Moderne Verfahren für die Analyse von physiologischen Daten

Die Fortschritte in der Informationstechnologie haben die Lebensqualität beträchtlich verbessert. Gleichzeitig stieg dadurch aber auch die Nachfrage nach der Entwicklung von neuen Instrumenten und Verfahren für Einbettung von Berechnungen in alltägliche Gegenstände. Mit dem EU ORESTEIA-Projekt haben Forscher dieser Nachfrage entsprochen und eine allgemeine Weltdarstellung durch die Integration von multiplen Sensordaten geschaffen.

Die Ausbreitung der Informationstechnologie auf alltägliche Gegenstände kann durch die Schaffung neuer Informationsartefakte unter Verwendung von Sensoren, mikromechanischen Systemen oder kabellosen Verbindungen erreicht werden. Die Anpassungsfähigkeit, Interaktion und Kommunikation unter- bzw. miteinander kann zu neuen, komplexeren Funktionen führen.

Das ORESTEIA-Projekt zielte auf die Schaffung eines Steuerungssystems durch eine Reihe von Artefakten mit eingebetteter hybrider Intelligenz für Gefahrenvermeidung und Wohlergehen. Zu diesem Zweck wurden im Rahmen von ORESTEIA die interne Architektur und die kollaborative Funktionalität von Artefakten entwickelt. Dabei wurden sowohl Entscheidungsfindungsfunktionen als auch anpassungsfähige Funktionen für den jeweiligen Nutzer einbezogen. Multisensorische Daten von den Nutzern und aus der Umgebung werden als Eingangsdaten für das System genutzt, wobei die sich im Laufe der Zeit ändernden Nutzerbedürfnisse berücksichtigt werden. Diese Daten können nach ihrer Untersuchung und Interpretation für die Analyse des Gesundheitszustandes oder für die Gefahrenvermeidung genutzt werden.

In diesem Zusammenhang werden verschiedene physiologische Signale wie Blutdruck, Herzfrequenz, Atmungsmenge und Körpertemperatur genutzt, um Informationen über die menschliche Gesundheit zu erlangen. Die Bewertung dieser Signale basiert in erster Linie auf deren unmittelbaren Werten und Schwankungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens. Das trifft aber nicht auf das Elektrokardiogramm (EKG) zu, denn hierbei handelt es sich um ein komplexes Signal, das in vielen Fällen aufgrund der typischen Geräusche bzw. der regelmäßigen Abweichungen von allgemeinen und bekannten Formen schwer zu interpretieren ist. Dies macht die Aufgabe der Festlegung von prädiktiven Variablen für die Erkennung von Abnormitäten in der Form, Länge und Amplitude der Subkomponenten des EKGs sogar noch schwieriger.

Im Rahmen des ORESTEIA-Projekts wurden stabile und schnelle Algorithmen für die EKG-Analyse entwickelt, die sich für geräuschvolle Daten eignen. Außerdem können mit dem neuen Verfahren mögliche Unregelmäßigkeiten in der Herzschlagfrequenz erkannt werden. Bei der Anwendung der Algorithmen auf echte Daten zeigte sich deren Potenzial für die Nutzung im Gesundheitswesen zur schnellen Überwachung und Diagnose in Echtzeit. Gleichzeitig wurde die Richtung für weitere Entwicklungen angedeutet.

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Dr. Sotiris Pavlopoulos
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