Smartwatches können Ihnen bereits dabei helfen, Ihre Herzfrequenz zu verfolgen. Eines Tages könnten sie auch dazu beitragen, eine schwere Herzrhythmusstörung zu entdecken, die als Vorhofflimmern bekannt ist.

"Vorhofflimmern ist die häufigste Herzrhythmusstörung der Welt", sagte Studienleiter Dr. Gregory Marcus. Bei Vorhofflimmern "schießen die oberen Herzkammern, die so genannten Vorhöfe, völlig chaotisch, unorganisiert und schnell."

Der daraus resultierende schnelle und unregelmäßige Puls kann zu Herzklopfen, Ohnmacht, Atemnot und Müdigkeit führen, sagte Marcus, Herzspezialist an der University of California in San Francisco.


Vorhofflimmern ist auch eine Hauptursache für Blutgerinnsel und Schlaganfall, sagte er. "Es ist jedoch wichtig, dass einige Patienten die Rhythmusstörung überhaupt nicht spüren", bemerkte er.

Eine frühere Erkennung würde es Menschen ermöglichen, blutverdünnende Medikamente einzunehmen, um ihr Schlaganfallrisiko zu senken, sagten die Forscher.

In dieser neuen "Proof of Concept" -Studie bewerteten Marcus und seine Kollegen die Genauigkeit einer Screening-App, die für die Apple Watch entwickelt wurde.


"Unsere allgemeine Hoffnung ist es, den zunehmenden Einsatz von Smartwatches zu nutzen, um Vorhofflimmern zu erkennen, ohne dass der Benutzer zusätzliche Anstrengungen unternehmen muss", sagte Marcus.

Die Studie wurde teilweise durch einen Zuschuss von Cardiogram Inc. aus San Francisco finanziert, dem Hersteller der in der Studie verwendeten App. Andere Sponsoren waren die US National Institutes of Health; das Forschungsinstitut für patientenzentrierte Ergebnisse; das Medizintechnikunternehmen Medtronic; und das Consumer-Technologie-Unternehmen Jawbone.

Das Studienteam schätzt, dass weltweit 34 Millionen Menschen an Vorhofflimmern leiden, was das Risiko für Schlaganfall, Herzinsuffizienz und frühen Tod erhöht. Das sind laut der American Heart Association rund 2,7 Millionen Amerikaner.


Heute wird Vorhofflimmern in einer medizinischen Einrichtung durch ein Elektrokardiogramm (EKG) untersucht. Die Forscher fragten sich jedoch, ob die Herzfrequenzsensoren in Smartwatches und Fitness-Trackern auch diese Aufgabe erfüllen könnten.

Um diese Frage zu beantworten, konzentrierten sie sich auf 9.750 erwachsene Patienten (Durchschnittsalter 42), die an der Health eHeart-Studie teilnahmen. Fast 350 gaben an, Vorhofflimmern zu haben, und alle besaßen eine Apple Watch, die routinemäßig Herzfrequenz- und Schrittzählungsdaten eines Benutzers sammelt.

Diese Patienten stellten mehr als 139 Millionen Herzfrequenz- und Schrittzählungen zur Verfügung, um die App zu "trainieren", um verschiedene Herzrhythmusmuster zu identifizieren.

Anschließend wurde die Genauigkeit der heart-smart App in zwei Gruppen getestet: 51 Patienten mit Vorhofflimmern, die sich einer sogenannten Kardioversionsbehandlung unterzogen, und weitere 1.600 mobile Patienten mit anhaltendem Vorhofflimmern.

Im Vergleich zu Standard-EKG-Ergebnissen war die Fähigkeit der App, den unregelmäßigen Herzrhythmus zu erkennen, in der Kardioversionsgruppe "sehr genau" und bei Patienten mit anhaltender Arrhythmie "mäßig genau", sagte Marcus.

Patienten "müssen überhaupt nicht technisch versiert sein", um die App zu nutzen, sagte Marcus. Er räumte jedoch ein, dass "der Algorithmus verfeinert werden muss, bevor er weit verbreitet ist".

In seiner jetzigen Form sollte die App für Vorhofflimmern nicht als Ersatz für medizinische Tests angesehen werden, sagte er.

"Kurzfristig besteht die Hoffnung, dass wir mithilfe dieser Geräte nach dieser wichtigen Krankheit suchen können, die dann noch durch konventionellere Tests bestätigt werden müsste", erklärte Marcus.

Die Ergebnisse wurden am 21. März im Internet veröffentlicht JAMA Cardiology.

Dr. Mintu Turakhia, Autor eines begleitenden Leitartikels, unterstützte diese vorsichtige Haltung.

"Was uns diese Studie lehrt, ist, dass der verwendete spezifische Algorithmus nützlich sein kann, um mögliche unregelmäßige Herzrhythmen zu identifizieren", sagte Turakhia, Executive Director des Center for Digital Health der Stanford University. "Wir sind nicht an dem Punkt angelangt, an dem wir sichere Diagnosen stellen oder Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage dieses Algorithmus treffen können."

Alle potenziellen Ergebnisse müssen noch mit einem Goldstandardtest wie einem EKG bestätigt werden, fügte Turakhia hinzu. "Das Feld wird jedoch reifen, wenn andere Algorithmen und intelligente Bänder entwickelt und getestet werden", sagte er.


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