CardioVolumeMetrics nutzt ein neuartiges mathematisches Modell, um aus den Phasenlängen eines Standard-EKGs kardiale Volumina und hämodynamische Parameter nicht-invasiv in Echtzeit abzuleiten. Damit werden Veränderungen der Pumpfunktion und der Kreislaufdynamik sichtbar, bevor klinische Symptome oder strukturelle Veränderungen im Bild entstehen. Für Sie bedeutet das: präzise Verlaufsdaten mit geringer Implementierungshürde, einsetzbar in Praxis, Klinik und anspruchsvollen Einsatzfeldern wie Leistungsdiagnostik oder Luftfahrtmedizin – auf Basis der EKG-Geräte, die bereits vorhanden sind.

Die Technologie adressiert drei Kernanwendungen:

• Früherkennung kardiovaskulärer Risiken in der haus- und fachärztlichen Versorgung,
• verlaufsnahe Nachsorge nach Herzoperationen,
• kontinuierliche Leistungs- und Sicherheitsüberwachung bei Sportlern und Piloten.

Ergänzend erleichtern integrierte Workflows den Einsatz im klinischen Alltag, und standardisierte Schnittstellen ermöglichen die nahtlose Anbindung an bestehende IT-Systeme. Die Echtzeitdiagnostik generiert zugleich klare Einsparpotenziale durch effizientere Entscheidungen und vermiedene Folgekosten.

Von EKG-Phasen zu Volumina: Methodik und Parameter

Im Zentrum steht die Auswertung der EKG-Phasenlängen (z. B. PR, QRS, QT, RR) und ihrer Beziehung zu den mechanischen Ereignissen des Herzzyklus. Das Modell von CardioVolumeMetrics bildet die elektromechanische Kopplung ab und schätzt aus den zeitlichen Verhältnissen zwischen Erregungsausbreitung, Kontraktionsbeginn und Relaxation die volumenbezogenen Zustandsgrößen des Herzens.

Berechnete Zielgrößen umfassen:

• Enddiastolisches und endsystolisches Volumen (EDV/ESV),
• Schlagvolumen (SV) und Herzzeitvolumen (CO),
• Ejektionsfraktion (EF),
• surrogatbasierte Größen für Nachlast und Vorlast,
• dynamische Parameter unter Belastung (z. B. Kontraktilitätsindizes, Erholungszeit).

Technisch werden die EKG-Rohdaten (12-Kanal-Ruhe-EKG, Telemetrie oder Holter) mit robusten Algorithmen hinsichtlich Signalqualität, Rhythmus und Artefakten geprüft. Die Phasenlängen werden adaptiv detektiert, beat-to-beat normalisiert und in das hämodynamische Modell eingespeist. Das Ergebnis: kontinuierliche, interpretierbare Verläufe zentraler kardialer Kennzahlen – ohne zusätzliche Sensorik, Kontrastmittel oder Eingriffe.

Hinweise zur Praxis:

• Die Genauigkeit profitiert von sauber angelegten Elektroden, Bewegungskontrolle und guten Hautkontakten.
• Arrhythmien, Leitungsstörungen oder medikamentöse Einflüsse werden modellseitig berücksichtigt; relevante Unsicherheiten werden ausgewiesen.
• Die Methode ergänzt, ersetzt aber nicht vollständig die Bildgebung, insbesondere wenn strukturelle Diagnosen erforderlich sind.

Früherkennung in der Praxis: vom Routine-EKG zur risikoadaptierten Versorgung

In der primär- und fachärztlichen Versorgung lässt sich das Routine-EKG um eine hämodynamische Bewertung erweitern. Innerhalb weniger Minuten erhalten Sie ein Profil von Volumina und Leistungsparametern, das frühe Abweichungen sichtbar macht – etwa eine abnehmende EF-Tendenz, eine reduzierte Schlagvolumendynamik unter minimaler Belastung oder verlängerte Erholungszeiten.

Typischer Workflow:

1. Standard-EKG erfassen (Ruhe, ggf. kurze Stufenbelastung z. B. 20–30 Kniebeugen).
2. Automatische Phasenanalyse und Modellierung in der CardioVolumeMetrics-Anwendung.
3. Befundübersicht mit Ampelsystem und Referenzbereichen; optionale Trendfortschreibung bei Verlaufsuntersuchungen.
4. Entscheidungsunterstützung: Beobachten, zeitnahe Kontrolle, bildgebende Abklärung oder Therapieanpassung.

Beispielhafte Verlaufsgraphik (Trend EF und Schlagvolumen über drei Quartale):

EF (%)      ──╮     ╭───╮
            58╯╲   ╱    ╰─57
            56  ╲_╱         (Q1→Q3)
SV (ml)     ─╮  ╭─╮  ╭─╮
            72╯╲╱  ╰─╯  ╰─68
Zeit        Q1      Q2      Q3

Interpretation: leichte, kontinuierliche Abnahme von EF und SV bei unverändertem Ruhepuls – Anlass für frühzeitige Abklärung, bevor Belastungsdyspnoe klinisch manifest wird.

Nutzen:

• Frühe Intervention statt spätem Reagieren,
• objektive Verlaufskontrolle von Lebensstil- und Medikationseffekten,
• bessere Triage, welche Patientinnen/Patienten weiterführende Diagnostik benötigen.

Nachsorge nach Herzoperationen: engmaschig, nicht-invasiv, alltagsnah

Nach Klappen- oder Bypass-Operationen zählt die engmaschige Funktionskontrolle. CardioVolumeMetrics liefert dabei frequente, belastungsarme Messpunkte: Auf Station, in der Reha, in der Ambulanz und – bei geeigneter Telemetrie – auch zu Hause.

Vorgeschlagener Stations-/Ambulanz-Workflow:

• Pflege: Elektrodenanlage, kurze Ruhephase, EKG-Start.
• System: Qualitätscheck, automatische Phasenerkennung, Volumen-/CO-Berechnung.
• Ärztin/Arzt: Befundprüfung, Vergleich mit prä-/postoperativen Zielen, Dokumentation und Therapieanpassung.

Beispielhafte Tagesverlaufsgraphik (Herzzeitvolumen und Herzfrequenz Tag 3–7 postoperativ):

CO (l/min)  4.0 ─╮     ╭── 4.8
               ╭─╯╲   ╱
               ╰──╳──╯   (Mobilisation ↑)
HR (bpm)      86 ─╮╭───╮  78
                 ╰╯   ╰──
Tag            3    5    7

Interpretation: moderater Anstieg des CO bei sinkender Ruhefrequenz und stabiler EF – Zeichen einer sich normalisierenden Hämodynamik. Auffällige Muster (z. B. CO-Abfall, verlängerte Relaxation) werden flag-basiert kenntlich gemacht und können eine frühere Echo-Kontrolle auslösen.

Nutzen:

• Engere Steuerung von Mobilisation und Medikation,
• weniger ungeplante Wiederaufnahmen durch proaktive Anpassungen,
• telemedizinische Überbrückung zwischen Entlassung und erster Kontrolle.

Performance und Sicherheit: Monitoring für Sportlerinnen/Sportler und Piloten

In Hochleistungsumgebungen ist die Kombination aus Leistungsoptimierung und Sicherheit entscheidend. Die Ableitung hämodynamischer Parameter aus EKG-Phasen erlaubt eine dichte Messfrequenz während Training, Flugeinsatzvorbereitung oder Check-ups – ohne zusätzliche Sensorik.

Einsatzbeispiele:

• Stufen- oder Feldtests: Beat-to-beat-Schlagvolumen, CO und Erholungszeiten als objektive Steuergrößen.
• Präventive Sicherheit: Detektion atypischer Reaktionen (z. B. disproportionaler CO-Abfall unter submaximaler Last).
• Return-to-play/Return-to-fly: dokumentierte Normalisierung von EF- und SV-Trends.

Beispielhafte Belastungs-/Erholungsdarstellung:

Last       ▄▄▆███▇▇▆▁
SV (ml)    65 72 78 80 79 70 66
CO (l/min) 4.8 6.0 7.2 8.0 7.8 6.2 5.1
Phase      Ruhe  Belastung (3 Stufen)   Erholung (3 Min)

Interpretation: adäquater SV- und CO-Anstieg unter Last und rasche Erholung – unauffälliges Profil. Abweichungen (Plateau, verzögerte Erholung) werden quantifiziert und farblich markiert.

Implementierung mit vorhandenen EKGs: schlank und skalierbar

Ein zentrales Merkmal ist die Nutzung bestehender EKG-Infrastruktur. Das senkt Kosten, beschleunigt die Einführung und minimiert Schulungsaufwand.

Unterstützte Setups:

• 12-Kanal-Ruhe-EKG mit Export (SCP-ECG, DICOM-Waveform, XML/PDF mit Rohdaten),
• Telemetrie/Holter mit Zugriff auf R-Zeitreihen und Kanäle,
• Belastungs-EKG mit kontinuierlicher Datenbereitstellung.

Empfohlener Vorgehensplan:

1. Bestandsaufnahme: Geräte, Schnittstellen, IT-Umgebung, Datenschutzvorgaben.
2. Pilotstation/-praxis: definierter Use Case (z. B. postoperative Nachsorge), SOP-Entwurf.
3. Schulung: 60–90 Minuten für Pflege (Elektrodenanlage, Qualität), 60 Minuten für Ärztinnen/Ärzte (Interpretation, Workflows).
4. Technische Anbindung: Treiber/Connector, Testdatensatz, Validierung mit Kontrolluntersuchungen.
5. Roll-out: Schrittweise Erweiterung, KPI-Tracking (Durchlaufzeit, Befundrate, Folgeuntersuchungen).

Rollen und Aufgaben:

• Pflege/MTAs: Aufnahme, Qualitätssicherung, Dokumentation.
• Ärztinnen/Ärzte: Befundung, Therapieentscheid, Kommunikation.
• IT/Medizintechnik: Schnittstellen, Monitoring, Security.

Integration und Datenschutz: reibungslos in die bestehende IT-Landschaft

Damit Daten dort ankommen, wo Sie entscheiden, setzt CardioVolumeMetrics auf offene Standards:

• HL7/FHIR: Austausch von Messwerten als FHIR Observation (z. B. EF, SV, CO) mit Komponenten für Zeitbezug und Unsicherheiten.
• HL7 v2 / ORU: strukturiertes Befundergebnis in Systeme ohne FHIR.
• DICOM-Waveform/SCP-ECG: Import der EKG-Rohdaten.
• PDF/HTML-Befunde: für Befundserver und E-Akte.

Technische Aspekte:

• Patientenzuordnung via Worklist/QR/Barcode,
• Role-based Access Control, Protokollierung (AuditLog), Verschlüsselung in Transit und at Rest,
• Mandantenfähigkeit für Verbünde,
• Export für Forschung (pseudonymisiert), mit Governance-Freigaben.

Interoperabilität in der Praxis:

• Klinik: Übergabe der Ergebnisse an KIS/PDMS, Sichtbarkeit im PACS/VNA, Alarme in Telemetrie-Dashboards.
• Praxis: Integration in PVS, strukturierte Befundkacheln, Verlaufskarten.
• Telemedizin: sichere Cloud-Komponente oder On-Prem-Bridge, DSGVO-konforme Einwilligungen.

Kostenwirkung und ROI: Effizienz durch Echtzeitdiagnostik

Die Kostenwirkung entfaltet sich über mehrere Hebel:

• Nutzung vorhandener EKGs: keine Neuanschaffung teurer Hardware, geringe CapEx.
• Verkürzte Durchlaufzeiten: Messung und Befund in Minuten; höhere Taktung ohne Qualitätsverlust.
• Zielgerichtete Bildgebung: bessere Triage führt zu weniger unnötigen Echos oder CTs; bildgebende Untersuchungen erfolgen, wenn die Verlaufsdaten es nahelegen.
• Vermeidung von Komplikationen: frühe Trendabweichungen erlauben proaktives Handeln, potenziell weniger Wiederaufnahmen.

Beispielhafte ROI-Rechnung (Modell, anpassbar an Ihre Einrichtung):

• Annahmen: 20 Untersuchungen/Tag, 220 Arbeitstage/Jahr; 30 % benötigen aufgrund unauffälliger Hämodynamik keine zusätzliche Bildgebung; Zeitersparnis 10 Minuten/Untersuchung.
• Wirkung: ca. 1320 vermiedene Folgeuntersuchungen/Jahr; Freisetzung von ~733 Stunden Personalzeit; reduzierte Wartezeiten; bessere Auslastung bildgebender Kapazitäten.
• Zusatznutzen: geringere Reisekosten für Patientinnen/Patienten (Ambulanz), erhöhte Versorgungsqualität in der Fläche.

Transparenz:

• Das System weist Messunsicherheiten aus.
• Klinische Schwellenwerte sind konfigurierbar, um lokale Protokolle abzubilden.
• Qualitätskennzahlen (Signalqualität, Artefaktquote) unterstützen kontinuierliche Verbesserung.

Zusammenarbeit und Qualität: interdisziplinär zum Erfolg

Die Stärke der Methode liegt in der Verbindung von Kardiologie, Mathematik, Signalverarbeitung und klinischer Prozessgestaltung. CardioVolumeMetrics arbeitet mit einem interdisziplinären Team aus Wissenschaftlerinnen/Wissenschaftlern und Kardiologinnen/Kardiologen, um das Modell kontinuierlich zu verfeinern und in der Breite anwendbar zu machen.

Empfohlene Elemente der Zusammenarbeit:

• Klinische Paten: definieren Indikationen, Schwellen und SOPs.
• Pflege und MTAs: treiben Qualität der Datenerhebung, geben Feedback zu Handhabbarkeit.
• IT und Datenschutz: gewährleisten sichere, stabile Integration.
• Qualitätszirkel: regelmäßige Fallreviews, Benchmarking, Abgleich mit Bildgebung und Laborparametern.
• Forschung: gemeinsame Projekte zur Validierung in Subgruppen (z. B. Arrhythmien, Sportkardiologie, Post-OP).

Abschließend gilt: Die hämodynamische Auswertung aus EKG-Phasen macht kardiale Funktionsänderungen früh und niedrigschwellig sichtbar. Mit klaren Workflows, sicherer IT-Integration und einem Team, das Medizin und Technik zusammenführt, entsteht ein messbarer klinischer und ökonomischer Mehrwert – vom Praxisalltag über die postoperative Nachsorge bis zur Hochleistungs- und Luftfahrtmedizin.