ConnectCardio en de revolutie in vroegtijdige opsporing van atriumfibrilleren

Bij ConnectCardio streven we ernaar om hartgezondheid te transformeren door middel van geavanceerde technologie. Recent onderzoek, met name de ME-TIME studie ("Data-efficient machine learning methods in the ME-TIME study"), uitgevoerd door onderzoekers van de Technische Universiteit Delft en het HagaZiekenhuis, opent nieuwe deuren voor de vroegtijdige opsporing van atriumfibrilleren (AF) en hartfalen (HF). Laten we dieper ingaan op hoe deze studie onze missie ondersteunt en wat dit betekent voor u.

Het belang van vroegtijdige opsporing van AF

Atriumfibrilleren is een veelvoorkomende hartritmestoornis die, indien niet tijdig ontdekt en behandeld, kan leiden tot ernstige complicaties zoals beroertes en hartfalen. Traditionele diagnostische methoden, zoals elektrocardiogrammen (ECG's), kunnen duur en belastend zijn, waardoor vroegtijdige opsporing vaak wordt bemoeilijkt.

Hier komt ConnectCardio in beeld. Wij maken gebruik van de kracht van wearables, zoals Fitbit-apparaten, en geavanceerde machine learning-algoritmen om AF vroegtijdig op te sporen. Dit biedt een comfortabele en toegankelijke manier om uw hartgezondheid te monitoren.

De ME-TIME studie: een diepgaande blik

De ME-TIME studie onderzoekt hoe we machine learning (ML) kunnen inzetten om patronen in gegevens van wearables te identificeren die wijzen op AF en HF. Dit is een complexe uitdaging, omdat ML-modellen doorgaans grote hoeveelheden gelabelde data vereisen voor training. Het labelen van medische gegevens is echter tijdrovend en kostbaar, omdat het vaak handmatige annotatie door medische professionals vereist.

Om dit probleem aan te pakken, hebben de onderzoekers van de ME-TIME studie gekozen voor een data-efficiënte aanpak. Ze maken gebruik van self-supervised en weakly supervised leertechnieken, waardoor het ML-model kan leren van gegevens die niet uitgebreid gelabeld zijn. Dit vermindert de behoefte aan handmatige annotatie en maakt de ontwikkeling van ML-modellen voor vroegtijdige opsporing van hartziekten praktischer en schaalbaarder.

De rol van wearables

Deelnemers aan de ME-TIME studie dragen een Fitbit-apparaat gedurende drie maanden. Deze apparaten verzamelen continue tijdseriesgegevens, waaronder hartslag, aantal stappen en slaappatronen. Deze gegevens worden vervolgens geanalyseerd door het ML-model, dat is getraind om subtiele patronen te herkennen die kunnen wijzen op AF of HF.

Het gebruik van wearables biedt verschillende voordelen. Ten eerste zijn ze comfortabel en niet-invasief, waardoor gebruikers ze gemakkelijk kunnen dragen in hun dagelijks leven. Ten tweede verzamelen ze continue gegevens, wat een vollediger beeld geeft van de hartgezondheid in vergelijking met momentopnames zoals ECG's.

Resultaten en implicaties

Hoewel de ME-TIME studie nog gaande is, zijn de eerste resultaten veelbelovend. Het onderzoek heeft aangetoond dat er significante verschillen zijn in hartslagpatronen tussen mensen met AF en gezonde individuen. Dit suggereert dat wearables, in combinatie met geavanceerde ML-algoritmen, een effectief hulpmiddel kunnen zijn voor vroegtijdige opsporing van AF.

Daarnaast heeft de studie ook potentiële indicatoren voor hartfalen geïdentificeerd, zoals hartslag herstelcurves en tijdvertragingen tussen hartslag en stappentelling. Dit opent de deur naar de mogelijkheid om niet alleen AF, maar ook andere hartziekten vroegtijdig op te sporen met behulp van wearables en ML.

ConnectCardio's innovatieve aanpak

Bij ConnectCardio bouwen we voort op deze inzichten. Onze technologie maakt gebruik van vergelijkbare ML-technieken om gegevens van uw Fitbit te analyseren en potentiële tekenen van AF te identificeren. Door gebruik te maken van data-efficiënte methoden, kunnen we nauwkeurige modellen ontwikkelen zonder dat u grote hoeveelheden gegevens hoeft te labelen.

Onze aanpak gaat verder dan alleen het identificeren van AF. We streven ernaar om een holistisch beeld van uw hartgezondheid te bieden door ook andere risicofactoren en patronen te analyseren. Dit stelt u en uw zorgverlener in staat om tijdig actie te ondernemen