Sensor sagt mithilfe künstlicher Intelligenz Verschlechterung der Herzinsuffizienz voraus

Ein neuer tragbarer Sensor, der in Verbindung mit künstlicher Intelligenz arbeitet, könnte Ärzten helfen, bei Patienten mit Herzinsuffizienz Veränderungen Tage vor dem Auftreten einer Krise aus der Ferne zu erkennen und einen Krankenhausaufenthalt zu verhindern. Das belegt eine Studie von Wissenschaftlern aus der University of Utah Health und des VA Salt Lake City Health Care System.

Die Forscher sagen, dass das System möglicherweise dazu beitragen könnte, bis zu einer von drei Rehospitalisierungen aufgrund von Herzinsuffizienz in den Wochen nach der ersten Entlassung aus dem Krankenhaus abzuwenden und den Patienten zu einer besseren Lebensqualität zu verhelfen.

“Diese Studie zeigt, dass wir die Wahrscheinlichkeit eines Krankenhausaufenthaltes wegen einer Verschlechterung der Herzinsuffizienz genau vorhersagen können, bevor Ärzte und Patienten wissen, dass etwas nicht stimmt”, sagt der Erstautor der Studie, Dr. Josef Stehlik.

“Durch die frühzeitige Erkennung kardialer Veränderungen können Ärzte umgehend Maßnahmen einleiten, die eine Rehospitalisierung und eine Verschlechterung der Herzinsuffizienz verhindern können”, fügt Stehlik hinzu.

Ungefähr 6,2 Millionen Amerikaner leben mit Herzinsuffizienz und es ist die häufigste Krankenhausentlassungsdiagnose in den USA. Bis zu 30% dieser Patienten werden wahrscheinlich innerhalb von 90 Tagen nach der Entlassung mit wiederkehrenden Symptomen wie Atemnot, Müdigkeit und Flüssigkeitsansammlung wieder ins Krankenhaus eingeliefert. In vielen Fällen verringert ein Krankenhausaufenthalt die Fähigkeit eines Patienten, sich selbstständig zu versorgen.

“Personen, die wiederholt wegen Herzinsuffizienz ins Krankenhaus eingeliefert wurden, haben eine signifikant höhere Mortalität”, sagt Dr. Biykem Bozkurt, Koautor der Studie und Direktor des Winters Center for Heart Failure Research am Baylor College of Medicine in Houston. “Selbst wenn die Patienten überleben, haben sie nach Krankenhausaufenthalten eine schlechte Funktionsfähigkeit, eine schlechte Belastungstoleranz und eine geringe Lebensqualität. Dieses Pflaster, dieses neue Diagnosetool, könnte uns möglicherweise dabei helfen, Krankenhausaufenthalte und eine Verschlechterung des Patientenstatus zu verhindern.”

Die Forscher beobachteten 100 Patienten mit Herzinsuffizienz im Durchschnittsalter von 68 Jahren nach, deren Diagnose und Behandlung in vier VA-Krankenhäusern erfolgt war. Nach der Entlassung trugen die Teilnehmer bis zu drei Monate lang 24 Stunden am Tag ein selbstklebendes Sensorpflaster auf ihrer Brust. Der Sensor zeichnete kontinuierlich ein Elektrokardiogramm (EKG) und die Bewegung jedes Probanden auf.

Diese Informationen wurden vom Sensor über Bluetooth an ein Smartphone übertragen und dann an eine von PhysIQ entwickelte Analyseplattform auf einem sicheren Server weitergeleitet. Diese leitete Herzfrequenz, Herzrhythmus, Atemfrequenz, Gehen, Schlaf, Körperhaltung und andere normale Aktivitäten ab. Mithilfe künstlicher Intelligenz wurde für jeden Patienten eine normale Basislinie festgelegt. Wenn die Daten vom Normalwert abwichen, erzeugte die Plattform einen Hinweis darauf, dass sich die Herzinsuffizienz des Patienten verschlimmerte.

Insgesamt hat das System in mehr als 80 Prozent der Fälle die bevorstehende Notwendigkeit eines Krankenhausaufenthaltes genau vorhergesagt. Im Durchschnitt erfolgte diese Vorhersage 10,4 Tage vor der Rehospitalisierung (Median 6,5 Tage).

“In den 90 Tagen nach der ersten Entlassung besteht ein hohes Risiko für eine Rehospitalisierung”, sagt Stehlik. “Wenn wir diese Rehospitalisierungrate durch Überwachung und frühzeitige Intervention senken können, ist dies ein großer Fortschritt. Wir hoffen sogar bei Patienten, die möglicherweise wieder aufgenommen werden, dass ihre Aufenthalte kürzer sind und die allgemeine Lebensqualität mit Hilfe dieser Technologie verbessert wird.”

Als nächstes planen die Forscher eine große klinische Studie, in der das System nicht nur verwendet wird, um Ärzte auf Veränderungen des Zustands eines Patienten aufmerksam zu machen, sondern auch um zu verfolgen, ob eine frühzeitige Intervention auf der Grundlage dieser Warnungen zu weniger Rehospitalisierungen bei Herzinsuffizienz führt.

Publikation: Stehlik J et al. Continuous Wearable Monitoring Analytics Predict Heart Failure Hospitalization – The LINK-HF Multicenter Study. https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006513