Digitale Medizin in der Kardiologie

Es ist Nachmittag in der zentralen Notaufnahme eines Wiener Krankenhauses. Ein asymptomatischer 62-jähriger Patient, der wegen rezidivierenden tiefen Beinvenenthrombosen mit Phenprocoumon antikoaguliert ist, ansonsten jedoch keine Vorerkrankungen hat, meldet sich bei der Sekretärin an. Bei der Anamnese stellt sich heraus, dass der Patient von seiner Apple Watch, einer digitalen Uhr mit Smartwatch-Funktionen wie Telefonieren, Anzeigen von Nachrichten des Handys sowie der Aufzeichnung von Fitnessaktivitäten und einer Einkanal-EKG-Funktion, mehrmals täglich daran erinnert wurde, dass sein Herzschlag unregelmäßig sei und er einen Arzt aufsuchen solle. Im daraufhin durchgeführten EKG zeigt sich ein tachykardes Vorhofflimmern. Durch die Apple Smartwatch, ein sogenanntes Wearable, konnte der Onset gefunden und der Patient vor dem Einsetzen von Symptomen therapiert und somit vor potenziell schweren Folgen bewahrt werden.
Patienten verwenden also bereits, wenngleich nicht immer aus medizinischem Interesse, Produkte, mit denen eine telemedizinische Betreuung möglich ist.

Hardware

Aus heutiger Sicht ist die Apple Watch 4 unter allen Wearables das Gerät mit der fundiertesten wissenschaftlichen Grundlage. In der Krone und auf der Bodenplatte der Uhr ist eine Elektrode, mit der, wenn man die Krone mit einem Finger berührt, die Ableitung eines Ein-Kanal-EKGs möglich ist. Diese Technologie wurde 2018 von der US-amerikanischen FDA, der Behörde für Lebens- und Arzneimittel, als Medizinprodukt zugelassen. Eine große Studie von Apple gemeinsam mit der Universität Stanford schloss 419.297 Patienten mit einer Apple Watch 4 ein; evaluiert wurde die Übereinstimmung der Diagnose Vorhofflimmern, gestellt durch das EKG der Apple Watch bzw. durch ein konventionelles EKG. Dabei zeigte sich, dass 34 % der Uhren-EKGs bestätigt werden konnten. Bei 0,52 % der Patienten konnte im Uhren-EKG Vorhofflimmern über 30 Sekunden detektiert werden. Diese Patienten erhielten ein Holter-EKG für bis zu sieben Tage, um die Diagnose mit einem konventionellen EKG zu bestätigen. Bei 84 % konnte dabei Vorhofflimmern diagnostiziert werden. Am häufigsten wurde Vorhofflimmern bei Patienten über 65 Jahren detektiert. In dieser Altersgruppe waren 6 % der Studienteilnehmer. In der Studie waren die meisten Patienten unter 40 Jahre alt, und in dieser Altersgruppe gab es 0,16 % an Vorhofflimmer-Alarmen, die sich nicht mittels EKG verifizieren ließen.
In einer Zweitstudie wurde 102 stationären Patienten, die mittels kontinuierlichen EKG überwacht wurden, eine Smartwatch gegeben, und es kam zu einer 95%igen Übereinstimmung mit klinisch dokumentiertem Vorhofflimmern. Die Technologie scheint also ausgereift zu sein. Dies ist nicht sonderlich überraschend, da die physikalische Grundlage des EKGs nicht neu erfunden, sondern lediglich in ein Gerät integriert wurde.
Dementsprechend sind die Angebote der Industrie sehr mannigfaltig: EKG-Ableitungen in Ringen, Armbändern, in mit beiden Händen gehaltenen handtellergroße Platten, Uhren, Unterwäsche … die Liste ist lang und die Industrie kreativ. Doch wie werden die gewonnenen Daten verarbeitet?

Software

Neben der Hardware ist die Interpretation durch eine Software bei diesen Geräten eine weitere wichtige Komponente. Alleine im Jahr 2018 wurden 11,5 Millionen Apple Watches 4 verkauft. Jede einzelne Uhr produziert eine unvorstellbare Menge an Daten. Da die manuelle Durchsicht dieser Daten kaum durchführbar ist, haben Softwareentwickler Lösungen gefunden. Die Anforderungen an so eine Software sind mannigfaltig, sie sollen im Idealfall wie ein Mensch interpretieren können, wie ein Rhythmus aussieht, ob er regelmäßig ist und Artefakte erkennen.
Eine Weiterentwicklung zu den bestehenden Algorithmen, wie sie bei der Interpretation von Holter-EKGs eingesetzt werden, ist die Anwendung von „artificial neural networks“ (künstliche neuronale Netzwerke). Diese Technologie, die nach den neuronalen Netzwerken in Gehirnen programmiert wird, hat bereits breite Anwendung gefunden, z. B. in der epidemiologischen Forschung, im Ingenieurwesen und in sozialen Netzwerken, beispielsweise zur Gesichtserkennung auf Facebook und bei Sicherheitssoftware. Durch die Architektur des neuronalen Netzwerks können solche Softwares aus früher eingegebenen und korrigierten Daten lernen und für neue Datensätze Vorhersagen treffen. Wenngleich das Anlernen arbeitsaufwendig ist, können nach Abschluss der Lernphase große Datenmengen rasch bearbeitet werden. Vorstellbar sind Anwendungen in der Koronarangiografie, wo durch neuronale Netzwerke Stenosen in Echtzeit im Diameter berechnet werden können und eine Empfehlung für eine perkutane Intervention sowie die Auswahl des Stents oder für einen Bypass gegeben werden könnte. In der Echokardiografie und MRT-Diagnostik könnten Volumina automatisch bestimmt und Areale mit veränderter Kinesie markiert werden. In der EKG-Diagnostik könnten Arrhythmien und ST-Streckenveränderungen entdeckt werden.
Der Unterschied zu einer herkömmlich programmierten regelbasierten Software ist, dass die Entscheidungsprozesse eines neuronalen Netzwerkes nicht so leicht nachvollziehbar sind. Die Entscheidungen eines neuronalen Netzwerkes basieren auf mehreren Knotenpunkten – eine etwaige Fehleranalyse wird somit sehr schwer. Ähnlich einer Blackbox wird eine Fragestellung bearbeitet und eine Antwort vom neuronalen Netzwerk gegeben, jedoch nicht erklärt, wie es zu dieser Antwort kam.

Integration ins Gesundheitssystem

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Integration der telemedizinischen Maßnahmen in bestehende Strukturen des Gesundheitssystems. In der deutschen Studie TIM-HF2 wurden Patienten mit Herzinsuffizienz telemedizinisch überwacht und bekamen, wenn erforderlich, von medizinischem Personal Feedback, um eine Aggravierung der Herzinsuffizienz frühzeitig zu therapieren. In dieser Studie konnten die Gesamtmortalität und die Anzahl ungeplanter Hospitalisierungen verringert sowie die Lebensqualität verbessert werden.
In Tirol und der Steiermark gibt es mit HerzMobil bereits gut funktionierende digitale Herzinsuffizienzambulanzen. Patienten werden im unmittelbaren Anschluss an einen Krankenhausaufenthalt wegen akuter schwerer Herzinsuffizienz in die digitale Herzinsuffizienzambulanz inkludiert, um eine Wiederaufnahme zu verhindern. Patienten werden für 3 Monate in das Programm aufgenommen und erhalten eine Waage, ein Blutdruckmessgerät sowie ein Handy mit einer App. Die Waage und das Blutdruckmessgerät können die Patienten behalten, wodurch eine Langzeitwirkung entsteht. Begleitet wird das Programm durch intensive Schulungen der Patienten und Angehörigen durch speziell ausgebildete Pflegekräfte sowie Blutabnahmen nach 4 Wochen und 3 Monaten. Dabei werden das Blutbild, die Nierenwerte, die Elektrolyte und einmalig das NT-proBNP bestimmt. Während die Patienten in diesem Versorgungsprogramm betreut werden, wird die neurohumorale Therapie durch besonders geschulte Pflegepersonen nach ärztlich vorgegebenen Zielen auftitriert, und Patienten werden telefonisch oder telemedizinisch bei Bedarf kontaktiert. Eine virtuelle Kontrolle der übertragenen Parameter durch den Netzwerkarzt, Pflegepersonen und Patienten ist jederzeit möglich.
Eine Integration über Plattformen wie ELGA ist aktuell noch nicht möglich. In Ländern wie Estland, in denen digitale Medizin Standard ist, werden staatliche Plattformen für die gesamte Gesundheitskommunikation verwendet. Dadurch wird für alle Gesundheitsberufe und den Patienten eine transparente Oberfläche geschaffen, auf der aktuelle Behandlungsziele und Diagnosen eingesehen werden können. In Notfällen verfügt der behandelnde Arzt rasch über alle Informationen zum Patienten.

Fazit

Die Vorteile einer telemedizinischen Therapie sind, dass Patienten aktiv in die Therapie eingebunden werden und Patienten durch Wearables Erkrankungen frühzeitig erkennen.
Es gibt noch keine österreichweite Integration der Daten in die bestehenden gesundheitserhaltenden Strukturen. Die Technologie wird sich hinsichtlich der Sensoren, Verfügbarkeit, Rechenleistung, Software und künstlicher Intelligenz weiterentwickeln, und Patienten werden in Zukunft öfter asymptomatisch, aber wegen Alarmen durch Wearables Gesundheitsanbieter kontaktieren.

AutorIn: Dr. Thomas Schuh

2. Medizinische Abteilung mit Kardiologie und internistischer Intensivmedizin, Krankenanstalt Rudolfstiftung, Wien


UIM 01|2020

Herausgeber: o. Univ.-Prof. Dr. Günter J. Krejs
Publikationsdatum: 2020-02-19