Etablierung eines Workflows zur klinischen Validierung von Wearablesignalen - Use case "Identifizierung von Dekompensationsmustern einer Herzinsuffizienz durch Wearables"

Wearables ermöglichen kontinuierliche Signalaufzeichnungen, aus denen eine Vielzahl von Parametern generiert und medizinisch nutzbar gemacht werden können. In diesem Projekt soll für die weitere Nutzung im DZK ein Workflow etabliert werden, der es ermöglicht, Signale von tragbaren Sensoren standardisiert klinisch zu validieren. Als Use case dient eine Pilotstudie mit zwei Gruppen von Herzinsuffizienzpatienten, bei denen mit einem neuentwickelten Sensorarmband kontinuierlich Signale am Handgelenk aufgezeichnet werden. Mittels artificial intelligence (AI)/machine learning (ML)-Methoden sollen dann Muster einer Dekompensation der Herzinsuffizienz identifiziert werden. In Folgeprojekten sollen diese Muster genutzt werden, um Algorithmen zu entwickeln, die es ermöglichen mittels nichtinvasivem Monitoring Dekompensationsphasen bei Patienten mit Herzinsuffizienz frühzeitig zu erkennen.