Rund 1,8 Millionen Menschen in Deutschland leiden unter Vorhofflimmern und viele dieser Erkrankten wissen davon nichts. Die App einer niederländischen Firma soll das Smartphone zum Detektor der gefährlichen Herzrhythmusstörungen machen. Damit die aufgezeichneten Daten korrekt und aussagekräftig interpretiert werden können, forschen Wissenschaftler der TU Darmstadt an Algorithmen.
Beim Vorhofflimmern gerät das Herz aus dem Takt und kann seine lebenswichtige Pumpfunktion nicht mehr in vollem Umfang ausführen. Einige Patienten haben Beschwerden wie zum Beispiel Herzrasen, sehr schnellen, ungleichmäßigen Puls oder Erschöpfung bei Belastung. Andere Betroffene bemerken allerdings nichts von ihren gefährlichen Herzbeschwerden. Als Folge des Vorhofflimmerns fließt das Blut unregelmäßig. Es staut sich in den Vorhöfen, kann verklumpen und Blutgerinnsel bilden. Wandern diese mit dem Blutstrom ins Gehirn, drohen Gefäßverschluss und Schlaganfall.
Die niederländische Firma Happitech arbeitet nun an einer App, die mithilfe der Ausstattung eines handelsüblichen Smartphones diese Herzrhythmusstörung identifiziert. Die App soll dann auch scheinbar Gesunden die dringende Empfehlung zu einem Arztbesuch geben. Um das zu erreichen, kommt Photoplethysmografie (PPG) zum Einsatz. Nutzerinnen und Nutzer legen einen Finger auf die Kamera des Handys. Die Blutgefäße werden mithilfe des Smartphone-Lichts durchleuchtet, und die Kamera nimmt ein zunächst diffuses rötliches Bild auf. Mit dem Pulsieren des Blutflusses ergeben sich leichte Veränderungen des Rottons. Auch spezifische Unregelmäßigkeiten, die auf Vorhofflimmern hindeuten, hinterlassen ihre Spuren.
Bilder aussagekräftig entschlüsseln
Damit die durch die Technik aufgezeichneten Signale korrekt interpretiert werden, kooperiert das Unternehmen mit Wissenschaftlern des Fachgebiets Signalverarbeitung des Fachbereichs Elektrotechnik und Informationstechnik der TU Darmstadt. Gemeinsam haben sie zunächst ein Verfahren entwickelt, mit dem die Bilder aus der Handykamera so verarbeitet werden, dass ein eindimensionales Signal entsteht. Dieses Signal wird dann von ebenfalls an der TU mitentwickelten Algorithmen verarbeitet und klassifiziert. Denn die Technik ist in der Lage Vorhofflimmern, einen normalen Sinusrhythmus und Artefakte, die zum Beispiel durch zu starke Bewegungen des Fingers auf der Kamera entstehen, voneinander unterscheiden. „Wie können wir ein möglichst sauberes, aussagekräftiges Signal extrahieren, und mit welchen Mitteln können wir diese Signale dann klassifizieren?“ fasst Dipl.-Ing. Tim Schäck zusammen, der die Forschung und Entwicklung an der TU zusammen mit seinem Kollegen Dr.-Ing. Michael Muma betreute.
Zuverlässige Erkennung
Die Algorithmen unterliegen einem Test- und Entwicklungsprozess. Viele tausend Herzsignale wurden bereits von ihnen untersucht und klassifiziert, parallel zur Auswertung durch Kardiologen. Auf einem unter optimalen Bedingungen in Krankenhäusern aufgenommenen Datensatz erzielten sie bereits Trefferquoten von nahezu 100 Prozent. „Allerdings müssen die Algorithmen an einer möglichst großen Datenmenge trainiert und getestet werden, um am Ende in einer massentauglichen und medizinisch akkuraten App arbeiten zu können“, sagt Tim Schäck.
Zuvor hatten die sich Darmstädter Forscher übrigens bereits mit der Schätzung der Herzrate am Handgelenk während sportlicher Betätigung beschäftigt. Momentan arbeiten die Wissenschaftler an Verfahren zur Blutdruckbestimmung und zur Diagnose der arteriellen Gefäßsteifigkeit.