E-Cardiology: Smartwatches
Liegt die Zukunft der Gesundheit am Handgelenk?
Die kontinuierliche Detektion von Biosignalen mittels körpernaher elektronischer Geräte (Smart Devices, „wearables“), die kabellos, mobil, vernetzt und mit verschiedenen Sensoren ausgerüstet sind, ist in der jüngsten Vergangenheit sehr populär geworden. Ein großer Vorteil dieser Smart Devices liegt darin, dass sie von einem Großteil der Menschen in Industrienationen täglich genutzt und somit praktisch rund um die Uhr bei sich geführt werden. Der Anteil von Smartphone-Nutzern in Deutschland liegt bei knapp 80 % der Gesamtbevölkerung und bietet daher ein erhebliches Potential, verschiedenste Daten der Anwender zu erfassen. Dies schließt auch die Erhebung von medizinischen Daten ein.
Mithilfe von Smartphones lässt sich basierend auf der Photoplethysmographie der Puls messen. Dabei dringt ein Infrarot-Licht aus den Smartphones in die Hautschichten des Fingers ein, bis es an dem roten Blutfarbstoff (Hämoglobin) reflektiert wird. Das pulsatil reflektierte Lichtsignal wird von einer Kamera erfasst und durch die App-Software auf dem Smartphone in eine Pulskurve transformiert. Dies ermöglicht eine Analyse der Herzfrequenz sowie der Pulsregularität und liefert somit Hinweise für das Vorliegen von Herzrhythmusstörungen, insbesondere von Vorhofflimmern. Die Messungen mit der Smartphone-Kamera erfordert jedoch die aktive Durchführung einer Messung durch den Anwender. Daher bleiben anfallsartig auftretende oder asymptomatische Herzrhythmusstörungen unerkannt.
Mithilfe von Geräten, die vom Nutzer permanent getragen werden, wie Fitnessarmbänder, Ringe, Halsketten oder Smartwatches, lässt sich eine kontinuierliche Überwachung gewährleisten. Bezüglich der Smartwatch-basierten Analyse zur Erkennung von Vorhofflimmern wurden bereits einige Daten veröffentlicht. Ähnlich wie beim Smartphone zeichnet sich eine hohe Sicherheit im Erkennen von Vorhofflimmern ab. So konnte in wissenschaftlichen Untersuchungen Vorhofflimmern in 93,7 % korrekt erkannt werden, die Rate von falsch als Vorhofflimmern eingeordneten Episoden lag bei 1,8 %.
Einige Smartwatches besitzen auch eine integrierte 1-Kanal-EKG-Funktion. Dabei berührt der Anwender die Smartwatch mit einem Finger des die Smartwatch nicht tragenden Arms. Bei Alarmierung über eine Pulsunregelmäßigkeit kann mit dieser Funktion ein mögliches Vorhofflimmern nachgewiesen werden. Der automatische Diagnosealgorithmus, der am Ende der EKG-Aufzeichnung das Resultat auf dem Bildschirm der Uhr anzeigt, konnte Gesunde, die nicht an Vorhofflimmern erkrankt waren, zu 100 % auch als gesund identifizieren. Auf der anderen Seite konnten nur 41 % der an Vorhofflimmern Erkrankten als solche erkannt werden. Dies lag an einem hohen Anteil von 31 %, die nicht eindeutig klassifiziert werden konnte. Erst die Interpretation des 1-Kanal-EKG durch einen Kardiologen ergab eine Erkennung von 96 % der tatsächlich an Vorhofflimmern erkrankten Patienten. Technische Fortschritte im Diagnosealgorithmus sind demnach zwingend notwendig, um die Implementierung der mobilen EKG-Methode in unseren klinischen Alltag zu ermöglichen. Zudem ist weiterhin ein Arzt für die korrekte Interpretation der Daten und deren therapeutische und prognostische Wertung erforderlich.
Basierend auf der Methode der Bodyplethysmographie lassen sich aus der Pulskurve auch eine Blutdruckkurve und eine Sauerstoffsättigung ableiten. Die Genauigkeit der Messung für den systolischen und den diastolischen Blutdruck war mit jeweils 95 % und 96 % sehr hoch. Auch die Genauigkeit der Sauerstoffsättigung war in ersten Untersuchungen sehr gut. Erste Smartwatches können mit dieser Methode die Sauerstoffsättigung im Blut messen. Die Datenlage auf diesem Gebiet ist allerdings noch dünn.
Zudem werden aktuell Studien zur Vorhersage von Verschlechterungen einer chronisch-obstruktiven Lungenerkrankung oder ein Schlafapnoe-Screening basierend auf einer Smartwatch-ermittelten Sauerstoffsättigung durchgeführt.
Neben den genannten klassischen Biosignalen können auch neuartige Parameter mithilfe von Smart Devices erfasst werden. Ein sehr simpler und weit verbreiteter Parameter ist die tägliche Schrittzahl, die nahezu durch jedes Smartphone automatisch erfasst wird. Studien konnten eine Korrelation der Schrittzahl mit der Herzleistung bei Patienten mit einer Herzschwäche korrelieren. Eine andere innovative Methode zum telemedizinischen Monitoring bietet die automatische Stimmanalyse von Patienten. Automatisch erfasste Stimmmuster konnten bei Patienten mit einer Herzschwäche eine akute Verschlechterung voraussagen.
Die Entwicklung neuer Methoden zur Detektion von verschiedenen Biosignalen wird ergänzt durch neue Methoden zur Verarbeitung dieser Signale. Künstliche Intelligenz bietet dabei einen revolutionären Ansatz und ermöglicht die Interpretation großer und komplexer Datenmengen. Ein geeignetes Einsatzgebiet von künstlicher Intelligenz bietet das EKG. Der Algorithmus der Apple Watch zur Diagnose von Vorhofflimmern zeigt, wie bereits oben beschrieben, einige Schwächen. Künstliche Intelligenz konnte die diagnostische Sicherheit hier entscheidend verbessern. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz wurden in einer Untersuchung zur Erkennung von Vorhofflimmern mit dem 1-Kanal-EKG der Apple Watch 97,5 % der Erkrankten erkannt und kein Gesunder als krank eingestuft.
Über den Autor
Chefarzt der Medizinischen Klinik I
Klinikum Wetzlar
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