Smartphone-Blutdruckmessung zur Erkennung von Bluthochdruck (Optiscreen)

Dies ist eine monozentrische beobachtende Pilotstudie. Die Datenerhebung erfolgt prospektiv bei 100 Teilnehmern (maximal 120) mit idealerweise 50 mutmaßlich gesunden Freiwilligen und 50 Teilnehmern mit Verdacht auf Bluthochdruck. Vermutlich gesunde Freiwillige werden über Flyer rekrutiert und Teilnehmer, bei denen ein Bluthochdruck vermutet wird, werden von der Bluthochdruckabteilung des CHUV rekrutiert, wo sie für die Suche nach einer Bluthochdruckdiagnose überwiesen werden.

Um den Richtlinien der International Hypertension Societies für NMH zu entsprechen, messen die Teilnehmer ihren Blutdruck an sieben aufeinanderfolgenden Tagen, morgens (vor der Einnahme von Medikamenten und Nahrungsmitteln) und abends. (vor dem Abendessen). Zu jedem Messzeitpunkt erfassen die Teilnehmer drei separate Messungen im Abstand von einer Minute. Die Teilnehmer zeichnen Signale auf, indem sie eine Fingerspitze der rechten Hand über eine Smartphone-Kamera legen und gleichzeitig mit einem validierten Manschettengerät (WatchBP O3 Ambulatory, Microlife, Widnau, Schweiz) am linken Arm eine Basisblutdruckmessung durchführen. Bitte beachten Sie, dass das Smartphone und das Armband vom Standortermittler bereitgestellt werden. Die mit dem Smartphone erfassten Daten werden verarbeitet und direkt mit den mit dem aufblasbaren Manschettengerät ermittelten Werten verglichen.

Gemäß den internationalen Richtlinien für NMH (mit Ausnahme derjenigen der American Heart Association) liegt die Schwelle für Bluthochdruck bei systolischen Blutdruckwerten ≥ 135 mmHg und/oder diastolischen Blutdruckwerten ≥ 85 mmHg.

Ziel dieser Studie ist es, die Machbarkeit der Klassifizierung von Personen, deren Blutdruck im hypertensiven Bereich liegt oder nicht, mithilfe einer auf maschinellem Lernen basierenden Methode zu bewerten. Dazu werden optische Daten per Fingertipp von einer Smartphone-Kamera nach dem HBPM-Messprotokoll aufgezeichnet. Die optischen Signale werden dann durch eine maschinelle Lernmethode verarbeitet, um die Klassifizierung zu erhalten. Mit anderen Worten: Wir werden versuchen, die Zuverlässigkeit der maschinellen Lernmethode im Vergleich zur automatischen oszillometrischen Armmanschette zu bewerten und daher die Machbarkeit der Verwendung des Smartphones als potenzielles zukünftiges Werkzeug zur Diagnose, zum Screening und zur Überwachung von Bluthochdruck zu bewerten.

Die Methoden zum Screening, zur Diagnose und zur Überwachung hypertensiver Pathologien sind präzise, ​​erfordern jedoch eine umständliche Ausrüstung und sind manchmal schlecht verfügbar. Wir gehen davon aus, dass Smartphones aufgrund ihrer Verfügbarkeit und ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige optische Signale zu erzeugen, als Unterscheidungsklassifikator bei arterieller Hypertonie eingesetzt werden können, und zwar dank der Präzision eines maschinellen Lernmodells, das hypothetisch größer ist als eine auf zufälliger Ebene durchgeführte Klassifizierung.