme lesen die Hirnaktivität von außerhalb des Kopfes, meist mit einer EEG-Haube voller Elektroden auf der Kopfhaut, manchmal mit Nahinfrarotlicht (fNIRS). Sie sind sicher und günstig, doch der Schädel verwischt das Signal — es reicht für einfache Entscheidungen wie „links oder rechts“, nicht für schnelles Schreiben. Implantierte Systeme bringen Elektroden auf oder in das Gehirn: winzige Nadel-Arrays in der motorischen Hirnrinde, dünne Gitter auf ihrer Oberfläche (ECoG) oder Elektroden in einem Blutgefäß neben dem Gehirn. Sie erfordern eine Operation, dafür ist das Signal klar genug, um einen Mauszeiger, einen Roboterarm oder synthetische Sprache zu steuern.\n\n{{\u003c data \"bci-kind\" \u003e}}\n\nDer Unterschied zeigt sich in der Größe der Studien: Die Hälfte der Implantat-Studien nimmt {{\u003c num \"bci\" \"enroll_median_implanted\" \u003e}} Teilnehmende oder weniger auf oder plant das, die Hälfte der nicht invasiven Studien {{\u003c num \"bci\" \"enroll_median_noninvasive\" \u003e}} oder weniger. In den USA braucht eine Studie mit einem implantierten Gerät, das ein erhebliches Risiko birgt, eine Ausnahmegenehmigung für Prüfprodukte der FDA (Investigational Device Exemption), und jede teilnehmende Person braucht eine Hirnoperation — Implantat-Studien beginnen deshalb mit einer Handvoll Menschen.\n\n| | Nicht invasiv (EEG, fNIRS) | Implantiert |\n|---|---|---|\n| Wo die Elektroden sitzen | Auf der Kopfhaut | Auf oder im Gehirn oder in einem Blutgefäß daneben |\n| Signalqualität | Vom Schädel verwischt | Klar, mit Nadel-Arrays bis zu einzelnen Nervenzellen |\n| Typischer Einsatz in Studien | Reha nach Schlaganfall, einfache Steuerung | Steuerung von Computer und Roboterarm, Sprache für Menschen, die nicht sprechen können |\n| Risiko | Sehr gering | Operation, Infektion, Langzeitstabilität des Implantats |\n| Typische Studiengröße | Dutzende Teilnehmende | Wenige Teilnehmende |\n\n## Für wen die Studien sind\n\nSchlaganfall ist die häufigste Erkrankung, mit {{\u003c num \"bci\" \"stroke\" \u003e}} Studien. Die meisten davon sind Reha-Studien: Ein Patient stellt sich vor, die gelähmte Hand zu bewegen, eine EEG-gestützte Schnittstelle erkennt den Versuch und löst einen Roboterhandschuh oder eine elektrische Muskelstimulation aus — so werden Absicht und Bewegung wieder verknüpft. Die Implantat-Studien richten sich an andere Patienten: {{\u003c num \"bci\" \"implanted_spinal\" \u003e}} der {{\u003c num \"bci\" \"implanted\" \u003e}} betreffen eine Rückenmarksverletzung oder die Lähmung aller vier Gliedmaßen, {{\u003c num \"bci\" \"implanted_als\" \u003e}} betreffen ALS, eine Erkrankung, bei der Menschen nach und nach die Kontrolle über alle Muskeln verlieren, auch über die zum Sprechen.\n\n{{\u003c data \"bci-conditions\" \u003e}}\n\n## Wo geforscht wird\n\nStudien mit Studienorten in den USA liegen mit großem Abstand vorn. Insgesamt umfassen die Studien {{\u003c num \"bci\" \"countries\" \u003e}} Länder, und nur {{\u003c num \"bci\" \"industry_pct\" \u003e}} % werden von Unternehmen geleitet; die meisten kommen von Universitäten und Kliniken.\n\n{{\u003c data \"bci-countries\" \u003e}}\n\n## Die laufenden Implantat-Studien\n\nImplantate sind der am schnellsten wachsende Teil des Registers: {{\u003c num \"bci\" \"implanted_started_since_2024\" \u003e}} der {{\u003c num \"bci\" \"implanted\" \u003e}} Implantat-Studien begannen 2024 oder später, und {{\u003c num \"bci\" \"implanted_active\" \u003e}} rekrutieren oder laufen noch. {{\u003c num \"bci\" \"implanted_active_us\" \u003e}} dieser laufenden Studien haben Studienorte in den USA, {{\u003c num \"bci\" \"implanted_active_china\" \u003e}} in China. Die Titel zeigen, wohin sich das Feld bewegt: drahtlose, vollständig implantierte Systeme statt eines Kabels durch den Schädel, mehr Aufnahmekanäle und Sprachdekodierung, darunter eine Studie für Hochchinesisch (Mandarin).\n\n{{\u003c data \"bci-implanted\" \"n=20\" \u003e}}\n\n## Forschung in Zahlen\n\nPubMed verzeichnet {{\u003c num \"bci\" \"pubmed_last_full_year\" \u003e}} Fachartikel aus dem Jahr {{\u003c num \"bci\" \"last_full_year\" \u003e}}, die eine Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle im Titel oder Abstract nennen — {{\u003c num \"bci\" \"pubmed_growth_since_2015\" \u003e}}-mal so viele wie 2015. Die Forschung wächst viel schneller als die klinische Anwendung: Im selben Jahr begannen nur {{\u003c num \"bci\" \"started_last_full_year\" \u003e}} neue Studien mit Teilnehmenden.\n\n![Balkendiagramm: Zahl der PubMed-Artikel je Jahr mit brain-computer interface oder brain-machine interface im Titel oder Abstract, von 2000 bis zum letzten vollständigen Jahr](/images/blog/de/brain-computer-interface-trials-papers.webp \"Fachartikel je Jahr mit einer Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle im Titel oder Abstract.\")\n\n## Was die Zahlen nicht zeigen\n\nEin Registereintrag zeigt, was ein Team plant, nicht, was es erreicht hat; Ergebnisse erscheinen später, wenn überhaupt. Nicht jede Studie steht auf ClinicalTrials.gov: Studien, die nur in anderen Registern stehen, etwa im chinesischen Studienregister (Chinese Clinical Trial Registry), fehlen hier. Die Einteilung in implantiert und nicht invasiv ist unsere eigene, nach Stichwörtern im Eintrag, und {{\u003c num \"bci\" \"unclear\" \u003e}} Einträge lassen nicht klar genug erkennen, welche Art Schnittstelle sie nutzen.\n\n## So haben wir gezählt\n\nWir haben über die Schnittstelle von ClinicalTrials.gov alle Studien abgerufen, deren Eintrag „brain-computer interface“ oder „brain-machine interface“ enthält, mit oder ohne Bindestrich, und sie nach Startdatum, Status, Erkrankung, Land der Studienorte und Art der Schnittstelle gruppiert. Implantiert heißt: Der Eintrag nennt ein Implantat, Elektroden in oder auf der Hirnrinde, Tiefenelektroden oder ein Gerät im Blutgefäß; nicht invasiv heißt: Er nennt EEG, fNIRS, MEG oder ein nicht invasives Verfahren. Die Fachartikel haben wir auf PubMed nach Erscheinungsjahr gezählt, mit denselben Begriffen in Titel oder Abstract. Quelle und Datum stehen unter jeder Tabelle.\n\nWie eine solche Schnittstelle Hirnsignale in Befehle übersetzt, erklärt unser Lernpfad unter [Physical AI](/de/physical-ai/).","text":"Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (englisch Brain-Computer Interface, BCI) misst Hirnaktivität und macht daraus Befehle: Ein Mauszeiger bewegt sich, ein Roboterarm greift, eine synthetische Stimme spricht Wörter, die ein Mensch nicht mehr sagen kann. KI-Modelle übernehmen die Dekodierung und übersetzen Muster elektrischer Aktivität in beabsichtigte Bewegungen, Buchstaben oder Laute. Um zu sehen, wie weit das Feld wirklich ist, haben wir alle 280 Studien auf ClinicalTrials.gov ausgewertet, dem größten öffentlichen Register klinischer Studien, deren Eintrag eine Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle nennt, und die Fachartikel auf PubMed gezählt.\nBCI-Studien nach Startjahr. Die Implantat-Studien sind eine junge Welle. Zwei Arten von Gehirn-Computer-Schnittstellen Nicht invasive Systeme lesen die Hirnaktivität von außerhalb des Kopfes, meist mit einer EEG-Haube voller Elektroden auf der Kopfhaut, manchmal mit Nahinfrarotlicht (fNIRS). Sie sind sicher und günstig, doch der Schädel verwischt das Signal — es reicht für einfache Entscheidungen wie „links oder rechts“, nicht für schnelles Schreiben. Implantierte Systeme bringen Elektroden auf oder in das Gehirn: winzige Nadel-Arrays in der motorischen Hirnrinde, dünne Gitter auf ihrer Oberfläche (ECoG) oder Elektroden in einem Blutgefäß neben dem Gehirn. Sie erfordern eine Operation, dafür ist das Signal klar genug, um einen Mauszeiger, einen Roboterarm oder synthetische Sprache zu steuern.\nStudien nach Art der Schnittstelle ArtStudienAnteil Nicht invasiv (EEG, fNIRS u. Ä.)12946,1 % Aus dem Eintrag nicht erkennbar9232,9 % Implantierte Elektroden5921,1 % Quelle wie bei der ersten Tabelle dieser Seite.\nDer Unterschied zeigt sich in der Größe der Studien: Die Hälfte der Implantat-Studien nimmt 6 Teilnehmende oder weniger auf oder plant das, die Hälfte der nicht invasiven Studien 30 oder weniger. In den USA braucht eine Studie mit einem implantierten Gerät, das ein erhebliches Risiko birgt, eine Ausnahmegenehmigung für Prüfprodukte der FDA (Investigational Device Exemption), und jede teilnehmende Person braucht eine Hirnoperation — Implantat-Studien beginnen deshalb mit einer Handvoll Menschen.\nGehirn-Computer-Schnittstellen in Zahlen: Studien, Implantate, Forschung Nicht invasiv (EEG, fNIRS) Implantiert Wo die Elektroden sitzen Auf der Kopfhaut Auf oder im Gehirn oder in einem Blutgefäß daneben Signalqualität Vom Schädel verwischt Klar, mit Nadel-Arrays bis zu einzelnen Nervenzellen Typischer Einsatz in Studien Reha nach Schlaganfall, einfache Steuerung Steuerung von Computer und Roboterarm, Sprache für Menschen, die nicht sprechen können Risiko Sehr gering Operation, Infektion, Langzeitstabilität des Implantats Typische Studiengröße Dutzende Teilnehmende Wenige Teilnehmende Für wen die Studien sind Schlaganfall ist die häufigste Erkrankung, mit 112 Studien. Die meisten davon sind Reha-Studien: Ein Patient stellt sich vor, die gelähmte Hand zu bewegen, eine EEG-gestützte Schnittstelle erkennt den Versuch und löst einen Roboterhandschuh oder eine elektrische Muskelstimulation aus — so werden Absicht und Bewegung wieder verknüpft. Die Implantat-Studien richten sich an andere Patienten: 40 der 59 betreffen eine Rückenmarksverletzung oder die Lähmung aller vier Gliedmaßen, 26 betreffen ALS, eine Erkrankung, bei der Menschen nach und nach die Kontrolle über alle Muskeln verlieren, auch über die zum Sprechen.\nStudien nach Erkrankung (eine Studie kann mehreren Gruppen angehören) ErkrankungStudien Schlaganfall112 Querschnittlähmung, Tetraplegie69 ALS, Locked-in-Syndrom52 Parkinson, Epilepsie, andere neurologische38 Sonstige35 Andere Lähmungen, Verlust der Sprache27 Psychische Erkrankungen, Bewusstseinsstörungen26 Gesunde Probanden21 Quelle wie bei der ersten Tabelle dieser Seite.\nWo geforscht wird Studien mit Studienorten in den USA liegen mit großem Abstand vorn. Insgesamt umfassen die Studien 35 Länder, und nur 13,2 % werden von Unternehmen geleitet; die meisten kommen von Universitäten und Kliniken.\nLänder mit den meisten Studien (Studienorte) LandStudien USA96 China27 Singapur22 Frankreich21 Schweiz10 Kanada10 Großbritannien7 Italien6 Taiwan6 Deutschland5 Quelle wie bei der ersten Tabelle dieser Seite.\nDie laufenden Implantat-Studien Implantate sind der am schnellsten wachsende Teil des Registers: 35 der 59 Implantat-Studien begannen 2024 oder später, und 46 rekrutieren oder laufen noch. 18 dieser laufenden Studien haben Studienorte in den USA, 11 in China. Die Titel zeigen, wohin sich das Feld bewegt: drahtlose, vollständig implantierte Systeme statt eines Kabels durch den Schädel, mehr Aufnahmekanäle und Sprachdekodierung, darunter eine Studie für Hochchinesisch (Mandarin).\nLaufende Studien mit implantierten Elektroden, neueste zuerst StudieTitel im RegisterLandStartTeilnehmende NCT07521930Interfacing With NeuroTechnology to Expand Neural Throughput (INTENT)USA2027-015 NCT06898138Acute Stimulation and Modulation of Stereotyped High-Frequency OscillationsUSA2026-11-018 NCT05470478iBCI Optimization for Veterans With ParalysisUSA2026-10-022 NCT07745686VALSE: Integration of Neuromodulation and Exoskeleton Systems for Mobility in Individuals With Chronic Spinal Cord InjurySchweiz2026-09-1512 NCT07610850Brain-controlled Spinal Cord Stimulation in Participants With Chronic Stroke for Lower and Upper Limb RehabilitationSchweiz2026-09-013 NCT07647315Wireless Implantable Mandarin Chinese Speech Neuroprosthesis EvaluationChina2026-09-014 NCT07791459BrainGate2: Feasibility Study of an Intracortical Neural Interface System for Persons With Aphasia–2026-085 NCT07640711Innovative Brain-Computer Interface for People With Spinal Cord InjuryNiederlande2026-081 NCT07784088Implantable Wireless Brain-Computer Interface Systems in Patients With TetraplegiaChina2026-07-1534 NCT07720882A Clinical Study of a Fully Implanted, Wireless and Functional BCI for Upper-Limb Functional Replacement in Tetraplegia Due to Spinal Cord Injury: Efficacy and SafetyChina2026-07-0732 NCT07465796A First-in-Human Study of the CIPHER System During Brain Surgery for Newly Diagnosed GliomaAustralien2026-05-2210 NCT07533903Functional Outcomes and Control Using Synchron BCI - AustraliaAustralien2026-05-2210 NCT07457645Safety and Efficacy of High-Channel Implanted BCI for Motor Function Improvement in Tetraplegia PatientsChina2026-05-1510 NCT07553416Prospective, Randomized, Parallel-Controlled Study of Brain Computer Interface Integrated Robotic Mirror Therapy for Post-Stroke Upper Limb Motor Function DisorderChina2026-05-0140 NCT07603752Implantable Wireless Brain-Machine Interface System for Spinal Cord Injury: Efficacy and Safety StudyChina2026-04-2834 NCT07477613Implantable Brain-Computer Interface for Upper-Limb Recovery After StrokeFrankreich2026-04-0810 NCT07446114Functional Outcomes and Control Using Synchron BCI - CanadaKanada2026-03-1810 NCT07460037Chinese-Specific Speech Imagery Coding Using High-Density ECoGChina2026-03-1550 NCT05936619MindEx: A Novel, Multifocal, Cognitive Brain-Machine Interface SystemUSA2026-02-202 NCT07225582Development of Optimal Sensory Feedback Strategies to Maximize Function After TetraplegiaUSA2026-01-133 NCT06939660BCI-Assisted SCS-EXS for Gait OptimizationChina2025-04-233 NCT06642519Brain-Machine Interface for Freezing of GaitKanada2025-04-1010 NCT06944834A Study on the Safety and Functionality of the Implantable Wireless Brain-Computer Interfaces for Motor RehabilitationChina2025-045 NCT06829212Research on Wireless Brain Implant System for General Control of External DevicesChina2025-034 NCT06511934Feasibility of the BrainGate2 Neural Interface System in Persons With Tetraplegia (BG-Tablet-01)USA2024-07-226 NCT06432907StereoEEG Motor Neuronal Potentials DecodingRussland2024-06-0630 NCT06243952Brain Controlled Spinal Cord Stimulation In Participants With Spinal Cord Injury For Lower Limb RehabilitationSchweiz2024-05-033 NCT06207591Investigation on the Cortical Communication SystemNiederlande2023-12-152 NCT05920174Clinical Trial to Evaluate the Safety and Efficacy of an Implantable Neural Acquisitor \u0026amp; Stimulator System in Patients With Motor DisabilityChina2023-10-179 NCT06094205Feasibility of the BrainGate2 Neural Interface System in Persons With Tetraplegia (BG-Speech-02)USA2023-10-162 NCT05665998Brain Controlled Spinal Cord Stimulation in Participants With Cervical Spinal Cord Injury for Upper Limb RehabilitationSchweiz2023-05-223 NCT05035823COMMAND Early Feasibility Study: Implantable BCI to Control a Digital Device for People With ParalysisUSA2022-04-276 NCT03567213Investigation on the Cortical Communication (CortiCom) SystemUSA2021-12-143 NCT05439655Acute Recording of Stereotyped High-Frequency OscillationsUSA2021-09-0117 NCT03698149ECoG BMI for Motor and Speech ControlUSA2018-11-093 NCT03161067Investigation on the Bidirectional Cortical Neuroprosthetic SystemUSA2017-08-015 NCT02550522Brain Computer Interface: Neuroprosthetic Control of a Motorized ExoskeletonFrankreich2015-095 NCT01894802Cortical Recording and Stimulating Array Brain-Machine InterfaceUSA2013-12-0130 NCT01958086Visuomotor Prosthetic for ParalysisUSA2013-10-012 NCT00912041BrainGate2: Feasibility Study of an Intracortical Neural Interface System for Persons With TetraplegiaUSA2009-0527 Quelle wie bei der ersten Tabelle dieser Seite.\nForschung in Zahlen PubMed verzeichnet 1.390 Fachartikel aus dem Jahr 2.025, die eine Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle im Titel oder Abstract nennen — 2,4-mal so viele wie 2015. Die Forschung wächst viel schneller als die klinische Anwendung: Im selben Jahr begannen nur 36 neue Studien mit Teilnehmenden.\nFachartikel je Jahr mit einer Gehirn-Computer- oder Gehirn-Maschine-Schnittstelle im Titel oder Abstract. Was die Zahlen nicht zeigen Ein Registereintrag zeigt, was ein Team plant, nicht, was es erreicht hat; Ergebnisse erscheinen später, wenn überhaupt. Nicht jede Studie steht auf ClinicalTrials.gov: Studien, die nur in anderen Registern stehen, etwa im chinesischen Studienregister (Chinese Clinical Trial Registry), fehlen hier. Die Einteilung in implantiert und nicht invasiv ist unsere eigene, nach Stichwörtern im Eintrag, und 92 Einträge lassen nicht klar genug erkennen, welche Art Schnittstelle sie nutzen.\nSo haben wir gezählt Wir haben über die Schnittstelle von ClinicalTrials.gov alle Studien abgerufen, deren Eintrag „brain-computer interface“ oder „brain-machine interface“ enthält, mit oder ohne Bindestrich, und sie nach Startdatum, Status, Erkrankung, Land der Studienorte und Art der Schnittstelle gruppiert. Implantiert heißt: Der Eintrag nennt ein Implantat, Elektroden in oder auf der Hirnrinde, Tiefenelektroden oder ein Gerät im Blutgefäß; nicht invasiv heißt: Er nennt EEG, fNIRS, MEG oder ein nicht invasives Verfahren. Die Fachartikel haben wir auf PubMed nach Erscheinungsjahr gezählt, mit denselben Begriffen in Titel oder Abstract. Quelle und Datum stehen unter jeder Tabelle.\nWie eine solche Schnittstelle Hirnsignale in Befehle übersetzt, erklärt unser Lernpfad unter Physical AI.\n","words":1307},"date":"2026-10-18","description":"Wer testet Gehirn-Computer-Schnittstellen, an welchen Patienten und mit welcher Art Implantat? Wir haben jede BCI-Studie auf ClinicalTrials.gov und die Forschung auf PubMed ausgewertet.","image":"https://abxk.ai/images/cover/brain-computer-interface-trials.webp","json":"https://abxk.ai/de/physical-ai/brain-computer-interface-trials/index.json","kind":"page","language":"de","modified":"2026-10-18","section":"physical-ai","seo_title":"Gehirn-Computer-Schnittstellen: Studien und Implantate","tags":["gehirn-computer-schnittstelle","bci","neurotechnologie","klinische-studien","physical-ai"],"title":"Gehirn-Computer-Schnittstellen in Zahlen: Studien, Implantate, Forschung","translations":[{"json":"https://abxk.ai/en/physical-ai/brain-computer-interface-trials/index.json","language":"en","url":"https://abxk.ai/en/physical-ai/brain-computer-interface-trials/"}],"url":"https://abxk.ai/de/physical-ai/brain-computer-interface-trials/"}