CardioVolumeMetrics ermöglicht eine neue Qualität der nicht-invasiven Herz-Kreislauf-Diagnostik: Aus den Phasenlängen des EKGs werden in Echtzeit hämodynamische Parameter und Volumina je Herzzyklusphase abgeleitet. Dieser Beitrag zeigt, wie Sie die Technologie in Klinik und Praxis einsetzen, bestehende EKG-Infrastruktur integrieren und Ergebnisse sicher interpretieren. Im Fokus stehen Workflows zur Frühidentifikation kardialer Funktionsveränderungen, zur Nachsorge nach Herzoperationen, zur Therapietitration bei Herzinsuffizienz sowie zur Überwachung von Hochrisikopersonal und zur Leistungssteuerung im Sport. Ergänzend behandeln wir Qualitätsfaktoren, Validierung, Datenschutz sowie ökonomische Aspekte – und schließen mit Checklisten für Pilotprojekte und interdisziplinäre Zusammenarbeit.

Von EKG‑Phasen zu Volumina: methodische Grundlagen

Das zugrunde liegende mathematische Modell verknüpft die zeitlichen Abschnitte des Herzzyklus, die im EKG sichtbar sind, mit hämodynamischen Zustandsgrößen. Aus den Phasenlängen werden dynamische Parameter in Echtzeit geschätzt:

• Füllungsphase (T‑P bzw. diastolische Intervalle) als Proxy für Vorlast und enddiastolisches Volumen.
• Isovolumetrische Kontraktion (Beginn QRS bis Beginn Auswurf) als Index myokardialer Kontraktilität.
• Ejektionszeit (Systole innerhalb QRS–T) in Relation zu Schlagvolumen und Afterload.
• Isovolumetrische Relaxation (Ende T bis Mitralöffnung) als Hinweis auf Relaxationsdynamik.
• Herzfrequenz und Herzfrequenzvariabilität als Modulatoren autonomer Regulation.

Das Modell projiziert diese Zeitanteile – zusammen mit patientenbezogenen Parametern (z. B. Körpermaße, Alter, Rhythmusstatus) – auf volumetrische Größen pro Zyklus: enddiastolisches und endsystolisches Volumen, Schlagvolumen, Herzzeitvolumen, Ejektionsfraktion sowie abgeleitete Druck‑Zeit‑Indizes. Die Berechnung erfolgt kontinuierlich und kann Trendkurven und Ereignismarker (z. B. Lastwechsel, Medikation, Belastungsstufen) bereitstellen. Wichtig: Die Methode ist diagnostische Entscheidungsunterstützung und ergänzt, nicht ersetzt, echokardiographische oder invasive Verfahren.

Integration in bestehende EKG‑Systeme

Die Nutzung vorhandener EKG-Hardware ist ein Kernvorteil. Die Implementierung verläuft typischerweise in drei Stufen:

1. Datenerfassung und -zugang

   • Kompatibel mit 12‑Kanal-Ruhe‑EKG, Telemetrie und Langzeitmessungen; auch Ableitungen mit 1–3 Kanälen sind möglich, sofern die Signalqualität gesichert ist.
   • Schnittstellen: HL7/FHIR für Befundkommunikation, DICOM/ECG für Archivierung, REST/Batch für Datenexporte aus Monitoring‑Systemen.
   • Anbindung an KIS/EMR für Bestellungen, Befunde und Trendanzeige.

2. Verarbeitung und Visualisierung

   • Edge‑Verarbeitung am EKG‑Gerät oder Server‑seitige Analyse mit Latenzen im Sekundenbereich.
   • Ergebnisdarstellung im bestehenden EKG‑Viewer oder EMR: phasenbezogene Volumina, Trendplots, Qualitätsindikatoren, Kommentare.
   • Konfigurierbare Alarme/Benachrichtigungen (trendbasiert).

3. Governance und Betrieb

   • Rollenbasierter Zugriff (Behandler, Pflege, Sportmedizin, Betriebsarzt).
   • Protokolle für Qualitätssicherung, Audit und Versionsmanagement des Algorithmus.
   • Schulungen, SOPs und Einbettung in klinische Pfade.

Interpretationsrichtlinien: Trends statt Einzelwerte

Für eine robuste klinische Anwendung empfiehlt sich ein trendorientierter Ansatz:

• Baseline definieren: mehrere Messungen in stabilen Bedingungen (Ruhe, standardisierte Körperposition, definierte Atemphase).
• Individuelle Normbereiche: patientenspezifische Referenz statt ausschließlich populationsbasierter Schwellen.
• Trendbewertung: prozentuale Veränderungen über 24–72 Stunden (stationär), Wochen (ambulant), oder stufenbezogen (Belastung).
• Schwellen: nutzen Sie kombinierte Kriterien, z. B. anhaltende Abnahme des Schlagvolumens >10% plus verkürzte Ejektionszeit, bevor Sie eskalieren.
• Kontextualisierung: Medikation, Volumenstatus, Rhythmuslage, Temperatur, Trainingszustand und Messsituation dokumentieren.
• Mehrkanal-Korrelation: kombinieren Sie Befunde mit Echo, Labor (BNP/NT‑proBNP), Blutdruck, SpO2 und klinischem Status.

Faustregel: Ein einzelner Ausreißer soll zu einer Qualitätsprüfung führen; konsistente Trends in Verbindung mit klinischen Hinweisen treiben Entscheidungen.

Qualitätsfaktoren: Signal, Rhythmus, Robustheit

Die Qualität des Eingangssignals bestimmt die Verlässlichkeit der Volumenablesungen:

• Signalqualität
  • Samplingrate ≥ 250 Hz, stabile Elektrodenplatzierung, ausreichend lange Aufnahmen (≥ 30–60 s für Baselines).
  • Artefaktunterdrückung: Bewegungsartefakte, Muskelzittern, Leitungsstörungen minimieren; automatische Qualitätsindizes nutzen.
• Rhythmusbedingungen
  • Sinusrhythmus optimal; bei Vorhofflimmern/‑flattern Mittelwertbildung über mehrere Zyklen und breitere Konfidenzintervalle.
  • Extrasystolen erkennen und aus der Trendberechnung ausschließen.
• Physiologische Modulatoren
  • Atemeinfluss: idealerweise atemgetriggert mitteln oder in Ruhe mit ruhiger Atmung messen.
  • Körperlage und Belastung standardisieren, ins Protokoll aufnehmen.
• Plausibilitätschecks
  • Konsistenzregeln (z. B. Schlagvolumen nicht negativ, Ejektionszeit innerhalb physiologischer Grenzen).
  • Ampelindikatoren für Datenqualität, automatische Hinweise zur Wiederholung der Messung.

Anwendungs-Workflows in Klinik und Praxis

1) Frühidentifikation kardialer Funktionsveränderungen

• Ziel: De‑kompensationen oder beginnende systolische/diastolische Verschlechterungen erkennen.
• Vorgehen:
  • Baseline im stabilen Zustand, dann tägliche bzw. wöchentliche Kurzmessungen.
  • Trendregeln: z. B. fallendes Schlagvolumen bei steigender Herzfrequenz und verkürzter Füllungszeit → Verdacht auf Volumenmangel/Afterload‑Erhöhung.
  • Eskalation: Echo-Termin priorisieren, Medikation prüfen, engmaschige Nachkontrolle.

2) Nachsorge nach Herzoperationen

• Ziel: Frühe Hinweise auf periprozedurale Funktionsänderungen, Tamponadezeichen, Volumensteuerung.
• Vorgehen:
  • Postoperativ engmaschige Messungen (z. B. alle 4–8 Stunden in den ersten Tagen).
  • Achten auf anhaltend reduziertes Schlagvolumen, verlängerte isovolumetrische Phasen oder Trendverschiebungen nach Mobilisation.
  • Dokumentation in EMR, interdisziplinäre Fallbesprechung (Herzchirurgie, Kardiologie, Pflege).

3) Therapietitration bei Herzinsuffizienz

• Ziel: Dosis‑Feinsteuerung (ACE‑Hemmer/ARNI, Betablocker, Diuretika) mit hämodynamischem Feedback.
• Vorgehen:
  • Vor und 1–2 Wochen nach Titrationsschritt messen; zusätzlich patientenseitig Heim‑Messungen (z. B. 3×/Woche).
  • Positive Signale: Zunahme Schlagvolumen, Verlängerung Füllungszeit bei symptomatischer Besserung.
  • Warnsignale: Abnahme Schlagvolumen, tachykarde Kompensation, verschlechterte Füllungsdynamik → Dosisanpassung erwägen und klinisch verifizieren.

4) Überwachung von Hochrisikopersonal (z. B. Piloten)

• Ziel: Frühzeitige Erkennung funktioneller Verschiebungen unter Stress/Jetlag/Belastung.
• Vorgehen:
  • Standardisierte Quartals‑Checks plus anlassbezogene Messungen (z. B. nach Infekten).
  • Trendbasierte Rückmeldungen an Betriebsarzt; klar definierte Rückstufungs- und Freigabepfade.
  • Strenge Datenschutz- und Governance-Regeln, getrennte medizinische Aktenführung.

5) Leistungssteuerung im Sport

• Ziel: Training nach objektiver kardialer Leistungsfähigkeit und Erholungsstatus steuern.
• Vorgehen:
  • Stufenbelastung mit gleichzeitiger Echtzeit‑Auswertung der Volumen- und Ejektionsdynamik.
  • Indikatoren der kardiovaskulären Effizienz: höheres Schlagvolumen bei gleicher HF, schnellere Normalisierung der Füllungszeit in der Erholung.
  • Anwendung zur Prävention von Übertraining und zur Rückkehr‑zu‑Sport‑Planung.

Validierung, Sicherheit und Datenschutz

• Klinische Validierung
  • Methodenkorrelation mit Echo (2D/3D), MRT und – wo gerechtfertigt – invasiven Referenzen.
  • Studiendesign: Prospektiv, multizentrisch, vordefinierte Subgruppen (Rhythmusstörungen, HFpEF/HFrEF, postoperative Patienten).
  • Metriken: Bland‑Altman‑Analysen, Konkordanz von Trendrichtungen, Reproduzierbarkeit, Responsivität auf Intervention.
• Sicherheit und Risikomanagement
  • Nutzung als Zusatzinformation; klare Hinweise, dass klinische Entscheidungen den Gesamtbefund berücksichtigen.
  • Alarmstrategie mit Bestätigungslogik (z. B. wiederholte Messung, Qualitätscheck).
  • Dokumentierte Limitierungen (z. B. ausgeprägte Arrhythmielast, schwere Leitungsstörungen).
• Datenschutz und Compliance
  • DSGVO-konforme Verarbeitung: Datenminimierung, Zweckbindung, Pseudonymisierung im Forschungsbetrieb.
  • Technische Maßnahmen: Ende‑zu‑Ende‑Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Audit‑Logs, regelmäßige Penetrationstests.
  • Verträge: Auftragsverarbeitungsverträge, technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs), Datenschutz‑Folgenabschätzung bei großflächiger Einführung.

Ökonomische Vorteile durch bestehende EKG‑Infrastruktur

• Investitionsschutz: Nutzung vorhandener EKG‑Geräte und ‑Workflows senkt Anlaufkosten.
• Effizienzgewinne: Schnell verfügbare hämodynamische Trends ermöglichen bessere Triage, reduzieren unnötige bildgebende Ad‑hoc‑Untersuchungen und fokussieren Ressourcen auf Patienten mit höchstem Bedarf.
• Durchsatz: Ambulante Kontrollen können standardisiert werden; telemedizinische Pfade profitieren von trendbasierten Eskalationskriterien.
• Outcome‑Potenzial: Frühere Interventionen reduzieren Komplikationsraten, Aufenthaltsdauer und Wiederaufnahmen – mit positiver Wirkung auf Kosten und Qualität.
• Skalierbarkeit: Software‑Rollouts sind standortübergreifend möglich; Lizenz‑/Nutzungsmodelle lassen sich an Fallzahlen koppeln.

Praktische Checklisten

Pilotprojekt-Checkliste

• Zieldefinition: Welche klinische Frage soll beantwortet werden (z. B. HF‑Titration, Post‑OP‑Nachsorge)?
• Population: Einschlusskriterien, Subgruppen, Rhythmusstatus, Setting (stationär/ambulant).
• Endpunkte: Trend‑Konkordanz mit Standardverfahren, Zeit bis Intervention, Workflow‑Metriken.
• Integration: Schnittstellen (HL7/FHIR/DICOM), Viewer‑Integration, Alarmwege.
• Datenqualität: SOPs zu Elektrodenanlage, Messdauer, Artefaktmanagement, Qualitätsmetriken.
• Governance: Datenschutzkonzept, Rollenrechte, Schulungen, Dokumentationsstandard.
• Evaluation: Zeitplan, Meilensteine, Zwischenanalysen, Kriterien für Skalierung.

Interpretations-Checkliste (pro Messreihe)

• Baseline vorhanden und Bedingungen dokumentiert (Lage, Atmung, Medikation)?
• Signalqualität ausreichend (QI‑Ampel grün/gelb, Artefakte minimal)?
• Rhythmuslage dokumentiert und in die Auswertung einbezogen?
• Trends über mehrere Zyklen/Sitzungen konsistent?
• Kontext berücksichtigt (Symptome, Vitalparameter, Labor, Echo)?
• Entscheidungsregeln erfüllt und Gegenprüfung geplant (z. B. Wiederholungsmessung)?

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

• Klinisch: Kardiologie, Herzchirurgie, Intensiv/Intermediate Care, Pflege.
• Technik/IT: Medizintechnik, IT‑Integration, Informationssicherheit.
• Wissenschaft: Datenanalyse, Biostatistik, Studienkoordination.
• Spezifische Stakeholder: Sportmedizin/Trainerstab, Betriebsärzte/Flugmediziner, Datenschutzbeauftragte.
• Regelkommunikation: Fallkonferenzen, M&M‑Runden, Qualitätszirkel, Schulungen.

Fazit: Präzise Trends, bessere Entscheidungen

Durch die Ableitung hämodynamischer Volumina aus EKG‑Phasenlängen erhalten Sie in Sekunden wertvolle Trendinformationen über die kardiale Funktion – ohne zusätzliche Hardware und mit hoher Skalierbarkeit. Entscheidend sind eine saubere Integration in bestehende EKG‑Workflows, klare Interpretationsregeln, konsequente Qualitätssicherung sowie eine valide, datenschutzkonforme Einführung. Mit strukturierten Pilotprojekten und interdisziplinärer Zusammenarbeit können Sie die Technologie zielgerichtet einsetzen – für frühere Interventionen, präzise Therapieführung und eine effizientere Versorgung Ihrer Patientinnen und Patienten sowie eine sichere Leistungssteuerung in Hochrisiko‑ und Sportumgebungen.