medizin&technik 02.2019

■ [ MEDIZIN IM DIALOG ]
Smartwatch prüft, wie das Herz tickt
Vorhofflimmern | Elektronische Armbanduhren könnten
künftig auch genutzt werden, um den Herzrhythmus
von Patienten mit einem erhöhten Risiko zu überwachen.
Vorhofflimmern kann von Smartwatches korrekt erkannt
werden: Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Wissenschaftlern
des Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung
(DZHK) an der Universitätsmedizin Greifswald und Wissenschaftlern
des Universitätsspitals Basel. Elektronische Armbanduhren
könnten daher zukünftig eingesetzt werden, um den
Herzrhythmus von Patienten mit erhöhtem Risiko bequem zu
überwachen. Vorhofflimmern ließe sich so früher entdecken.
Kommt das Herz aus dem Takt, steigt das Risiko für einen
Schlaganfall. Die Einnahme von Blutgerinnungshemmern kann
dieses Risiko um bis zu 70 % reduzieren. Das Problem ist, dass
Vorhofflimmern häufig unentdeckt bleibt, da es oft nur anfallartig
auftritt und keine Beschwerden verursacht.
In der prospektiven kontrollierten Studie haben Prof. Marcus
Dörr von der Universitätsmedizin Greifswald und seine Kollegen
vom Universitätsspital Basel daher an 508 Personen mit und ohne
Vorhofflimmern untersucht, ob eine Smartwatch mit einer
App zur Aufzeichnung des Herzrhythmus Vorhofflimmern akkurat
anzeigen kann. Dazu wurden die Aufzeichnungen durch einen
automatischen Algorithmus analysiert und die Ergebnisse
mit einem Elektrokardiogramm (EKG) verglichen. Es zeigte sich,
Smartwatch mit
einer App, die den
Herzrhythmus
aufzeichnen kann
dass die Smartwatch Vorhofflimmern mindestens genauso gut
und akkurat detektieren kann wie das mobile EKG.
Allerdings gab es noch Probleme mit der Qualität des Signals.
Meistens traten diese Störungen auf, wenn die Träger sich bewegten.
In der Studie konnten die Wissenschaftler daher 20 %
der Daten nicht auswerten. „Eine mögliche Lösung könnte sein,
neben der Verbesserung des Algorithmus, den Herzrhythmus
nachts mehrfach automatisiert aufzuzeichnen, wenn man sich
weniger bewegt“, sagt Dörr.
www.dzhk.de
Bild: Preventicus
Transplantationsmedizin
Künstliche Intelligenz ermöglicht
präzise Vorhersagemodelle
Wirkmechanismen
Wie Plasma Wunden
heilen kann
Immunsuppression bei Stammzelltransplantation
kann Komplikationen auslösen
Bild: Adobe Stock
Ein Projektverbund unter Federführung
des Fraunhofer-Instituts für Biomedizinische
Technik (IBMT) stellt die innovative
Datenintegrations-, Modellentwicklungsund
Validierungsplattform „Xploit“ bereit:
Sie erleichtert die Entwicklung und
Überprüfung der Vorhersagemodelle für
den individuellen Krankheitsverlauf bei
Blut- und Knochenmarktransplantationen.
Die Plattform bereitet Datenbestände
so auf, dass sie für die systemmedizinische
Forschung nutzbar werden. Erste
prädiktive KI-Modelle für die allogene
Stammzelltherapie liefern den Angaben
zufolge tragfähige Ergebnisse.
Bei Leukämien oder Lymphomen bleibt
die Transplantation von Knochenmarkoder
Blutstammzellen oft als letzte Chance
auf Heilung: Das Risiko von Infektionen,
Transplantat-gegen-Empfänger-Reaktionen
und Rezidiven ist jedoch groß.
Vorhersagemodelle für den Krankheitsverlauf,
wie sie im Projekt „Xploit“ entwickelt
werden, prognostizieren Auftreten
und Ausmaß der Risiken und ermöglichen
so eine frühzeitige Intervention bei
gefürchteten Komplikationen. Erste präzise
Vorhersagemodelle sollen noch 2019
auf der „Xploit“-Plattform verfügbar sein.
www.xploit-idsem.de
Forscher des Leibniz-Instituts für Plasmaforschung
und Technologie (INP) in
Greifswald haben weitere Wirkmechanismen
der Wundheilung durch Plasma entschlüsselt.
In einer mit der Universitätsmedizin
Rostock durchgeführten präklinischen
Studie konnten sie zeigen, dass eine
Behandlung mit kaltem Atmosphärendruckplasma
den Heilungsprozess von
akuten Hautwunden initial beschleunigt.
Das für die zelluläre Redox-Homöosthase
wichtige Molekül Nrf2 kann die Aktivierung
von Schutzgenen anstoßen, das Protein
p53 ist entscheidend bei der Regula -
tion des Zellzyklus. Die Studie stützt die
Hypothese, wonach physikalisches Plasma
vor allem redoxbasierte zelluläre Prozesse
beeinflusst, die für die Steuerung
der Wundheilung bedeutsam sind.
www.leibniz-inp.de
18 medizin&technik 02/2019