Telemed5000 - abgeschlossen

Entwicklung eines intelligenten Systems zur telemedizinischen Mitbetreuung von großen Kollektiven kardiologischer Risikopatienten

Technologiebereich: Machine Learning; Data & Service Management

Telemed5000 entwickelt ein intelligentes System, das die telemedizinische Betreuung großer Patientengruppen mit chronischer Herzschwäche ermöglicht.

Herausforderung
In Deutschland leiden rund 2,5 Millionen Patientinnen und Patienten an einer chronischen Herzinsuffizienz. Die Herzschwäche stellt damit den häufigsten Grund für krankheitsbedingte Krankenhausaufenthalte dar. Eine telemedizinische Mitbetreuung von Hochrisikopatienten kann die Früherkennung verbessern, die Anzahl der stationären Aufenthalte wegen Herzinsuffizienz reduzieren und damit auch die Kosten senken. Allerdings stößt die Telemedizin bei sehr großen Fallzahlen personell und technisch bisher schnell an ihre Grenzen. Am 30.03.2021 hat das Bundesministerium für Gesundheit im Bundesanzeiger die Anerkennung von Telemonitoring bei Herzinsuffizienz als eigenständige Methode veröffentlicht. Für gesetzlich Versicherte leitet sich daraus ein grundsätzlicher Leistungsanspruch auf diese Versorgung ab und für die ambulanten Leistungserbringer ein Versorgungsauftrag, der technisch und organisatorisch umgesetzt werden muss. Hierzu sind auch technische Innovationen notwendig.

Umsetzung
Die meisten existierenden Telemedizinzentren (TMZ) können etwa 500 Patienten gleichzeitig betreuen, künftig sollen es bis zu 5.000 sein, um eine bedarfsgerechte Versorgung dieser chronischen Erkrankung zu ermöglichen. Dazu werden Vitaldaten, die ein Patient mit moderner Smartphone-Technologie zu Hause aufzeichnet, an eine datenschutzkonforme elektronische Gesundheitsakte übermittelt und KI-gestützt durch ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) voranalysiert. Das System bewertet nicht nur klassische Vitalwerte wie Herzfrequenz, EKG, Blutdruck oder Gewicht auf Basis historischer Patientendaten, sondern analysiert auch neue Parameter wie Stimme und körperliche Aktivität als Prognosemarker für Mortalität und Morbidität bei Herzinsuffizienz. Selbstlernende Algorithmen unterstützen das medizinische Personal bei der Entscheidung, ob bei einem Patienten eine kritische Situation vorliegt. So reduziert Telemed5000 den Arbeitsaufwand des medizinischen Personals und erhöht die Betreuungskapazität pro TMZ. Zum Abschluss des Projekts wird die Lösung in einer Studie mit 100 Patienten evaluiert.

Das technische Konzept wird aktuell auch mit Patientinnen und Patienten mit LONG-COVID, die stationär wegen COVID-19 behandelt werden mussten, erprobt. Erste Ergebnisse der Studie Telemed5000-COVID19 werden Ende 2022 erwartet Zum Aufbau einer Trainingsdatenbank für Stimmdaten und Körpergewichtsverläufe wird aktuell eine klinische Studie bei Hämodialyse-Patienten durchgeführt (Telemed5000-Stimme). Mit diesen Trainingsdaten soll ein Algorithmus zur Früherkennung einer hydropischen Volumenbelastung entwickelt werden, der anschließend in der Proof-of-Concept Studie bei Herzinsuffizienz-Patientinnen und -patienten erprobt wird. Das AIT und die Charité haben zusätzlich einen Feldtest für eine im Projekt entwickelte App zur Aufzeichnung eines 6-Minuten-Gehtests durchgeführt: Er ist ein weiterer Parameter zur Messung der körperlichen Leistungsfähigkeit .

Anwendung und Nutzen
Telemed5000 verbessert die medizinische Betreuung von Risikopatienten mit chronischer Herzinsuffizienz erheblich. Denn durch die telemedizinische Begleitung der bestehenden fachärztlichen und hausärztlichen Betreuung kann eine beginnende Verschlechterung eines Krankheitszustands frühzeitig erkannt werden. Gleichzeitig reduzieren sich die Krankenhausaufenthalte und die Behandlungskosten. Darüber hinaus ermöglicht das System eine flächendeckende Versorgung von Patienten auch in strukturschwachen ländlichen Regionen. Das adaptive Telemedizin-Konzept lässt sich auch auf andere Krankheiten übertragen, bzw. um weitere Vitalparameter erweitern wie bei der Nachsorge von zuvor stationär wegen COVID-19 behandelten Patienten, die unter LONG-COVID leiden.

Konsortium
Charité - Universitätsmedizin Berlin (Konsortialführer), GETEMED Medizin- und Informationstechnik AG, Universität Potsdam – Hasso Plattner Institut, SYNIOS Document & Workflow- Management GmbH, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Austrian Institute of Technology – AIT Graz

Assoziierte Projektpartner: Technische Universität Berlin, Deutsches Herzzentrum Berlin