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Medizin |

Klingt wie Wasser in der Lunge

Kann der Klang der Sprache zuverlässig vor einem drohenden Lungenödem warnen? Das soll jetzt in mehreren Studien geklärt werden – auch in Deutschland.

Bild: © kimly – stock.adobe.com, 742574164, Stand.-Liz.

Telemonitoring bei Herzinsuffizienz kann Klinikeinweisungen verhindern und Leben retten, das ist in guten Studien längst gezeigt worden. Das heißt aber nicht, dass die Methode nicht noch weiterentwickelt werden kann. Ein Unternehmen, das das derzeit versucht, ist Noah Labs, Anbieter einer Connected Care Plattform für die Telemedizin im kardiologischen Kontext.

 

Seit es für die Herzinsuffizienz-Telemedizin eine Erstattung gibt, nutzt eine zunehmende Zahl von kardiologischen Praxen Softwarelösungen, mit denen Patient:innen auf Distanz betreut werden können. Tatsächlich ist die Erstattung des Telemonitorings an die Nutzung einer geeigneten Software gekoppelt. Noah Labs bietet mit Arks™ eine solche Software an, sie wird in Deutschland von rund zwanzig in der Regel kardiologischen Praxen und Telemedizinzentren genutzt.

 

Frühere Alarme dank Stimm-KI?

Das „Frühwarnsystem“ im Herzinsuffizienz-Telemonitoring ist typischerweise die Waage, also eine Zunahme des Körpergewichts. Sie signalisiert jene Wassereinlagerung, die einer klinischen Dekompensation und damit einem Notaufnahmebesuch vorausgeht. „Das ist aber ein relativ später Parameter, der in der Regel erst wenige Tage vor dem Klinikbesuch anschlägt“, sagt Oliver Weiss, Gründer und einer der Geschäftsführer von Noah Labs.

 

Gesucht sind deswegen sensitivere Parameter, die früher ansprechen. Vor diesem Hintergrund, so Weiss, seien Beobachtungen kardiologisch tätiger Ärzt:innen und Ärzte interessant, die berichten, dass sich bei Patient:innen mit Herzinsuffizienz die Stimme ändert, wenn es ihnen schlechter geht. Im Extremfall, beim manifesten Lungenödem, hört schon der Laie eine Art Blubbern. Dann ist es natürlich zu spät. „Die Frage, die wir uns stellen ist, ob ein KI-gestützter Algorithmus bereits in etwas früheren Stadien Auffälligkeiten der Stimme identifizieren und Alarm schlagen kann“, so Weiss.

 

Zwei Studien sollen Daten liefern

Tatsächlich gibt es aus Israel und den USA eine Pilotstudie, die das bei 40 akut dekompensierten Patient:innen schon einmal untersucht hat – mit vielversprechendem Ergebnis. Hierauf setzt Noah Labs auf, das zusammen mit der Charité Berlin und der US-amerikanischen Mayo Clinic mit einem eigenen Algorithmus eine Pilotstudie plant, die VAMP-HF-Studie. An dieser Studie, die aktuell läuft, sollen insgesamt 50 Patient:innen teilnehmen. „Unser Ziel ist, diese Patienten von der Aufnahme bis zur Entlassung zu begleiten und mit diesen Daten den Algorithmus zu verbessern“, so Weiss. Erste Analysen auf Basis eigener Trainingsdatensätze gebe es bereits: „Wir sind schon nicht schlecht, aber wir müssen noch deutlich besser werden.“

 

Bei der VAMP-HF-Studie wird es nicht bleiben. Im Laufe des Frühjahrs wird in den Niederlanden und in Spanien eine weitere Studie mit demselben Algorithmus starten, die PRE-DETECT-HF-Studie. Dabei handelt es sich um eine größer aufgesetzte, randomisierte Validierungsstudie, an der rund 200 Patient:innen teilnehmen sollen. Verglichen wird ein konventionelles Telemonitoring mit einem Telemonitoring, das zusätzlich Stimmanalysen nutzt, und zwar im Hinblick auf akute Dekompensationen.

 

Verschiedene Optionen für die praktische Umsetzung

Gesetzt den Fall, die Technik funktioniert: Wir könnte ein Stimm-Algorithmus im Telemonitoring konkret umgesetzt werden? Denkbar sei zum einen die tägliche Aufnahme der Stimme durch die Patient:innen mit einem eigenen Mobilgerät bzw. einer App, so Weiss. In dem Fall würde zum Beispiel ein Text eingeblendet, den die Patient:innen ihrem Smartphone vorlesen. Eine andere Option sind automatisierte Anrufe aufs Festnetz, wo dann Fragen zum Tagesablauf oder dem Befinden gestellt werden, sodass am Ende etwa 30 Sekunden auswertbare Sprache zur Verfügung stehen.

 

Derzeit benötigen die Sprach-Algorithmen bei der Herzinsuffizienz übrigens noch eine Baseline-Untersuchung, also einen Normalbefund, mit dem die tägliche Aufnahme verglichen wird. Mittelfristiges Ziel sei aber, dass die KI irgendwann auch ohne den Vergleichsbefund auskommt. Perspektivisch könnte die Sprachanalyse auch bei anderen kardiovaskulären Erkrankungen genutzt werden. So gibt es erste Daten, dass sich auch eine diabetische Stoffwechsellage in der Stimme niederschlägt.     

 

Weitere Informationen:

Israelisch-US-amerikanische Pilotstudie zur Sprachanalyse bei Herzinsuffizienz-Patient:innen

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213177921004777  

 

Pressemeldung zur PRE-DETECT-HF-Studie

https://www.noah-labs.com/news/eu1-5m-eit-health-grant-to-fund-ai-powered-heart-failure-detection-project-pre-detect-hf