Die nicht-invasive Ableitung hämodynamischer Parameter aus einem Standard-EKG schafft einen unmittelbaren Mehrwert für Kliniken und Praxen: Sie erhalten zeitnah Informationen zu Volumina und Flussdynamik des Herzens, ohne zusätzliche Hardware und ohne Patientinnen und Patienten invasiv zu belasten. CardioVolumeMetrics nutzt dazu ein mathematisches Modell, das aus den Phasenlängen des EKGs präzise Volumina pro Herzzyklus und weitere Kenngrößen berechnet. Dieser Beitrag zeigt, wie Sie die Methode mit vorhandenen EKG-Systemen integrieren, typische Workflows von der Aufnahme bis zur Entlassung aufbauen und konkrete Anwendungsfälle in den Klinik- und Praxisbetrieb überführen – inklusive Datenintegration (HL7/FHIR), Team-Schulungen, Qualitätssicherung, ökonomischen Effekten, KPIs und Empfehlungen für eine stufenweise Einführung.

Das mathematische Grundprinzip – verständlich erklärt

Die Kernidee: Bestimmte zeitliche Abschnitte des EKGs spiegeln Phasen des Herzzyklus wider. Aus diesen Phasenlängen und deren Variabilität lässt sich in Kombination mit patientenspezifischen Parametern ein dynamisches Modell der kardialen Hämodynamik ableiten.

• Relevante EKG-Phasen: P-Welle (atriale Aktivierung), PR-Intervall (AV-Überleitung), QRS (ventrikuläre Depolarisation, Isovolumetrie-Surrogate), ST/T (Repolarisation, Relaxationsdynamik), QT (elektromechanische Kopplung), RR (Zykluszeit).
• Modellgrundlage: Das Verfahren verknüpft elektromechanische Kopplungskonstanten mit den gemessenen Phasenlängen. Über identifizierte Zusammenhänge (z. B. zwischen isovolumetrischer Kontraktionszeit, Relaxationszeit und Auswurfdauer) werden Schlagvolumen (SV), enddiastolisches und endsystolisches Volumen (EDV/ESV), Auswurfzeit (LVET), Herzzeitvolumen (CO) und daraus abgeleitete Kenngrößen (z. B. Ejektionsfraktion, Surrogate der Kontraktilität) geschätzt.
• Personalisierung: Alter, Körperoberfläche, Rhythmusmuster, bekannte Pathologien und ggf. Basisreferenzen (z. B. einmalige Kalibrierung gegen Echo) fließen ein, um die Modellparameter zu individualisieren.
• Validierung: Die Ergebnisse werden fortlaufend gegen Referenzmethoden (Echokardiographie, ggf. MRT-Daten) stichprobenhaft geprüft. So sichern Sie klinische Plausibilität, ohne den nicht-invasiven Charakter aufzugeben.

Wichtig: Die Methode ergänzt etablierte Verfahren. Sie liefert schnell verfügbare, trendfähige Hämodynamikdaten und kann so Diagnostik und Monitoring deutlich beschleunigen.

Technische Integration in bestehende EKG-Infrastruktur

Sie benötigen keine neue EKG-Hardware. Die Integration erfolgt softwareseitig entlang Ihres bestehenden Datenflusses.

• Datenfluss:
  1) EKG-Aufnahme wie gewohnt (12-Kanal Ruhe-EKG oder Telemetrie).
  2) Export des Rohsignals bzw. der annotierten Kurven (z. B. SCP-ECG, DICOM, XML, HL7 v2 MDM).
  3) Übergabe an den CardioVolumeMetrics-Algorithmus (lokal oder serverbasiert).
  4) Rückübermittlung der berechneten Parameter in Ihr KIS/PVS/ECG-Management.
• HL7 v2-Integration:
  • ORU^R01: Übertragung der Messergebnisse als OBX-Segmente.
  • Standardisierte Codierung (z. B. LOINC für Herzzeitvolumen, Ejektionsfraktion; proprietäre Codes für spezifische Modellparameter, solange keine standardisierten LOINC-Codes existieren).
  • MSH/OBR-Attribute nutzen, um Patient, Fallnummer und Zeitbezug eindeutig zu verknüpfen.
• FHIR-Integration:
  • Observation: je Parameter eine Observation mit valueQuantity, Einheit (UCUM) und Methode (CardioVolumeMetrics).
  • DiagnosticReport: Bündelt die Observations pro Untersuchung.
  • Device/DeviceMetric: Referenz auf das EKG-Gerät und die Algorithmus-Version (Nachvollziehbarkeit).
  • Provenance/AuditEvent: Änderungsverfolgung und regulatorische Nachweise.
  • Optional: Subscription für Ereignisse (Benachrichtigung an Telemetrie/Clinician).
• IT-Betrieb:
  • On-Premises oder Private Cloud, je nach Datenschutzvorgaben.
  • Schnittstellen über REST/FHIR oder MLLP/HL7 v2.
  • Ausfallsichere Architektur (Aktiv/Passiv, Container-Orchestrierung), tägliche Integritätschecks.
• Sicherheit & Datenschutz:
  • Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffe, Protokollierung.
  • Pseudonymisierung für Trainings-/Validierungsdatensätze gemäß DSGVO.

Standard-Workflows vom Aufnahme- bis zum Entlassungsprozess

Mit wenigen Anpassungen integrieren Sie die Methode nahtlos in bestehende Abläufe.

• Aufnahme/Triage:
  • Ruhe-EKG wie gewohnt, automatische Analyse startet im Hintergrund.
  • Innerhalb von Minuten stehen Basisparameter (SV, CO, EDV/ESV, EF-Surrogate, Zyklusvariabilität) zur Verfügung.
  • Bei Grenzwerten: automatischer Hinweis im KIS, ggf. Priorisierung für Echo.
• Stationärer Verlauf/Telemetrie:
  • Regelmäßige EKGs (z. B. täglich) oder kontinuierliche Telemetrie speisen Trendkurven.
  • Pflege und ärztlicher Dienst erhalten Trendalarme bei signifikanter Verschlechterung (z. B. fallendes SV, verlängerte isovolumetrische Phasen, steigende elektromechanische Verzögerung).
• Präoperative Beurteilung:
  • Baseline-Erfassung zur Risikostratifizierung.
  • Dokumentation im Prämedikationsbogen (FHIR DiagnosticReport).
• Postoperative Nachsorge:
  • Serielle Messungen auf ICU/IMC und Normalstation zur Beurteilung von Erholung, Volumenstatus und Kontraktilität.
  • Frühwarnindikatoren unterstützen Dosistitration (z. B. Diuretika, Afterload-Management – Therapieentscheidungen bleiben ärztlich).
• Ambulante Kontrolle/Entlassung:
  • Abschlussbericht mit Trends, Vergleich zur Aufnahme.
  • Geplante Nachkontrollen per Standard-EKG mit automatischer Verlaufsanalyse.
• Dokumentation:
  • Ergebnisübersicht im KIS/ECG-Viewer, verknüpft mit Arztbrief und Abrechnung.
  • Exportfähiger Bericht für Überweiserinnen und Überweiser.

Praxisnahe Anwendungsfelder im Überblick

• Frühzeitige Identifikation kardialer Risiken:
  • Subtile Veränderungen der elektromechanischen Kopplung können auf drohende Dekompensation hinweisen.
  • Nutzen Sie Schwellenwerte und Trends, um weiterführende Diagnostik (Echo, Labor) gezielt auszulösen.
• Nachsorge nach Herzoperationen:
  • Objektivierung der funktionellen Erholung mittels nicht-invasiver Volumen- und Auswurfdynamik.
  • Unterstützung bei Entwässerungs- und Nachlaststrategien durch Trendinformationen.
• Sportkardiologische Leistungsoptimierung:
  • Vergleich standardisierter Belastungsphasen (vor/nach Training) über EKG-basierte Hämodynamik-Surrogate.
  • Monitoring der Anpassung an Trainingsreize; frühzeitige Erkennung von Überlastungstendenzen.
• Monitoring von Hochrisikopersonal (z. B. Pilotinnen/Piloten):
  • Regelmäßige Screening-Messungen mit automatisierter Warnlogik.
  • Dokumentierte Verlaufssicherheit durch reproduzierbare, nicht-invasive Messreihen.

Hinweis: Die Ergebnisse sind Entscheidungshilfen. Klinische Maßnahmen erfolgen stets nach ärztlicher Beurteilung und in Zusammenschau aller Befunde.

Team-Schulungen und Change Management

Eine zielgerichtete Schulung beschleunigt Akzeptanz und Qualität.

• Zielgruppen:
  • Ärztlicher Dienst: Interpretation der Parameter, Indikationsstellung, Einbettung in Leitlinienpfade.
  • Pflege/MTAs: Signalqualität, Artefakt-Management, Standardprotokolle.
  • IT/Medizintechnik: Schnittstellenbetrieb, Nutzer- und Rechteverwaltung, Monitoring.
  • Qualitätsmanagement/Datenschutz: Audit, Dokumentation, DSGVO-konforme Prozesse.
• Formate:
  • Kick-off-Workshop (2–3 Stunden) für Kernteam.
  • Rollenbasierte Mikro-Lernmodule (10–15 Minuten) in der E-Learning-Plattform.
  • Fallbesprechungen im M&M- oder Kardio-Board-Format.
• Inhalte:
  • Interpretationsleitfaden inkl. Fallbeispiele.
  • SOPs: Aufnahme, Verlaufsmonitoring, Alarmkaskaden, Eskalationspfade.
  • Troubleshooting: Artefakte, Rhythmusstörungen, Datenlücken.
• Erfolgssicherung:
  • Zertifizierung der Nutzerinnen und Nutzer.
  • Superuser-Netzwerk als erste Anlaufstelle auf Station.

Qualitätssicherung, Validierung und Compliance

Bauen Sie von Beginn an ein robustes QS-Framework auf.

• Signalqualität:
  • Automatisierte Checks (Rauschen, Baseline-Drift, Elektrodensitz).
  • Mindestkriterien vor Berechnung, mit Feedback an das Aufnahmeteam.
• Plausibilitätsprüfungen:
  • Grenzwerte je Alters- und Risikogruppe, automatische Flagging-Logik.
  • Cross-Check mit Vitaldaten (HF, RR, SpO2) und Medikation.
• Referenzvergleiche:
  • Stichprobenartige Validierungen gegen Echo/MRT (z. B. 5–10 % der Fälle pro Quartal).
  • Concordance-Tracking (z. B. Bland-Altman-Analysen im QS-Team).
• Versionierung:
  • Lückenlose Nachvollziehbarkeit der Algorithmus-Version pro Befund (Provenance/AuditEvent).
  • Change-Control mit Freigabe durch Medizinische Leitung und IT.
• Datenschutz & Regulierung:
  • DSGVO-konforme Verarbeitung, Zweckbindung, Datenminimierung.
  • Informationssicherheits-Management (z. B. ISO 27001) und Software-Lebenszyklus nach IEC 62304.
  • Medizinprodukterechtliche Anforderungen beachten; richten Sie sich nach der Klassifizierung und Herstellerdokumentation.

Ökonomische Vorteile durch Nutzung vorhandener Geräte

Die Methode skaliert, ohne Ihre Investitionsbudgets zu belasten.

• Kosteneffizienz:
  • Verwendung bestehender EKG-Geräte; primär Software- und Integrationskosten.
  • Reduktion unnötiger Zusatzuntersuchungen durch bessere Triage und Trendbeobachtung.
• Zeitgewinn:
  • Ergebnisse in Minuten statt Stunden/Tagen; schnellere klinische Entscheidungen.
  • Entlastung der Echo-Kapazitäten für Fälle mit klarer Indikation.
• Prozessnutzen:
  • Standardisierte Berichte, nahtlose Dokumentation, weniger Medienbrüche.
  • Verbesserte Ressourcenzuordnung (z. B. ICU-/IMC-Betten nach objektivierten Trends).

Für die interne Argumentation empfiehlt sich ein einfacher ROI-Ansatz:

• Basis: Anzahl untersuchter Patientinnen/Patienten pro Monat, Anteil mit Entscheidungsrelevanz, vermiedene Zusatzuntersuchungen, verkürzte Liegedauer.
• Kosten: Lizenz/Service, Integration/IT-Betrieb, Schulung.
• Nutzen: Zeitersparnis, vermiedene Kosten, potenziell vermiedene Komplikationen. Nutzen Sie konservative Annahmen und messen Sie real in der Pilotphase.

Beispiel-KPIs zur Erfolgsmessung

Definieren Sie KPIs vor dem Start und tracken Sie sie kontinuierlich.

• Nutzungs- und Prozess-KPIs:
  • Adoptionsrate (% geeigneter EKGs, die analysiert werden)
  • Medianzeit Aufnahme → verfügbarer Bericht
  • Datenvollständigkeit (Anteil verwertbarer EKGs ohne Artefakte)
• Qualitäts-KPIs:
  • Übereinstimmung mit Echo/MRT (Concordance-Metriken)
  • Anteil klinisch relevanter Warnungen vs. Fehlalarme (PPV/NPV)
  • Rate notwendiger Wiederholungsmessungen
• Outcome-KPIs:
  • Zeit bis zur therapeutischen Entscheidung bei kardialen Ereignissen
  • 30-Tage-Wiederaufnahmen wegen kardialer Ursachen
  • Verweildauer in relevanten DRGs (Trend)
• Schulungs-/Change-KPIs:
  • Anteil zertifizierter Nutzerinnen/Nutzer
  • Zufriedenheit (z. B. Net Promoter Score für das Tool)
• Wirtschaftlichkeit:
  • Vermeidene Zusatzuntersuchungen pro 100 Fälle
  • Zeitersparnis pro Fall für Pflege/Ärztinnen und Ärzte

Empfohlene stufenweise Einführung

Ein strukturierter Roll-out reduziert Risiken und erhöht die Akzeptanz.

• Phase 1 – Vorbereitung (2–4 Wochen):
  • Projektteam benennen (Kardiologie, Pflege, IT/MedTech, QS, Datenschutz).
  • Prozessaufnahme, KPI-Definition, Technisches Design (HL7/FHIR-Mapping, Benutzerrechte).
  • Schulungsmaterialien bereitstellen, Testumgebung aufsetzen.
• Phase 2 – Pilotbetrieb (6–8 Wochen):
  • Start in einer Station/Ambulanz mit hoher kardialer Fallzahl.
  • Doppeldokumentation für ausgewählte Fälle (Vergleich mit Echo).
  • Wöchentliche Review-Boards, Feintuning von Schwellen und SOPs.
• Phase 3 – Erweiterung (8–12 Wochen):
  • Ausdehnung auf weitere Bereiche (ICU/IMC, OP-Nachsorge, Sportkardiologie/Arbeitsmedizin).
  • Integration von Alarmkaskaden und Benachrichtigungen in den klinischen Alltag.
  • Schulung weiterer Teams, Etablierung von Superusern.
• Phase 4 – Regelbetrieb & Optimierung (fortlaufend):
  • Monatliche KPI-Reviews, Bericht an Klinikleitung.
  • Kontinuierliche QS, Algorithmus-Updates mit kontrollierter Freigabe.
  • Identifikation neuer Use Cases (z. B. Telemedizinische Nachsorge).

Abschließend gilt: Je näher die Lösung an Ihre bestehenden Prozesse anknüpft, desto schneller realisieren Sie den klinischen und ökonomischen Nutzen. Mit der EKG-basierten Echtzeit-Hämodynamik schaffen Sie eine skalierbare, nicht-invasive Datenbasis für schnellere, fundiertere Entscheidungen – von der Aufnahme bis zur Entlassung, in der Akutmedizin ebenso wie in Prävention, Nachsorge und spezialisierter Leistungsdiagnostik.