Nachrichten 25.02.2020

Intelligentes Pflaster warnt vor Verschlechterung der Herzinsuffizienz

Effizientes Frühwarnsystem? Ein mit Maschinenlernen hinterlegtes Telemonitoring-Pflaster kann bei Patienten nach Hospitalisierung wegen Herzinsuffizienz erneute Klinikaufenthalte recht zuverlässig vorhersagen.

Richtig umgesetzt kann ein Telemonitoring bei Herzinsuffizienzpatienten Krankenhauseinweisungen vermeiden und auch die Sterblichkeit senken. Das hat insbesondere die von der Charité Berlin koordinierte, deutschlandweite TIM-HF2-Studie gezeigt, deren Ergebnisse beim ESC-Kongress 2018 in München vorgestellt worden waren. Zentraler Erfolgsfaktor derartiger Telemonitoringprojekte ist zum einen, dass Risikopatienten möglichst zuverlässig erkannt werden. Zum anderen müssen die erkannten Risikopatienten dann telemedizinisch in einer Art und Weise versorgt werden, die Zielereignisse – zum Beispiel Klinikeinweisungen – auch wirklich verhindern kann.

Viele Experten gehen davon aus, dass Maschinenlernalgorithmen bei der Identifizierung von Risikopatienten helfen und damit dazu beitragen können, die Überwachung zu individualisieren. Untersucht wird dieser Bogen zwischen künstlicher Intelligenz und Telemonitoring aktuell in einem Nachfolgeprojekt von TIM-HF2, das vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert und von Prof. Dr. Friedrich Köhler von der Charité Berlin koordiniert wird.

Übertragung per Bluetooth aufs Smartphone

Aus den USA kommen jetzt die Ergebnisse der in diesem Zusammenhang sehr spannenden LINK-HF-Studie. Es handelt sich um eine Multicenterstudie mit 100 Herzinsuffizienzpatienten, sowohl mit reduzierter als auch mit erhaltener Ejektionsfraktion (EF), die an einem von vier Veterans Affairs (VA) Krankenhäusern wegen akuter Dekompensation hospitalisiert waren. Die Patienten erhielten bei Entlassung für bis zu drei Monate ein Pflaster des Unternehmens Vital Connect aus Kalifornien, das auf den Thorax geklebt wurde und Herzfrequenz, Herzrhythmus, Atemfrequenz sowie Bewegung, Schlaf und Körperposition überwachte. Das Pflaster verfügt über zwei Elektroden für das EKG und eine Bioimpedanzmessung. Es gibt außerdem einen Temperatursensor und – für die Bewegungsmessungen – ein Accelerometer. Die Datenübertragung erfolgt per Bluetooth auf ein Android-Smartphone.

Überwachung orientiert sich am individuellen Normalzustand

Die eingehenden Daten wurden nicht von Personen an Monitoren in mühsamer Handarbeit überwacht. Vielmehr war das Ganze hinterlegt mit einer Cloud-basierten Analyseplattform, die mit einem Maschinenlern-Algorithmus ausgestattet war, der jenen ähnelte, die auch in der Industrie bei der Überwachung komplexer Systeme zum Einsatz kommen. Solche „SBM-Algorithmen“ lernen am individuellen Fall einen Normalzustand und gleichen dann eingehende Daten mit dem zuvor individuell konfigurierten Normalzustand ab.

Warnung vor Herzinsuffizienzhospitalisierung sechs Tage im Voraus

Konkret wurde angenommen, dass die Patienten nach Entlassung in einem stabilen, individuell optimalen Zustand sind. Entsprechend „bastelte“ sich der Algorithmus aus den eingehenden Daten der ersten 72 Stunden das individuelle Patientenmodell. Danach schaltete er in den Überwachungsmodus und verglich eingehende Daten mit dem individuellen Soll-Zustand. Dazu bildete er aus den unterschiedlichen Datenquellen einen Index, und bei Überschreiten gewisser Grenzwerte wurde vor einer möglicherweise drohenden Krankenhauseinweisung gewarnt.

Patient muss nur ein Pflaster tragen

Diese nichtinvasive, softwaregestützte Überwachung, die vom Patienten außer der Bereitschaft, ein Pflaster zu tragen und einmal pro Woche die Batterie zu wechseln, keine Mitarbeit erforderte, funktionierte recht gut. Insgesamt gab es bei den 100 Patienten 40 ungeplante, nicht unfallassoziierte Krankenhauseinweisungen, darunter 27 wegen sich verschlechternder Herzinsuffizienz, wovon 3 wegen unzureichender Daten von der Analyse ausgeklammert wurden. Auf Basis des so modifizierten Datensatzes konnten Krankenhauseinweisungen wegen Herzinsuffizienz mit einer Sensitivität zwischen 76% und 88% und einer Spezifität von 85% im Vorfeld erkannt werden. Dabei schlug der erste Alarm im Median gut sechs Tage vor Einweisung an.

Die US-Kardiologen sind nicht die ersten, die sich mit einer KI-gestützten Risikoprädiktion bei der Herzinsuffizienz beschäftigt haben. Bisherige Studien in dieser Richtung haben aber typischerweise Daten genutzt, die von Implantaten erhoben wurden, meist ICD-Systeme oder biventrikuläre Schrittmacher, teilweise auch pulmonalvaskuläre Sensorimplantate. Das Pflaster könnte eine praktikable Risikoeinschätzung bei jenen Patienten liefern, bei denen noch keine Indikation für ein Implantat besteht. In Folgestudien soll jetzt gezeigt werden, dass sich durch entsprechende telemedizinische Betreuungsmaßnahmen auch wirklich Klinikeinweisungen vermeiden lassen.

Literatur

Stehlik Josef et al. Continuous Wearable Monitoring Analytics Predict Heart Failure Hospitalization – The LINK-HF Multicenter Study. Circ Heart Fail 2020; 13:e006513

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Bildnachweise
DGK.Herztage 2020/© DGK
Corona/© Naeblys / Getty images / iStock
ESC-Kongress (virtuell)/© [M] metamorworks / Getty Images / iStock | ESC
Kardio-MRT (CMR, Late Gadolinium Enhancement PSIR)/© Mohamed Marwan, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen
Thorax-CT/© S. Achenbach (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen)
Kardio-MRT (Late Gadolinium Enhancement)/© Stephan Achenbach, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen