KI-Smartwatch erkennt Anzeichen von Bluthochdruck ohne Manschettenkalibrierung
Eine in Nature veröffentlichte Studie zeigt, dass tragbare Handgelenkssensoren die Sensitivität routinemäßiger klinischer Untersuchungen erreichen können.
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Forschende haben ein Verfahren entwickelt, um mit tragbaren Sensoren am Handgelenk auf Bluthochdruck zu screenen, wobei die Sensitivität herkömmlicher klinischer Kontrolluntersuchungen erreicht wird. Die an einem Verbrauchergerät getestete Methode wendet ein KI-Modell auf kontinuierliche optische und Bewegungsdaten an, ohne dass eine Kalibrierung an einer aufblasbaren Armmanschette erforderlich ist. Die in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichten Ergebnisse bieten einen praktischen Weg für ein opportunistisches Screening des kardiovaskulären Risikos.
Optische Sensoren und Bewegungsverfolgung ohne Kalibrierung
Mehr als die Hälfte der Erwachsenen mit Bluthochdruck weiß nichts von ihrer Erkrankung, wodurch stille kardiovaskuläre Schäden zu einem häufigen klinischen Problem werden. Während Wearables oft die Herzfrequenz überwachen, haben Sensoren am Handgelenk Schwierigkeiten, den absoluten arteriellen Druck direkt zu messen, da die Anatomie des Handgelenks stark variiert. Der leitende Forscher Ming-Zher Poh und Kollegen begegneten dieser Einschränkung mit der Entwicklung eines Algorithmus mit künstlicher Intelligenz, der die Wahrscheinlichkeit von Bluthochdruck schätzt, statt exakte Blutdruckwerte zu berechnen, wie MedicalXpress berichtet.
Diese Innovation zur Gesundheitsüberwachung läuft auf einer Google-Smartwatch und basiert auf Photoplethysmographie, einem optischen Verfahren, das Blutvolumenänderungen im mikrovaskulären Gewebe unter der Haut misst. Die Uhr kombiniert diese optischen Pulse mit Daten eines integrierten Beschleunigungsmessers zur Verfolgung der Handgelenksbewegung. Durch die Kombination mehrerer Sensormessungen über die Zeit mit der Körpergröße der Teilnehmenden schätzt die Software das Risiko für Bluthochdruck, ohne dass eine regelmäßige Kalibrierung an einer Armmanschette erforderlich ist.
Gegen klinischen Goldstandard getestet
Die Entwicklung des Systems erforderte ein Training mit fast 500.000 Stunden aufgezeichneter Sensordaten von 2.109 Personen, gefolgt von einer Bewertung in unabhängigen Kohorten, wie MedicalXpress berichtet. Um zu ermitteln, wie gut der Algorithmus unter realen klinischen Bedingungen funktionierte, validierten die Autorinnen und Autoren die Erfindung in einer Gruppe von 196 Teilnehmenden.
Die Studie bewertete sowohl die Smartwatch als auch standardmäßige Messungen mit einer Praxis-Manschette im Vergleich zur 24-Stunden-Langzeitblutdruckmessung, dem Goldstandard der Kardiologie, anstatt sich auf einzelne Stichproben zu verlassen. In diesem Vergleich erreichte die Smartwatch eine Sensitivität von 65,8 %, womit sie etwas mehr Fälle von Bluthochdruck korrekt erkannte als standardmäßige Messungen in der Praxis, die eine Sensitivität von 55,3 % verzeichneten. Beide Ansätze wiesen eine identische Spezifität von 90 % auf, was bedeutet, dass sie falsch-positive Messungen im gleichen Maße vermieden. Der Unterschied in den Erkennungsraten zwischen Uhr und Praxis-Manschetten blieb innerhalb der üblichen statistischen Margen.
Ein Screening-Instrument, kein Ersatz für die Diagnostik
Das Forschungsteam unter der Leitung des Erstautors Paolo Di Achille betonte, dass der Algorithmus für das Handgelenk nicht herkömmliche Diagnose-Manschetten oder kontinuierliche ambulante Manschetten ersetzen soll. Stattdessen diene die Software als Frühwarnsystem, das Anzeichen von Bluthochdruck beiläufig während alltäglicher Aktivitäten erfassen soll. Frühe Hinweise könnten Patientinnen und Patienten dazu veranlassen, eine Ärztin oder einen Arzt für eine formelle Untersuchung aufzusuchen, was den Behandlungsbeginn erleichtert, bevor Arterienversteifung oder kardiale Belastung sich verschlimmern, wie MedicalXpress berichtet.
Die künftige Umsetzung wird davon abhängen, wie Gesundheitsbehörden Software bewerten, die als spezialisierte Funktion eines Medizinprodukts auf handelsüblicher Hardware fungiert, sowie von Patentüberlegungen für die kommerzielle Vermarktung. Die Arbeit merkt an, dass zuverlässige Bewertungen die Erfassung mehrerer Messungen über längere Tragezeiten erfordern, damit zufällige Bewegungen die Risikobewertung nicht verfälschen.
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