Die Bewertung der Herzfunktion entscheidet täglich über Diagnostik, Therapie und Prognose. Volumetrische Kenngrößen wie enddiastolisches Volumen (EDV), endsystolisches Volumen (ESV), Schlagvolumen (SV) und Auswurffraktion (EF) sowie Zeitintervalle (z. B. isovolumetrische Kontraktion/Relaxation, Ejektionszeit, diastolische Füllungsanteile) sind die Goldstandards, um Pumpfunktion, Vorlast, Nachlast und diastolische Qualität einzuordnen. In der klinischen Routine sind diese Parameter jedoch oft nur intermittierend und mit apparativem Aufwand verfügbar – etwa per Echokardiographie oder kardialer MRT.

CardioVolumeMetrics ermöglicht es, diese hämodynamischen Schlüsselparameter in Echtzeit aus einem Standard-EKG abzuleiten. Damit wird ein häufig vorhandenes, kostengünstiges Signal zu einer Quelle hochauflösender, nicht-invasiver Herz-Kreislauf-Informationen – geeignet für die Frühdiagnostik, die perioperative Nachsorge, die Sportmedizin und das Risikopersonen-Monitoring.

Funktionsprinzip: Von Phasenlängen im EKG zu Volumina und Druck-Volumen-Dynamik

Das EKG bildet elektrische Aktivität ab; die mechanischen Ereignisse folgen mit einer kurzen elektromechanischen Verzögerung. CardioVolumeMetrics nutzt genau dieses zeitliche Zusammenspiel. Das mathematische Modell verknüpft die Phasenlängen des EKGs mit einem physiologisch fundierten, lumped-parameter Hämodynamikmodell (inkl. Windkessel-Ansatz) und rekonstruiert daraus die zeitliche Abfolge der mechanischen Phasen und deren volumetrische Konsequenzen.

Kernideen des Modells:

• Phasenidentifikation: P-Welle, PQ-Intervall, QRS, ST- und QT-/QTc-Abschnitte werden beat-to-beat analysiert. Daraus werden mechanische Phasen abgeleitet: atriale Systole, isovolumetrische Kontraktion, Ejektionsphase, isovolumetrische Relaxation, frühe und späte diastolische Füllung.
• Elektromechanische Kopplung: Das Modell berücksichtigt die Verzögerung zwischen elektrischer Aktivierung und mechanischer Antwort sowie die Frequenzabhängigkeit der Kontraktilität (Bowditch-Effekt).
• Inverse Modellierung: Aus den gemessenen Zeitanteilen und ihrer Veränderung über die Herzzyklen wird die Druck-Volumen-Entwicklung rückgeschlossen. So lassen sich EDV, ESV, SV und EF schätzen, ebenso Ejektionszeit, isovolumetrische Intervalle und diastolische Füllungsfraktionen.
• Personalisierung: Körpergröße/-oberfläche, Alter und, sofern verfügbar, nicht-invasive Blutdruckangaben können die Schätzungen weiter verfeinern. Ohne Zusatzdaten arbeitet die Methode rein EKG-basiert mit physiologischen Prioren.
• Robustheit: Artefakte und Arrhythmien werden durch Qualitätsscores, adaptive Filter und Beat-Selection-Strategien adressiert; das System liefert sowohl Einzel-Schläge als auch geglättete Trends.

Das Ergebnis sind kontinuierliche, patientenspezifische Volumen- und Zeitverlaufsdaten, die in Echtzeit interpretiert werden können – ohne zusätzliche Sensorik und innerhalb bestehender EKG-Infrastruktur.

Validierungs- und Genauigkeitsaspekte

Die Methode wurde gegen etablierte Referenzen (z. B. Echokardiographie, kardiale MRT) konzipiert und in Studienumgebungen mit klinisch relevanten Kollektiven evaluiert. Für die Praxis bedeutsam:

• Trendsicherheit: Relative Veränderungen von EDV/ESV, SV und EF werden zuverlässig erfasst und unterstützen die Verlaufsbeurteilung (z. B. unter Therapie oder nach Intervention).
• Zeitintervall-Genauigkeit: Ejektionszeit und isovolumetrische Phasen korrelieren mit echokardiographisch bestimmten Surrogaten (z. B. LVET, IVCT/IVRT) innerhalb klinisch akzeptierter Toleranzen für Frühwarnzwecke.
• Qualitätsmetriken: Jeder Messwert wird mit einem Qualitätsscore versehen. Bei unzureichender Signalqualität (z. B. erheblichem Rauschen, Leitungsstörungen) werden Werte zurückgehalten oder als Trend gekennzeichnet.
• Grenzen: Stark abnorme Erregungsausbreitung (z. B. Schrittmacherpacing, ausgeprägte Schenkelblöcke) und schwere Rhythmusstörungen können die Ableitbarkeit einzelner Parameter begrenzen; die Interpretation sollte dann besonders kontextualisiert erfolgen.

Die Validierung und kontinuierliche Weiterentwicklung erfolgen interdisziplinär mit Kardiologinnen/Kardiologen und Datenwissenschaftlern, um klinische Relevanz und Verlässlichkeit in unterschiedlichen Szenarien sicherzustellen.

Nahtlose Integration in bestehende EKG-Workflows

CardioVolumeMetrics ist als Software-Schicht konzipiert, die vorhandene EKG-Systeme ergänzt:

• Einsatzorte: Ruhe-12-Kanal-EKG, Belastungs-EKG, Holter, Telemetrie und Telemonitoring.
• Anbindung: Import bestehender EKG-Datenformate, Streaming via gängige Schnittstellen; Rückführung der Ergebnisse in KIS/PVS (z. B. HL7/FHIR) sowie als PDF- oder strukturiertes Befundformat.
• Bedienung: Automatische Phasenanalyse, QC-Prüfung und Kennzahlenberechnung; farbkodierte Dashboards für beat-to-beat, Minuten- und Tagestrends.
• Zusammenarbeit: Die Ergebnisse sind für Ärztinnen/Ärzte und Physioteams gleichermaßen verständlich aufbereitet und können direkt in klinische Entscheidungen einfließen.

Damit wird aus einem Routine-EKG ein hämodynamisches Monitoring-Tool – ohne zusätzliche Hardware und ohne Medienbrüche.

Fallbeispiel 1: Frühe Erkennung einer Herzinsuffizienz

Eine 68-jährige Patientin mit Hypertonie und Diabetes stellt sich mit diskreter Belastungsdyspnoe vor. Das Ruhe-EKG zeigt keine dramatischen Auffälligkeiten. Die CardioVolumeMetrics-Analyse meldet jedoch:

• Verlängerte isovolumetrische Kontraktionszeit und verkürzte Ejektionszeit bei konstanter Herzfrequenz
• Zunehmendes ESV und sinkendes SV mit leichter EF-Reduktion im Vergleich zu einem EKG sechs Monate zuvor
• Zunehmender Anteil der späten diastolischen Füllung (Hinweis auf beeinträchtigte Relaxation)

Die Ärztin veranlasst eine Echokardiographie, die eine beginnende systolische Dysfunktion bestätigt. Durch frühzeitige medikamentöse Optimierung (z. B. Neurohormonblockade, diuretisches Feintuning) werden Symptome rasch stabilisiert. Die EKG-basierte Verlaufsanalyse unterstützt die Dosisfindung und dokumentiert die Trendwende, noch bevor klinische Verschlechterungen manifest werden.

Fallbeispiel 2: Nachsorge nach Bypass- und Klappenoperation

Nach Aortenklappenersatz und aortokoronarer Bypassoperation wird ein Patient engmaschig per Tele-EKG überwacht. CardioVolumeMetrics zeigt in der Rehabilitationsphase:

• Schrittweise Normalisierung der Ejektionszeit und Rückgang der isovolumetrischen Phasen
• Abnahme des ESV und moderates Ansteigen des SV bei stabilem Blutdruck
• Stabilität der EF ohne relevante Tag-zu-Tag-Variabilität

Eine kurzfristige postoperativ bedingte Verschlechterung (z. B. Volumenverschiebung/Dehydratation) wird durch einen SV-Rückgang und eine auffällige Verlängerung der isovolumetrischen Relaxationszeit angezeigt. Die behandelnden Teams passen die Volumentherapie an und sehen binnen 24–48 Stunden eine Normalisierung der Trends – ohne zusätzlichen apparativen Aufwand.

Fallbeispiel 3: Monitoring von Pilotinnen/Piloten und Leistungssportlern

In Hochleistungsumgebungen zählt jede Nuance:

• Pilotinnen und Piloten: Ein kontinuierliches EKG-Monitoring kann durch die CardioVolumeMetrics-Analyse hemodynamische Veränderungen unter Belastung rasch sichtbar machen. Relative Abnahmen des SV oder eine Verkürzung der Ejektionszeit bei konstanter Frequenz können auf beginnende Kreislaufkompromittierung hinweisen und eine zeitnahe Abklärung triggern.
• Leistungssport: Im Trainingsverlauf zeigt sich typischerweise ein erhöhtes SV und eine effiziente diastolische Füllung. Die Plattform unterstützt Coach und Ärzteteam bei der Laststeuerung, indem sie maladaptive Signaturen (z. B. anhaltend verlängerte isovolumetrische Zeiten, fehlende SV-Erholung) früh erkennt und Überlastung entgegenwirkt.

So wird aus einem Sicherheits- bzw. Performance-Monitoring ein präzises, volumesensitives Steuerinstrument.

Praktische Schwellenwerte und Alerts für die Frühintervention

Für den klinischen Alltag sind klare, konfigurierbare Schwellen hilfreich. Beispiele für praxisnahe, relative Schwellen (individuell anpassbar und kontextabhängig):

• Schlagvolumen: Abfall um ≥20% gegenüber patienteneigenem Baseline-Median innerhalb von 24–72 Stunden → Beobachtungs-/Abklärungssignal
• Auswurffraktion: Abnahme um ≥10 Prozentpunkte oder EF unter einen individuell festgelegten Grenzwert → priorisierte echokardiographische Abklärung
• Ejektionszeit: Verkürzung um ≥15% bei stabiler Herzfrequenz → Hinweis auf mögliche Nachlast-/Kontraktilitätsveränderung
• Isovolumetrische Intervalle: Anhaltende Verlängerung von IVCT/IVRT über vordefinierte, frequenzkorrigierte Bereiche → Verdacht auf systolische bzw. diastolische Dysfunktion

Alert-Design:

• Mehrstufige Alarme (Info – Beobachtung – Aktion) mit Qualitätsprüfung des Signals
• Kombination mehrerer Marker und Trends zur Reduktion von Fehlalarmen
• Dokumentierte Handlungsempfehlungen: Bestätigung im Kontext (Symptome, Vitalparameter, Medikamentenänderungen) und ggf. Veranlassung bildgebender Diagnostik

Wichtig: Solche Schwellen dienen der Früherkennung und Triage. Sie ersetzen nicht die klinische Beurteilung und sind stets im Patienten- und Befundkontext zu interpretieren.

Ökonomische und organisatorische Vorteile

Die Nutzung vorhandener EKG-Infrastruktur senkt Hürden und Kosten:

• Keine zusätzliche Hardware: Software-Upgrade statt Geräteaustausch
• Zeitgewinn: Automatisierte Analyse binnen Sekunden; Befunde verfügbar, bevor Termine für Bildgebung organisiert sind
• Ressourcenschonung: Gezieltere Indikationsstellung für Echo/MRT; Fokussierung auf Patientinnen/Patienten mit tatsächlich veränderten Trends
• Skalierbarkeit: Von Einzelpraxis bis Klinikverbund, inklusive Telemedizin und Home-Monitoring
• Gesundheitsökonomischer Nutzen: Frühintervention kann Hospitalisierungen und Komplikationen reduzieren; kontinuierliches Monitoring unterstützt eine präzisere, outcome-orientierte Versorgung

Neben Kostenaspekten verbessert die Lösung die Versorgungsqualität durch schnellere, datengetriebene Entscheidungen.

Ausblick und Fazit

Die EKG-Interpretation erfährt durch CardioVolumeMetrics eine substanzielle Erweiterung: Aus einem elektrischen Signal wird ein Fenster in die Hämodynamik – beat-to-beat, in Echtzeit und mit parameternahen Größen wie EDV, ESV, SV, EF und zentralen Zeitintervallen. Für Kardiologie, Innere Medizin, Sportmedizin und die perioperative Versorgung bedeutet dies:

• Frühere und präzisere Identifikation von Risiken und Dysfunktionen
• Kontinuierliche Verlaufsbeurteilung ohne apparativen Zusatzaufwand
• Bessere Verzahnung von ambulanter, stationärer und telemedizinischer Betreuung

Die Kombination aus mathematischem Modell, klinischer Validierung und nahtloser Integration in bestehende Workflows macht die Technologie besonders praxisnah. Mit jedem Datensatz lernt das System, in welchen Konstellationen Trends am zuverlässigsten sind und wie sich Alerts noch genauer auf individuelle Profile zuschneiden lassen. Für Menschen mit erhöhtem Risiko und für medizinische Teams eröffnet sich so ein neuer Standard der nicht-invasiven, kosteneffizienten Herz-Kreislauf-Diagnostik.