Vorhersage des Körpergewichts von Patienten durch Herzsignale

Mit dem Wachstum der Technologie im Gesundheitswesen wächst auch der Bedarf an neuen Möglichkeiten zur Überwachung und Bewertung der Gesundheit von Patienten. Bei der kontinuierlichen Überwachung der Herzgesundheit sind tragbare und implantierte Geräte sowie mobile Überwachungstools unverzichtbar geworden. Die Analyse von Herzsignalen erweist sich als hilfreiche Methode, um herauszufinden, wie es den Patienten geht. Insbesondere die Untersuchung von Herzsignalen, wie intrakardialen Elektrogrammen (EGMs), kann wichtige Einblicke in die Herzgesundheit eines Patienten geben und sogar Hinweise auf sein Alter oder Gewicht liefern.

Traditionell überprüfen Ärzte die Krankengeschichte eines Patienten während des Diagnoseprozesses, um eine Diagnose zu stellen und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Doch mit dem Wechsel der Datenerfassung zu Fernmethoden, wie zum Beispiel Holter-Monitoren und tragbaren Geräten, wird die Interpretation der Signale von Patienten immer wichtiger. Zusätzliche Informationen über die Demografie eines Patienten, wie Alter und Gewicht, spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung genauer Diagnosen und Behandlungspläne. Wenn diese demografischen Informationen fehlen, wird es wichtig zu analysieren, was die Signale uns über den Patienten verraten können.

Demografische Daten umfassen nicht-medizinische Informationen über Patienten, wie Alter, Gewicht und Geschlecht. In der Herzmedizin haben Forscher untersucht, wie diese Faktoren mit Herzsignalen zusammenhängen, und dabei bedeutende Hinweise gefunden, dass Alter, Geschlecht und Gewicht die Herzgesundheit und -funktion beeinflussen können. Ältere Patienten zeigen oft mehr strukturelle und elektrische Veränderungen in ihren Herzen, insbesondere bei Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern (AF). Jüngere Patienten hingegen haben oft schützende Faktoren gegen diese Risiken. Auch Geschlechterunterschiede sind zu beobachten, wo Männer und Frauen unterschiedliche Raten von Herzproblemen aufweisen, was die Notwendigkeit massgeschneiderter Präventionsstrategien nahelegt.

Die Behandlung von Herzkrankheiten ist kompliziert und erfordert oft einen persönlicheren Ansatz. In der Welt der personalisierten Medizin laufen Bemühungen, präzise Behandlungen bereitzustellen, aber die Arbeit ist komplex und kann teuer sein. Daher ist es entscheidend, spezifische Signale zu finden, die Behandlungsentscheidungen leiten können.

Diese Studie zielt darauf ab, zu untersuchen, wie Herzsignale das Gewicht eines Patienten basierend auf den gesammelten intrakardialen Elektrogrammen vorhersagen können. Eine aktuelle Studie konzentrierte sich darauf, das Alter mithilfe ähnlicher Signale vorherzusagen. In dieser Studie wurden fortschrittliche Algorithmen verwendet, um Zeitreihendaten zu analysieren. Einer dieser Algorithmen, Minirocket, zeigte in verschiedenen Szenarien eine bessere Leistung als ein anderer weit verbreiteter Algorithmus namens XGBoost und erreichte eine sehr hohe Genauigkeit. Währenddessen zeigte XGBoost einige Anzeichen von Überanpassung, insbesondere bei Klassen, die nicht gut repräsentiert waren.

#Patientendaten

Die für diese Studie verwendeten Daten stammen aus einem Register von Patienten mit AF, die während ihrer Behandlung rekrutiert wurden. Eine gründliche Überprüfung der Daten wurde von Experten auf diesem Gebiet durchgeführt, die jedes Herzsignal als entweder AF oder Vorhofflattern (AT) klassifizierten. Für diese Studie wurde ein ausgewogenes Datenset erstellt, das sicherstellte, dass es gleich viele AF- und AT-Fälle gab. Alle Teilnehmer stimmten der Teilnahme an der Studie gemäss ethischer Protokolle zu.

#Sammlung von Herzsignalen

Das Datenset für diese Studie bestand aus Tausenden von Herzsignalen. Während der Herzüberwachungsverfahren wurde ein spezieller Katheter mit mehreren Elektroden verwendet, um die Herzsignale zu erfassen. Die Signale wurden für eine bestimmte Zeit aufgezeichnet und gefiltert, um sich auf den relevanten Frequenzbereich zu konzentrieren.

Für die Analyse wurden Herzsignale mit einer Dauer von etwa vier Sekunden verwendet. Diese Dauer ermöglicht ein gutes Verständnis des Herzrhythmus, ohne unnötige Komplexität. Die Originalsignale wurden standardisiert, um sicherzustellen, dass sie effektiv verglichen werden konnten. Störungen durch andere Herzaktivitäten wurden minimiert, um sich auf die interessierenden Signale zu konzentrieren.

Um das Gewicht der Patienten zu analysieren, wurden die kontinuierlichen Gewichtswerte in Kategorien unterteilt. Jedes Gewicht fällt in einen vordefinierten Bereich oder "Bin". Wenn zum Beispiel das Gewicht eines Patienten 82 kg beträgt, würde es in der Gruppe "<89 kg" kategorisiert. In der Studie wurden verschiedene Anzahl von Bins getestet, um zu sehen, wie sich dies auf die Ergebnisse auswirkte.

#Klassifikationsalgorithmen

In dieser Studie wurden zwei Hauptalgorithmen verwendet: Minirocket und XGBoost.

Minirocket ist dafür ausgelegt, Zeitreihendaten schnell und effizient zu analysieren. Es nutzt zufällig generierte Muster, um nützliche Merkmale aus den Herzsignalen zu extrahieren. Dieser Ansatz hat sich als effektiv erwiesen, insbesondere für grosse Datensätze.

XGBoost ist ein weiterer bekannter Algorithmus, der eine Methode namens Gradient Boosting verwendet, um Vorhersagen zu verbessern. Er baut eine Reihe von Entscheidungsbäumen auf, wobei jeder Baum die Fehler des vorherigen Baums korrigiert. Obwohl er mächtig und weit verbreitet ist, kann er manchmal überanpassen, was bedeutet, dass er zu sehr auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und bei neuen Daten schlecht abschneidet.

#Leistungsbewertung

Um zu beurteilen, wie gut die Algorithmen funktionierten, wurde eine Methode namens Monte-Carlo-Kreuzvalidierung verwendet. Bei dieser Methode wird das Datenmaterial wiederholt in Trainings- und Testgruppen aufgeteilt, um zu messen, wie gut jeder Algorithmus abschneidet.

Verschiedene Metriken wurden zur Bewertung der Algorithmen verwendet, darunter:

• Genauigkeit: Die Gesamtrichtigkeit der Vorhersagen des Modells.
• F1-Score: Ein Mass, das Präzision und Rückruf für binäre Klassifikationen ausgleicht.
• Fläche unter der Kurve (AUC): Ein Indikator dafür, wie gut das Modell zwischen verschiedenen Klassen unterscheiden kann.

Diese Bewertungen helfen dabei, die Zuverlässigkeit und Effektivität der Algorithmen zur Vorhersage von Patientendaten sicherzustellen.

#Ergebnisse

Diese Studie zeigte, wie effektiv die beiden Algorithmen das Gewicht von Patienten anhand von Herzsignalen vorhersagen konnten. Die Klassifikationsergebnisse deuteten darauf hin, dass Minirocket konsistent besser abschnitt als XGBoost, mit hohen Werten in verschiedenen Metriken. Währenddessen zeigte XGBoost zwar eine anständige Leistung, hatte jedoch Schwierigkeiten mit Klassen, die unterrepräsentiert waren, was häufig bei unausgewogenen Daten ein Problem ist.

Minirocket erwies sich als stabiler und zuverlässiger und hielt die hohe Leistung sogar mit mehr Klassen aufrecht. Allerdings gab es einen leichten Rückgang der Genauigkeit, als die Anzahl der Bins reduziert wurde.

Konfusionsmatrixen wurden verwendet, um die Leistung beider Algorithmen zu visualisieren. Minirocket erzielte hohe Präzision und Rückruf, während XGBoost niedrigere Werte für Klassen mit weniger Proben zeigte und so seine Schwierigkeiten mit unausgewogenen Datensätzen offenbarte.

#Fazit

Diese Studie stellte eine neue Methode zur Schätzung der Demografie von Patienten anhand von Herzsignalen vor und hob deren Bedeutung für die personalisierte Medizin und die Fernüberwachung der Gesundheit hervor. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Analyse von Herzsignalen wertvolle Einblicke in das Gewicht von Patienten geben kann.

Minirocket erwies sich als robusterer Ansatz im Vergleich zu XGBoost und zeigte seine Effektivität im Umgang mit verschiedenen Klassen und Klassenungleichgewichten. Die Herausforderungen von XGBoost im Hinblick auf Überanpassung deuten jedoch auf Verbesserungsbedarf hin, insbesondere in Situationen mit unausgewogenen Daten.

Insgesamt eröffnet diese Forschung neue Wege für weitergehende Untersuchungen zur Verfeinerung von Algorithmen, zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und zur Erkundung zusätzlicher Merkmale. Sie verdeutlicht das Potenzial der Analyse von Herzsignalen zur Bereitstellung wichtiger Informationen, die die medizinische Versorgung und die Behandlungsstrategien für Patienten verbessern können.