Telemonitoring-System zur Früherkennung von COPD-Exazerbationen.

Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist ein weltweites Gesundheitsproblem. Es ist nicht nur die vierte Todesursache mit 600 Millionen Todesfällen pro Jahr, sondern es ist auch die am schnellsten ansteigende Pathologie in Bezug auf die Sterblichkeit in den Industrieländern und wird im Jahr 2020 die zweitgrößte Todesursache sein (Daten der WHO). Außerdem wird ihre Wirkung weitgehend unterschätzt. Nur bei einem von vier Patienten wird die Diagnose gestellt, oft mit Verzögerung, was die therapeutischen Chancen offensichtlich verringert. Folglich wird COPD oft erst in späten Stadien erkannt und geheilt, während sie auch bei jüngeren Menschen (ab 45-50 Jahren) ein bedeutendes Gesundheitsproblem darstellt. Jüngste Studien schätzen die durchschnittlichen Kosten pro Patient auf 1.300 Euro pro Jahr, die in schwereren Stadien auf 7.000 Euro ansteigen können. Ein maßgeschneidertes Management von COPD-Patienten würde es offensichtlich ermöglichen, die Kosten für Krankenhausaufenthalte zu senken und die Lebensqualität zu verbessern. Dieses Management könnte von der Unterstützung durch Informations- und Kommunikationstechnologie profitieren, die die Möglichkeit bietet, Patienten ohne wiederholte Krankenhausbesuche fernzuüberwachen und die Wirksamkeit der Gesundheitsdienste zu verbessern. Darüber hinaus machen die hohe Häufigkeit von Exazerbationen und ihr oft atypisches klinisches Erscheinungsbild bei älteren Patienten die Verfügbarkeit eines Telemonitoring-Systems besonders wünschenswert, das eine kontinuierliche Kontrolle und im Bedarfsfall ein frühzeitiges Eingreifen gewährleisten könnte. Der Einsatz von Telemonitoring-Systemen bei COPD-Patienten hat bereits eine moderate Wirksamkeit bei der Reduzierung von Krankenhauseinweisungen und anderen damit verbundenen Folgen gezeigt (Pedone C et al. BMC Health Serv Res 2003), aber die Evidenz ist nicht einheitlich (Pedone C e Lelli D Pneumonol Alergol Pol 2015). Eine weitere Verbesserung der Auswirkungen von Telemonitoring-Systemen auf den Gesundheitszustand von COPD-Patienten könnte durch ein Decision Support System (DSS) erreicht werden, das in der Lage ist, klinische Ereignisse (d. h. Exazerbationen) und zur Unterstützung von Gesundheitsdienstleistern bei der Überwachung oder Vorhersage von Ereignissen auf der Grundlage von Variationen klinischer Parameter, die nicht direkt mit herkömmlichen Strategien erfasst werden.

Unsere Forschungsgruppe (L.I.A., Università Campus Biomedico di Roma, Asl n. 4 Lanusei) hat bereits einen Vorhersagealgorithmus für Exazerbationen oder klinisch besorgniserregende Ereignisse vor dem Auftreten von Symptomen entwickelt. Das Projekt wurde von der Provincia Autonoma di Bolzano (Italien) finanziert und auf der IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI) vom 24. bis 27. Februar 2016 in Las Vegas vorgestellt ["On the Remote Detection of COPD-Related Worrisome Veranstaltungen" - BHI 2016]. Das vollständige Papier wurde im März 2017 im IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [„A Decision Support System for Tele-Monitoring COPD-related Worrisome Events“] veröffentlicht.

Unter Nutzung unserer Ergebnisse wurde ein innovatives medizinisches Gerät zur Überwachung des Gesundheitszustands entwickelt, um Exazerbationen oder klinisch besorgniserregende Ereignisse durch die Berücksichtigung früher Anzeichen zu erkennen, die dem Patienten noch nicht bewusst sind, und ihm dementsprechend vorzuschlagen, sich an Ärzte zu wenden, bevor Symptome auftreten . Das Gerät besteht aus einem digitalen Bluetooth-Pulsoximeter und einer APP. Die APP verbindet sich mit dem Pulsoximeter, das die Herzfrequenz und die Blutsauerstoffsättigung misst. Die APP passt sich zunächst an die physiologischen Eigenschaften jedes Patienten an und personalisiert so ihre Antworten, indem sie ihre eigenen Koeffizienten für die Analyse der verwendeten Parameter auf der Grundlage des kontinuierlichen Datenflusses festlegt, der vom Pulsoximeter empfangen wird. Die anfängliche "Anpassungszeit" für die Grundeinstellung des Geräts wurde auf 5 Tage geschätzt, danach wird sich das Gerät sowohl durch Selbstlernen unter Verwendung der Eingabedaten als auch durch ein mögliches, aber nicht obligatorisch, Eingreifen von Ärzten, die die Konfigurationsparameter für eine bessere Reaktion der Maschine ändern. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Algorithmus potenziell kritische Situationen mit einem Sensitivitätsindex von 98 % und einer Spezifität von 100 % erkennen kann.

3. Studienziele

Um den Algorithmus an einer größeren Population zu testen, um die Leistung des aktuellen Systems zu überprüfen. Basierend auf der Anzahl der vom System verwendeten Deskriptoren und unter Berücksichtigung einer Drop-off-Rate von 15 %, einer Fehlerspanne von 0,02, p = 0,05, beträgt die Anzahl der aufgenommenen Patienten 120.

Trainieren des Algorithmus für die Erkennung von Exazerbationen, definiert als Verschlechterung der Dyspnoe oder des Auswurfs von Entitäten, die über der normalen zirkadianen Variabilität liegen und Behandlungsmodifikationen erfordern, die durch klinische Bewertung festgestellt wurden; Kalibrierung und Validierung des Algorithmus zur Erkennung von Exazerbationsepisoden.

Bewertung der Wirksamkeit des Systems in Bezug auf Kosten und Lebensqualität des Patienten:

Wirksamkeit:

sie basiert auf dem Vergleich der Häufigkeit von Notaufnahmen und Krankenhauseinweisungen in den drei Jahren vor dem Eingriff und während des Eingriffszeitraums, um den erwarteten Rückgang des Bedarfs an außerordentlicher Versorgung zu überprüfen. Zu diesem Zweck werden nach Genehmigung die Akten A und L der Scheda di Dimissione Ospedaliera (SDO) verwendet. Auf diese Weise werden alle Daten zu Notaufnahmen und Krankenhauseinweisungen, Ursachen und Tagen des Krankenhausaufenthalts für jeden Patienten abgerufen. Eine signifikante Verringerung der kumulativen Häufigkeit des Ergebnisses wird als Nachweis der Wirksamkeit angesehen. Der Vergleich zwischen dem Interventionsjahr und dem Vorjahr wird durch die Analyse der Zeitreihen einschließlich der letzten 3 Jahre und der Intervention ergänzt, um zu vermeiden, dass ein scheinbar signifikanter Unterschied zwischen dem Interventionsjahr und dem Vorjahr nur die Entwicklung widerspiegelt ein Trend. Da erfasste Parameter darüber hinaus auch durch Vorfälle modifiziert werden können, nicht nur respiratorischer, sondern auch anderer Herkunft (z. Herz-) Pathologie werden die Ursachen von Notaufnahmen oder Krankenhauseinweisungen zum Zwecke einer analytischen Bewertung der Wirkungen des Eingriffs erfasst und katalogisiert.

Die Analyse der objektiven Ergebnisse, die Ausdruck des Pflegebedarfs sind (Wirksamkeitsprüfung 1), wird ergänzt durch die Analyse der gesundheitlichen Auswirkungen, ausgedrückt durch eine Ausgangs- und abschließende oligodimensionale Bewertung, einschließlich eines Maßes für Dyspnoe (MRC), eines körperlichen Leistungsindex ( 6'WT), eine persönliche Autonomie-Skala (ADL, IADL) und ein Gesundheitsstatus-Fragebogen korreliert mit Atemwegserkrankungen (CAT). Da es für dieses Ergebnis keinen Vergleich gibt, wird dasselbe im Falle einer Stabilität der Leistung im Vergleich zum Ausgangswert als erreicht angesehen.

Kosten/Wirksamkeit: Unter Annahme gewichteter durchschnittlicher Krankenhauskosten bei verschlimmerter COPD und Schätzung der Kosten des vorgeschlagenen Eingriffs (siehe beigefügtes Analyseschema) wird der Eingriff als kosten-/wirksam erachtet, wenn die erzielten Einsparungen mindestens 25 % der Ausgaben übersteigen anfallen. Dieser Schwellenwert ist, wenn auch willkürlich, zweckmäßig und vernünftig, da niedrigere Werte durch verschieden lokalisierte Fehler im Verfahren zur Berechnung der beteiligten Variablen bestraft werden könnten.

Patienten mit COPD mit häufigen Exazerbationen werden unabhängig vom Grad der Bronchialobstruktion oder dem GOLD-Stadium aufgenommen. Gemäß den GOLD-Leitlinien von 2018 gelten zwei oder mehr Exazerbationen pro Jahr oder mindestens eine Exazerbation mit Krankenhausaufenthalt als häufig. Exazerbation bedeutet jede Veränderung der Atemwegsgesundheit, die eine Änderung der medikamentösen Therapie erfordert, unabhängig von der Notwendigkeit einer Notaufnahme oder Krankenhauseinweisung, was umgekehrt den Anteil der Exazerbationen charakterisiert, die das erste Wirksamkeitsergebnis darstellen. Patienten in Langzeit-Sauerstofftherapie mit kognitiver Beeinträchtigung, die nach Ansicht des Prüfarztes die Möglichkeit der Einhaltung des Protokolls beeinträchtigen und deren Lebenserwartung auf ein Jahr begrenzt ist, werden ausgeschlossen. Es sind keine anderen Ausschlusskriterien vorgesehen, insbesondere Komorbidität, da die Studie für eine reale Dimension konzipiert ist und der Algorithmus verwendet werden kann, um Informationen von Interesse für eine Verschlechterung der nicht-respiratorischen Pathologie zu vermitteln.

Jeder Patient erhält das BPCOmedia-Kit zur Messung des COPD-Gesundheitsstatus des Patienten. Das Kit besteht aus einem Bluetooth-Pulsoximeter und einer APP für Android-Systeme, die von Google Play heruntergeladen und auf dem Android-Smartphone des Patienten ab Version 4.1 installiert werden kann.

Während der Untersuchung kümmert sich eine engagierte Fallmanager-Krankenschwester für den professionellen Teamleiter (GP) und für das gesamte Team, in dem der spezialisierte Pneumologe anwesend ist, um einen unparteiischen und übergreifenden Ansatz für die Entwicklung eines personalisierten Behandlungsplans, der die Koordination erleichtert und angemessen ist Nutzung der verschiedenen Dienste.

Messungen der Oxyhämoglobinsättigung und der Herzfrequenz werden 3-mal täglich gemäß einem vordefinierten Überwachungsplan und immer dann durchgeführt, wenn der Patient Symptome zeigt. Der Patient wird sich zunächst an die Krankenpflegekraft des Fallmanagers oder an den Hausarzt wenden, wenn der erste nicht verfügbar ist, wenn der Algorithmus eine potenziell gefährliche Situation erkennt oder wenn sein wahrgenommener Gesundheitszustand von der Messung des Telemonitoring-Systems abweicht. Andererseits überwachen die Case Manager Nurse und der Hausarzt täglich die Parameter und beurteilen, ob die erhaltenen Werte mit einer anhaltenden oder drohenden Verschlechterung des Gesundheitszustands („besorgniserregendes Ereignis“) vereinbar sind. In diesem Fall wird der Patient telefonisch kontaktiert, um die Symptome oder das Vorhandensein von Anzeichen einer Exazerbation (Dyspnoe, Asthenie, erhöhte Sekretion) zu untersuchen. Auf der Grundlage der erhaltenen Daten wird das besorgniserregende Ereignis wie folgt neu klassifiziert:

Falscher Alarm; Geringfügiges Ereignis (klinische Verschlechterung, die keine therapeutische Intervention oder andere Interventionen erfordert) Mögliche Exazerbation. Im Falle einer möglichen Exazerbation wird der Patient vom Hausarzt aufgesucht, der das tatsächliche Vorliegen einer Exazerbation feststellt (mit entsprechender Anpassung der Therapie, Indikation weiterer diagnostischer Untersuchungen oder Überweisung an eine höhere Behandlungsebene, je nach Indikation). oder klassifizieren Sie das Ereignis als "Minor Event".

Der Pneumologe steht für die Interpretation fachspezifischer Situationen immer zur Verfügung und wird je nach Verfügbarkeit sowohl von der Case Manager Nurse als auch vom Hausarzt kontaktiert. Bei besonderen Situationen, beispielsweise wichtigen Entsättigungen, werden Vorzugsrouten aktiviert, damit der Pneumologe rechtzeitig eingreifen kann.

Um eine ausreichende Anzahl von Veranstaltungen für die Ziele des Projekts zu erhalten, ist geplant, mindestens 120 Patienten einzuschreiben, die über einen Zeitraum von 12 Monaten nachbeobachtet werden.

Das Hauptergebnis werden bronchiale Exazerbationen sein, von denen angenommen wird, dass sie eine Poisson-Verteilung mit einem Durchschnitt von 2/Patient/Jahr aufweisen. Betrachtet man eine Reduktion von 0,25 Exazerbationen/Patient/Jahr als klinisch signifikant, erhalten wir unter Verwendung der Lehr-Gleichung mit Typ-I- und Typ-II-Fehlern von 5 % bzw. 20 % eine Schätzung der Stichprobengröße von 480 Personen, die ein Jahr lang beobachtet wurden; Es wird als angemessen angesehen, auf 500 zu erhöhen, um etwaige Verluste während der Nachsorge auszugleichen.

Diese Stichprobengröße ist auch für die Entwicklung des Ereignisvorhersagealgorithmus ausreichend: Tatsächlich, basierend auf der Anzahl der vom System verwendeten Deskriptoren und unter Berücksichtigung einer Drop-Off-Rate von 15 %, Fehlermarge von 0,02, p = 0,05, die Anzahl der erforderlichen Patienten beträgt 120.

Die Instrumentierung wird im Rahmen einer Schulung übergeben, in der der Patient über die Funktionsweise des Telemonitoring-Systems und das Verhalten bei Veränderungen des Gesundheitszustandes unterrichtet wird.

Das entsprechende Verständnis wird am Ende der Sitzung überprüft, und das Studienpersonal bietet dem Patienten im Bedarfsfall auch nach einiger Zeit weitere Sitzungen an.

Der Patient wird auch darauf hingewiesen, dass das Untersuchungssystem die übliche Hilfe nicht ersetzt und dass es im Falle einer Veränderung der Symptome notwendig ist, die üblichen Verfahren zu befolgen, indem er sich bei Bedarf an den Hausarzt oder den Spezialisten wendet.

Alle Patienten unterschreiben eine Einverständniserklärung. Das verwendete Telemonitoring-System ist nicht als Ersatz für die normale Hilfeleistung gedacht und die Studienverfahren sehen keine Notfallinterventionen vor, daher wird den Teilnehmern empfohlen, sich zur Beurteilung gesundheitlicher Probleme an ihren Arzt zu wenden und im kritischen Fall die üblichen Notfallmaßnahmen zu aktivieren Situationen.

Datenanalyse Die Daten werden nach Methoden der deskriptiven Statistik analysiert, um die Leistung, Rechengenauigkeit, Präzision, Spezifität und Sensitivität zu bewerten. In der Trainingsphase werden zunächst Daten einer Referenzpopulation verwendet. Anschließend wird unter Verwendung der ausgelassenen Person das Systemtraining erneut unter Verwendung der während des vorliegenden Experiments erfassten Daten bewertet, wobei dann mit der Schätzung der Leistungen fortgefahren wird.

5. Fernüberwachungssystem

Die grundlegenden Eigenschaften sind unten zusammengefasst:

Das System besteht aus der App und einem Pulsoximeter und ist als Medizinprodukt zertifiziert (Stand Juni 2017); Der Patient erhält ein Kit bestehend aus einem Pulsoximeter und der Android-App, die von Google Play heruntergeladen und auf Ihrem Android-Smartphone ab Version 4.1 installiert werden kann; Der Patient führt mit der App Messungen zu Hause durch, ohne dass externe Unterstützung erforderlich ist; Die App arbeitet in drei Modi: Konfiguration, Training / Kalibrierung, Überwachung; Während der Konfiguration erstellt der Benutzer ein Konto, das mit dem gekauften Pulsoximeter und der App verknüpft ist, um den Missbrauch des Geräts durch Personen zu reduzieren, die es nicht gekauft haben; Während der Trainingsphase sammelt die App die notwendigen Informationen, um den Algorithmus zu kalibrieren und ihn in die Lage zu versetzen, das Auftreten eines der oben genannten gefährlichen Ereignisse zu erkennen; Während der Überwachungsphase verwendet der Patient die App, um den Beginn eines der oben genannten gefährlichen Ereignisse zu überwachen; Der Benutzer kann unter Verwendung der während der Konfiguration bereitgestellten Anmeldeinformationen auf ein Webportal namens Patientenportal zugreifen, wo er den Verlauf der durchgeführten Messungen überprüfen kann; Das Patientenportal ermöglicht es dem Endbenutzer, seine Daten in einer grafischen und intuitiven Form anzuzeigen und Messungen mit seinem Arzt zu teilen; Ärzte greifen auf ein ihnen gewidmetes Portal zu, das medizinisches Portal genannt wird; Im Ärzteportal kann der Arzt die von seinen Patienten durchgeführten Messungen einsehen, sofern der Patient dem Arzt die Einsicht in seine Daten ermöglicht hat; Möglichkeit für den Arzt, Berichte über die von den Patienten durchgeführten Maßnahmen einzuholen; Die App und sowohl das Patientenportal als auch das medizinische Portal unterstützen die wichtigsten europäischen Sprachen, beginnend mit Italienisch und Englisch.

Installations- und Konfigurationsphase Der Benutzer lädt die Android-App aus dem Google Play Store herunter. Zum Zeitpunkt der Installation leitet die App den Benutzer an, ein neues Konto zu registrieren, falls er noch keines besitzt, und das gekaufte Pulsoximeter zu registrieren, indem er den alphanumerischen Handelscode eingibt, der in der Verpackung enthalten ist.

Ein einzelnes Konto kann mit dem Handelscode verknüpft werden.

Während der Kontoerstellung und Verknüpfung mit dem Pulsoximetrie-Assistenten benötigt die App die Mindestinformationen, die für die Registrierung und Benutzerprofilerstellung erforderlich sind:

Vor- und Nachname E-Mail-Adresse Telefonnummer Benutzername und Passwort Um mit der Registrierung fortzufahren, muss der Patient die Datenschutzerklärung einsehen und der Verarbeitung personenbezogener Gesundheitsdaten gemäß den geltenden Gesetzen zustimmen.

Am Ende der Installations-/Konfigurationsphase startet die App im Trainings-/Kalibriermodus.

Trainings- und Kalibrierungsphase Für die korrekte Funktion benötigt die App eine anfängliche Trainingsphase mit der vordefinierten Dauer von N = 5 Tagen.

Die Trainingsphase basiert auf einem Überwachungsplan, der aus drei Messungen pro Tag besteht, die durch vordefinierte Zeiträume unterteilt sind: morgens, nachmittags, abends. Für jeden Zeitschlitz ist eine Messung erforderlich.

Der Überwachungsplan enthält eine Reihe von Erinnerungen, die den Patienten durch die mit einem Tonsignal verbundene Push-Benachrichtigung an die durchzuführenden Messungen erinnern. Der Überwachungsplan kann in der App in einem speziellen Abschnitt nur gelesen werden.

Bei jeder durch M gekennzeichneten Messung erfasst die App den Wert der prozentualen Hämoglobinsättigung SpO2, den Wert der vom Pulsoximeter gemessenen HF-Herzfrequenz sowie Datum und Uhrzeit der Messung. Die Eingabedaten werden formal mit dem Dreiklang (SPO2, HR, t) angegeben, wobei der Wert t sowohl das Datum als auch die Uhrzeit der Messung M angibt und somit zur Einteilung des Messbandes dient: morgens, nachmittags, abends.

Am Ende der 5 Tage, dh der Trainingsphase, wird es anhand der Messungen und eines in der APP vorgespeicherten Datensatzes von Patientenprofilen automatisch in die Überwachungsphase bestanden.

Die APP zeigt in einem speziellen Band immer gut sichtbar an, in welcher Phase sie sich befindet: Training oder Überwachung.

Während der Trainingsphase speichert die App am Ende der Trainingsphase die Daten der einzelnen Messungen und das Ergebnis der Kalibrierung im Backend. Die App funktioniert auch unabhängig vom Backend, sodass die Daten auch ohne Konnektivität für den Benutzer transparent im Hintergrund synchronisiert werden.

Überwachungsphase Nach Abschluss der Trainings- und Kalibrierungsphase geht die App in die Überwachungsphase, in der der Patient die Maßnahmen durchführt, um seine Gesundheit zu überprüfen und zu überwachen.

Die in dieser Phase zu merkenden Informationen sind:

HF-Herzfrequenz; SpO2 Hämoglobinsättigung; Datum und Uhrzeit der Detektion Entsprechend dem Überwachungsplan fordert die App den Benutzer auf, die Messung durch Anlegen und Einschalten des Pulsoximeters durchzuführen. Bei Erkennung warnt die App den Benutzer, indem sie ihn auffordert, das Pulsoximeter zu entfernen. Die einzelne Messung, die für den Benutzer völlig transparent ist, wird als eine Reihe von besser gefilterten Messungen implementiert (angebend der Durchschnitt der in 5 bis 10 Sekunden durchgeführten Messungen).

Bei jeder Messung empfängt die App die Parameter vom Pulsoximeter, fragt den Algorithmus ab, indem sie SpO2, Herzfrequenz, Datum und Uhrzeit sendet, und zeigt das Ergebnis der Verarbeitung durch den Algorithmus an. Dieses Ergebnis wird dem Patienten durch leicht verständlichen Text und mit entsprechenden Symbolen präsentiert, die ein klares und unmittelbares Verständnis des Gesundheitszustands des Patienten ermöglichen.

Die App ist in der Lage, die Messung auch ohne Konnektivität durchzuführen, sodass alle Konfigurationsparameter (siehe Überwachungsplan) lokal in der App gespeichert und von Zeit zu Zeit mit dem synchronisiert werden, was remote zum Backend vorhanden ist.

Nach der Messung werden die Parameter der Messung selbst und das Ergebnis der Verarbeitung lokal und nach Möglichkeit in der Cloud gespeichert. Falls es aufgrund fehlender Verbindung nicht möglich ist, sie sofort in der Cloud zu speichern, erfolgt der Abgleich der Daten auf für den Patienten transparente Weise.

Die App speichert auch lokal eine Messhistorie, damit der Patient die Messungen direkt von der App aus einsehen kann. Diese Maßnahmen werden tabellarisch und grafisch dargestellt.

Während der Überwachungsphase muss der Patient die Möglichkeit haben, den behandelnden Arzt zu kontaktieren, falls sich der wahrgenommene Zustand verschlechtert und wenn er einen Widerspruch zwischen seinem wahrgenommenen Zustand und dem Ergebnis der App feststellt. Es ist daher direkt aus der App heraus möglich, ein neues Training / Trainingsphase zu starten, um den Algorithmus neu zu kalibrieren.

Einstellungen Die App bietet einen speziellen Bereich für persönliche Einstellungen. In diesem Abschnitt kann der Patient seine persönlichen Daten und den Überwachungsplan einsehen und einen Reset durchführen, um die Trainings- und Kalibrierungsphase neu zu starten.

Algorithmusbibliothek Der Algorithmus ist in einer Bibliothek enthalten, die vom Biomedical Campus der Universität Rom entwickelt wurde und der L.I.A. von Giuseppe Capasso gehört.

Patientenschnittstelle

Unter Verwendung der während der anfänglichen Konfigurationsphase gewählten Zugangsdaten kann der Patient auf ein speziell für Patienten vorgesehenes Webportal zugreifen. Nach dem Zugang zu diesem Portal hat der Patient die Möglichkeit:

Verwalten Sie Ihre persönlichen Daten und ändern Sie das Passwort für den Zugang zum Portal und zur App.

Konsultieren Sie den schreibgeschützten Standardüberwachungsplan. Konsultieren Sie die Liste der durchgeführten Messungen und zeigen Sie sie im grafischen Modus an, mit der Möglichkeit, sie nach Zeiträumen zu filtern und anzuzeigen.

Richten Sie Ihren eigenen Arzt ein, mit dem Sie dann Ihre Überwachungsdaten teilen können. Der Patient lädt den Arzt ein, auf seine Daten zuzugreifen, ähnlich wie dies bei den gängigsten sozialen Netzwerken zum Austausch von Informationen der Fall ist.

Ärzteschnittstelle Dieses Portal ermöglicht es behandelnden Ärzten, über das Internet auf die Daten ihrer Patienten zuzugreifen. Über den entsprechenden Link „Als Arzt registrieren“ auf der Login-Seite des Ärzteportals kann sich der Arzt im Portal registrieren. Die Aktivierung muss nach angemessener Überprüfung durch die Administratoren erfolgen, die weitere Unterlagen anfordern können, um die Identität des die Registrierung beantragenden Arztes festzustellen.

Nach der Registrierung kann der Arzt mit seinen Zugangsdaten auf das Portal zugreifen, wo er seine bei der Registrierung eingegebenen persönlichen Daten verwalten und auf die Messungen von Patienten zugreifen kann, die einen gemeinsamen Zugriff haben. Der Arzt kann wiederum nach Patienten suchen und einen Antrag auf Zugang zu Daten stellen. Der Patient kann dann die Anfrage annehmen oder nicht.

Der Arzt kann keine Änderungen an den Patientendaten vornehmen, er hat sie schreibgeschützt. Es gibt bekannte Felder, in die Sie andere Informationen eingeben können, die sich aus einer Krankengeschichte oder einem Besuch ergeben.

Arztschnittstelle – spezifische Merkmale Um das Erreichen der Ziele der Studie / des Experiments zu unterstützen, ist eine Reihe von Funktionalitäten vorgesehen, um einen Satz „bestimmter“ Daten zu sammeln, die vom Arzt in der Nähe der erkannten Maßnahme validiert werden dass derselbe Arzt die Möglichkeit hat, den Patienten zu konfrontieren und das vom Algorithmus generierte Ergebnis zu bestätigen oder umzuleiten. Aus technischer Sicht geht es darum, die von der App gesendeten Daten im Backend zu sammeln, erlaubt dem Arzt aber, die Daten zu bestätigen oder das Ergebnis, das seiner Meinung nach hätte generiert werden sollen, neu einzuordnen. Daher wird der Arzt, wie bereits vorgesehen, auf das Backend zugreifen, mit der Möglichkeit, den betreffenden Patienten auszuwählen, die an der Beurteilung interessierten Maßnahmen zu prüfen, das Ergebnis zu bestätigen oder es gemäß einer Reihe von Etiketten zu ändern, die von der Wissenschaft angegeben werden Ausschuss.

Die Informationen können dann ad hoc extrahiert und am Biomedical Campus zur Analyse bereitgestellt werden.

Arbeitsschema Das folgende Diagramm zeigt die logische Architektur des gesamten Systems. Das Diagramm zeigt auch, welche Teile sich im Smartphone befinden (Smarpthone-Bereich) und welche stattdessen Nebenkomponenten sind, die sich im Web befinden (Web-Bereich). Es ist wichtig zu beachten, dass das Medizinprodukt aus der App und dem Algorithmus besteht, die in dem als Smartphone gekennzeichneten Bereich enthalten sind. Die Benutzer des Systems sind der Patient und der Arzt. Der Patient nutzt das Smartphone zur Überwachung und Beratung, während der Webpart zur einfachen Beratung sowohl des Patienten als auch des Arztes in den entsprechenden Webportalen dient.

Hauptkomponenten werden unten beschrieben.

App Dies ist die auf dem Smartphone des Patienten installierte App. Die App empfängt während der Überwachungsphase Messwerte von der Pulsoximetrie und interagiert mit dem prädiktiven Algorithmus, um den Gesundheitszustand des Patienten zu bestimmen. Die für die Verarbeitung des Gesundheitszustands und für die Beratung nützlichen Daten werden dann in einer lokalen Datenbank gespeichert, sodass Sie unabhängig von der webseitigen Verbindung arbeiten können. Die App interagiert mit dem Backend ausschließlich zum Speichern von Messungen und Gesundheitsdaten aus der Ferne.

Vorhersagealgorithmus Obwohl physisch in die App integriert, ist der Algorithmus aufgrund seiner Kritikalität lokal ein Block für sich. Die App kümmert sich um die Verwaltung der Zeitfenster der Maßnahmen auf der Grundlage des Überwachungsplans und um den entsprechenden Aufruf des Vorhersagealgorithmus, indem die vom Pulsoximeter gesammelten Informationen und andere Informationen, die aus den in der lokalen Datenbank gespeicherten historischen Daten verarbeitet werden, weitergegeben werden. Ausgehend von diesen Informationen ermittelt der Algorithmus den Gesundheitszustand des Patienten.

Lokale Datenbank Die lokale Datenbank wird von der App verwendet, um erstens die notwendigen Maßnahmen lokal zu pflegen, um die Verarbeitung durch den Algorithmus durchzuführen und den Gesundheitszustand des Patienten zu ermitteln, und zweitens, um es dem Patienten zu ermöglichen, die bisherigen Maßnahmen direkt weiter einzusehen das Smartphone. Für die korrekte Verarbeitung benötigt der Algorithmus die Messwerte der letzten 90 Tage. Dies sind die Maßnahmen, die in der lokalen Datenbank gespeichert sind.

Pulsoximeter. Es ist das medizinische Gerät, das der Patient zur Messung von SpO2 und Herzfrequenz verwendet. Interagiert über Bluetooth mit der App, um die durchgeführte Messung zu teilen.

Backend

Dies ist die entfernte Hardware-/Softwarekomponente, auf der die von den verschiedenen Patienten durchgeführten Messungen und die Patientenprofile gespeichert werden. Hier werden die Daten in einer entfernten Datenbank gespeichert und können bei Bedarf jederzeit auf Smartphones heruntergeladen, von Patienten und Ärzten über die entsprechenden Portale konsultiert oder von Forschern des Rome Biomedical Campus zur Verfeinerung und Weiterentwicklung verwendet werden den Algorithmus entwickeln. Der folgende Abschnitt, der der detaillierten Architektur gewidmet ist, wird auch die verschiedenen Protokolle beschreiben, die für die Interaktion mit den anderen Komponenten des Systems verwendet werden.

Remote-Datenbank Remote-Datenbank, in der Patientenmessungen und Patienten- und medizinische Profildaten gespeichert werden.

Webinterface Dies sind die Komponenten des Systems, die es Patienten und Ärzten ermöglichen, die im Backend gespeicherten Daten abzurufen.

Struktur Das folgende Diagramm stellt die physische Architektur des gesamten Systems dar und wie die Komponenten des gesamten Systems interagieren / miteinander kommunizieren.