Handlungsfeld Gesundheit

Fitnesstracker für Klinik und Reha

Abstract

Lektion 4

Fit für die Reha?

Sabina: Ich sehe, du trägst einen Fitness-Tracker. Sogar ein ganz neues Modell, oder?

Stefan: Ja, den teste ich gerade. Das ist zwar kein klassischer Fitness-Tracker, funktioniert aber sehr ähnlich. In den USA werden solche Geräte in Krankenhäusern eingesetzt. Wir überlegen, sie auch bei uns auf der Station zur Überwachung von Patienten einzuführen. Deshalb teste ich im Selbstversuch, wie genau die Ergebnisse tatsächlich sind, die dieses Gerät liefert.

Sabina: Das klingt ja interessant. Was wollt ihr denn mit den gesammelten Daten machen?

Stefan: Einerseits wollen wir besonders kritische Herzpatienten überwachen, wenn sie gerade nicht an die Geräte am Krankenbett angeschlossen sind. Andererseits können wir damit ein Auge auf Langzeitpatienten haben, die sich wenig bewegen können. Ein Bewegungssensor kann uns melden, wann die Patienten bewegt werden sollen, damit sich keine Druckgeschwüre bilden.

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Grafik 2 Personen im Laden mit Fitnesstracker und auditivem Signal

Nicht blind vertrauen!

Mit Wearables lassen sich aus den gewonnenen Daten verschiedene Werte ableiten, zum Beispiel die Herzfrequenz oder die Sauerstoffsättigung. Basierend auf diesen Werten sollen Wearables – auch Tracker genannt – den Gesundheitszustand der Patient*innen in Krankenhäusern laufend überwachen, um Warnungen und Empfehlungen auszugeben.

Ein grundsätzliches Problem ist, dass die Daten nur einen Ausschnitt der Realität zeigen. In unserem Beispiel kann der Arzt oder die Ärztin nicht überprüfen, wie der Tracker mangelnde Bewegung erfasst. Bewegen sich etwa die Patient*innen, halten dabei aber den Arm still, an dem sie das Wearable tragen, wird die Bewegung möglicherweise nicht erfasst.

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Grafik Wearables mit Alarm

Außerdem ermöglichen die Daten nur eine unscharfe Interpretation. Regelmäßige Bewegung könnte auch dann fälschlicherweise als positiv bewertet werden, wenn Patient*innen sich gerade von einer Operation erholen sollten.

Einige Tracker liefern zudem keine Rohdaten, sondern nur die bereits verarbeiteten Daten. Im Zweifelsfall lässt sich daher nur schwer hinterfragen, auf welcher Grundlage zum Beispiel ein Fehlalarm ausgelöst werden könnte. Die Daten müssen also stets im jeweiligen Kontext interpretiert werden und die Resultate lassen sich nur bis zu einem gewissen Grad verallgemeinern.

Exercise:

Description

Du hast jetzt einiges über Tracker erfahren, die im Krankenhaus oder in der Pflege eingesetzt werden können.

Interactive tasks

Wie tracken wir Tracker?

Stefan fragt sich, wie man mit den Herausforderungen und Grenzen von Trackern im Krankenhaus umgehen kann. Grundsätzlich ist es richtig, die Ergebnisse und Auswertungen der Tracker zu überprüfen. Dabei ist seine Expertise als Arzt gefordert, da er den Betrieb im Krankenhaus kennt und Gesundheitsdaten medizinisch interpretieren kann. Der Anwendungskontext der Tracker ist ihm vertraut und die Ergebnisse müssen immer in diesem Kontext betrachtet werden.

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Personen Ordnung unübersichtlicher Informationen

Während er das Wearable testet, überlegt sich Stefan, wie er damit in der Praxis umgehen kann. Um zu entscheiden, ob es sich bei einem Alarm um einen Fehlalarm handelt, kann er Daten aus anderen Quellen hinzuziehen. Außerdem könnte er schauen, ob man die Wearables personalisieren kann, damit sie die Daten angepasst an die Situation der Patient*innen verarbeiten. Letzten Endes muss er die Daten grundsätzlich immer prüfen und mit seinen eigenen Erfahrungen abgleichen.

Exercise:

Description

Beim Einsatz von Trackern steht man also vor so mancher Herausforderung. Welche Lösung könnte man hier finden?

Interactive tasks

Falsch positiv und falsch negativ

Stefan denkt erneut über die Problematik von Fehlalarmen nach. Welche Fehler können auftreten, wenn im Krankenhaus die Herzfrequenz überwacht wird?

Es kann zu zwei unterschiedlichen Fehlerarten kommen: Einerseits kann ein Alarm für eine zu hohe oder zu niedrige Herzfrequenz ausgelöst werden, selbst wenn der Gesundheitszustand von Patient*innen gut ist. Dies wird als Fehlalarm eingestuft und „falsch positiv“ genannt.

Andererseits kann es vorkommen, dass eine mögliche kritische Herzfrequenz von Wearables nicht erkannt wird. Obwohl ein Alarm ausgelöst werden sollte, reagiert das Wearable nicht. In den Daten sehen Patient*innen gesund aus, sind es aber nicht. Dieses Ergebnis nennt sich „falsch negativ“.

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Arzt und Ärztin 4-Felder-Tafel Datenauswertung Tatsächlicher Gegenstand

In der Praxis ist es manchmal nicht möglich, beide Fehlerarten – falsch negativ und falsch positiv – zu vermeiden. Erst einmal sind die Schwellenwerte individuell unterschiedlich. So können beispielsweise gut trainierte Sportler*innen einen extrem niedrigen Ruhepuls haben, der bei Untrainierten als bedenklich eingestuft werden würde.

Stefan könnte nun sensitive Wearables kaufen und eher niedrige Schwellenwerte wählen. Damit geht man einerseits auf Nummer sicher, andererseits könnten sich die Fehlalarme häufen. Setzt man dagegen die Schwellenwerte hoch, können falsch positive Alarme zwar vermieden werden. Allerdings könnte das Wearable in diesem Fall eine kritische Situation „übersehen“. Stefan muss also gut abwägen und immer die individuellen Unterschiede der Patient*innen berücksichtigen.

Exercise:

Description

Jetzt ist deine Meinung gefragt!

Interactive tasks