Nachrichten 09.03.2018

Smartwatch forscht nach Vorhofflimmern

Moderne Digitalgeräte drängen zunehmend in die Versorgung. Bei der ACC-Jahrestagung in Washington zeigt eine weitere Studie, dass das Armband einer Smartwatch zum Screening auf Vorhofflimmern taugen könnte.

Screening auf Vorhofflimmern für die breite Bevölkerung muss vor allem einfach sein, sonst dürfte es kaum Chancen auf breite Umsetzung haben. Ein System, das kürzlich von der FDA als Medizinprodukt zugelassen wurde, ist das Kardia Band von AliveCor. Dabei handelt es sich um ein spezielles Armband für die Apple Watch, das anstelle des herstellereigenen Armbands genutzt werden kann. Auf diesem Armband ist ein Sensor angebracht, mit dessen Hilfe ein elektrisches Ein-Kanal-EKG aufgezeichnet wird, wenn der Träger seinen Finger für 30 Sekunden darauflegt.

Die Frage ist natürlich, wie gut das wirklich funktioniert. Bei der ACC-Tagung in Orlando stellte Dr. Joseph Bumgarner, Elektrophysiologe an der Cleveland Clinic, jetzt eine verblindete, prospektive Studie vor, bei der 100 Patienten, die wegen Vorhofflimmerns eine Kardioversion über sich ergehen ließen, eine Smartwatch mit Kardia Band erhielten. Vor der Kardioversion zeichneten die Patienten mit ihrem digitalen Werkzeug ein EKG auf. Danach wurde ein konventionelles 12-Kanal-EKG angefertigt. Im Anschluss erfolgte die Kardioversion, und beide EKG-Messungen wurden danach noch einmal wiederholt.

Die Kardiologen verglichen zum einen die automatische, auf Algorithmen basierende Diagnose – Sinusrhythmus oder Vorhofflimmern – der Smartwatch mit jener der 12-Kanal-EKGs. Zum anderen wurden die Smartwatch-EKGs von allen identifizierenden Informationen befreit und zusätzlich zwei Elektrophysiologen vorgelegt, die auf Basis dieser Ein-Kanal-EKGs ebenfalls eine Verdachtsdiagnose erstellen sollten.

Die Ergebnisse waren noch etwas durchwachsen. Bei den Patienten, bei denen der Algorithmus sich auf eine Diagnose festlegte, wurde ein Vorhofflimmern mit einer Sensitivität von 93% und einer Spezifität von 84% detektiert, gemessen am 12-Kanal-EKG. Wurden die Ein-Kanal-EKGs, bei denen der Algorithmus sich festlegte, zusätzlich von Elektrophysiologen angesehen, stieg die Sensitivität auf 99% und die Spezifität lag bei 83%.

In telemedizinische Versorgung integrieren

Bei jeder dritten Aufnahme sah sich der Algorithmus allerdings außer Stande, sich festzulegen. Wurden diese Ein-Kanal-EKGs den Rhythmologen vorgelegt, dann erreichten sie eine Sensitivität von 100% und eine Spezifität von 80%. Mit anderen Worten: Der Algorithmus alleine ist nicht schlecht, aber die Rhythmologen sind schon noch und erwartungsgemäß deutlich besser. Das spricht nicht zwangsläufig gegen die Technik. Sie soll ohnehin nicht im luftleeren Raum eingesetzt werden, sondern in einem integrierten telemedizinischen Versorgungsszenario.

AliveCor selbst hat ein solches integriertes Programm im Angebot. Es nutzt dabei den Photoplethysmographie-Sensor auf der Rückseite der Apple Watch, der kontinuierlich den Herzrhythmus überwacht. „Passt“ der Herzrhythmus nicht zum ebenfalls kontinuierlich gemessen Aktivitätsniveau des Trägers, wird ein Alarm ausgelöst, und der Träger wird gebeten, mit dem Armband ein EKG aufzuzeichnen. Das und nur das geht dann an ein telemedizinisches Servicecenter, das es evaluiert und gegebenenfalls einen Arztbesuch empfiehlt.

Einen ähnlichen Ansatz fährt Apple in den USA mit der eigenen Apple Heart Study, die aber ohne Armband auskommt. In dieser Studie wird die Detektion von Vorhofflimmern primär nur mit Hilfe des Photoplethysmographie-Sensors vorgenommen. Ausgewertet werden die Daten von dem Telemedizinanbieter American Well. In der Apple Heart Study gibt es an dieser Stelle dann eine telefonische Beratung, und als zweite Screening-Stufe wird dem Betreffenden dann von dem Telemedizinanbieter ein digitales EKG-Pflaster des Unternehmens BioTelemetry zugesandt.

Literatur

Bumgarner J. Assessing the Accuracy of an Automated Atrial Fibrillation Detection Algorithm Using Novel Smartwatch Technology Among Patients Presenting for Elective Cardioversion. ACC 2017, Postersession 11. März 2017; 9:45h

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