DE102005008386A1

DE102005008386A1 - Verfahren und Vorrichtung zur präventiven Gesundheitsüberwachung von Patienten

Info

Publication number: DE102005008386A1
Application number: DE102005008386A
Authority: DE
Inventors: Ernst Dr. Bartsch; Erich Weier
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2005-02-23
Filing date: 2005-02-23
Publication date: 2006-08-24

Abstract

Für eine effektive und insbesondere patientenseitig unaufwändige Gesundheitsvorsorge werden ein Verfahren zur präventiven Gesundheitsüberwachung eines Patienten (5) sowie eine zugehörige Vorrichtung (1) angegeben. Danach wird mittels mindestens eines an oder in der Umgebung des Patienten (5) angeordneten Sensors (4a-4d) eine gesundheitsrelevante Kenngröße (G¶i¶; i = 1-4) erhoben und einer Auswerteeinheit (3) zugeführt. Die oder jede Kenngröße (G¶i¶) wird in der Auswerteeinheit (3) nach Maßgabe hinterlegter Entscheidungskriterien (R) auf das Vorliegen eines kritischen Zustandes hin untersucht, wobei bei Feststellung eines kritischen Zustandes durch die Auswerteeinheit (3) eine Empfehlung (W) an den Patienten (5) ausgegeben wird.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur präventiven Gesundheitsüberwachung eines Patienten sowie auf eine Vorrichtung zur Durchführung des genannten Verfahrens.
Die individuelle Gesundheitsvorsorge, insbesondere die bewusste Anpassung an eine gesunde Lebensweise, nimmt in der modernen Gesellschaft einen an Bedeutung stetig zunehmenden Rang ein. Ein Grund hierfür ist unter anderem die stetig steigende Lebenserwartung, aufgrund welcher Spätschäden, die durch ungesunde Lebensweise verursacht oder gefördert werden, in stärkerem Maße als früher zutage treten. Hinzu kommt eine zunehmende Belastung des menschlichen Organismus durch gesundheitsschädigende Faktoren wie Stress, Umweltschadstoffe, allergene Substanzen, etc. Dies wird insbesondere auch dadurch gefördert, dass ungesunde Lebensweisen, die insbesondere durch Bewegungsarmut, unausgewogene Ernährung, Rauchen, etc. geprägt sind, von Haus aus in der modernen Gesellschaft stark verbreitet sind.
Auf der anderen Seite fällt es dem gewöhnlichen Individuum zunehmend schwerer, die für eine effektive, individuelle Gesundheitsvorsorge zu treffenden Maßnahmen zu erkennen und umzusetzen. Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass sich das Wechselwirkungsgeflecht der gesundheitsbeeinflussenden Faktoren mit wachsendem Kenntnisstand der medizinischen Forschung zunehmend komplexer darstellt, so dass ohne spezielle medizinische Vorkenntnisse nur schwerlich der Überblick zu behalten ist. Die Fülle der zur Verfügung stehenden, teils werbetechnisch überzeichneten und gewissen Modeerscheinungen unterliegenden Information tut hier ein Übriges, um dem Individuum die Findung einer ausgewogenen Gesundheitsvorsorge eher zu verschleiern als zu erleichtern.
Vor diesem Hintergrund ist ein Verfahren bzw. eine dieses ausführende Vorrichtung wünschenswert, das diesen Findungsprozess auf möglichst einfache und individuell angepasste weise unterstützt und somit dem Individuum ohne großen zeitlichen Mehraufwand eine effektive Gesundheitsvorsorge ermöglicht.

Aus der ambulanten und post-stationären Therapie sind andererseits so genannte mobile Patientenüberwachungssysteme bekannt. Derartige Überwachungssysteme sind beispielsweise in der US 2002/0169584 A1, EP 1 226 782 A2 und US 2002/0099273 A1 offenbart. Bei einem solchen Patientenüberwachungssystem werden durch einen oder mehrere, insbesondere am Körper des Patienten getragene Sensoren vitale Messgrößen des Patienten, insbesondere Blutdruck, Herzfrequenz, Körpertemperatur, etc. erfasst und in Hinblick auf Symptome einer akuten Gesundheitsverschlechterung, insbesondere eines Schlaganfalls, einer post-operativen Komplikation, etc. analysiert. Wird eine derartige Gesundheitsverschlechterung festgestellt, so wird automatisch ein medizinischer Dienst (Doktor, Notfalldienst, etc.) benachrichtigt. Im Einzelfall ist mitunter auch eine Rückmeldung an den Patienten vorgesehen. Derartige Überwachungssysteme sind bislang auf das Erkennen eines vorgegebenen Krankheitsbefundes ausgerichtet und werden zur Überwachung bereits kranker Individuen eingesetzt. Auf eine präventive Gesundheitsvorsorge sind derartige Überwachungssysteme dagegen nicht ausgelegt.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein insbesondere patientenseitig einfach und flexibel zu handhabendes Verfahren anzugeben, das eine besonders effektive Gesundheitsvorsorge, d.h. präventive Gesundheitsüberwachung, ermöglicht. Der Erfindung liegt weiterhin die Aufgabe zugrunde, eine zur Durchführung des Verfahrens besonders geeignete Vorrichtung anzugeben.

Bezüglich des Verfahrens wird diese Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des Anspruchs 1. Bezüglich der zur Durchführung des Verfahrens ausgebildeten Vorrichtung wird die Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch die Merkmale des Anspruchs 9.

Erfindungsgemäß ist mindestens ein Sensor, bevorzugt aber eine Mehrzahl von Sensoren, vorgesehen. Der oder jeder Sensor ist hierbei an oder in der Umgebung des Patienten angeordnet und erhebt im Zuge des Verfahrens (jeweils) eine für die Gesundheit des zugeordneten Patienten relevante Kenngröße. Die oder jede Kenngröße wird einer Auswerteeinheit zugeführt. Die Auswerteeinheit analysiert die oder jede Kenngröße dahingehend, ob ein anhand hinterlegter Entscheidungskriterien definierter kritischer Zustand vorliegt. Als „kritisch" wird hierbei allgemein jeder Zustand angesehen, für den gemäß den hinterlegten Entscheidungskriterien eine bestimmte Handlung vorgesehen ist. In den Entscheidungskriterien sind hierbei eine Anzahl bestimmter Zustände als kritisch definiert, die einer gesunden Lebensweise entgegenstehen.

Wird nach Maßgabe der Entscheidungskriterien ein kritischer Zustand erkannt, so wird durch die Auswerteeinheit eine Empfehlung an den Patienten ausgegeben. Die Empfehlung enthält insbesondere einen zur Abhilfe des erkannten kritischen Zustandes geeigneten Vorschlag an den Patienten zur Änderung seiner Lebensweise. Zur Übertragung der Kenngröße von dem oder jedem Sensor an die Auswerteeinheit sowie zur Rückübertragung und Ausgabe der Empfehlung an den Patienten umfasst die Vorrichtung ferner geeignete Übertragungsmittel, die insbesondere auf Mobiltelefon- und/oder Internet-Technik aufbauen. Zweckmäßigerweise ist insbesondere die Integration patientennaher Bestandteile der Vorrichtung in ein Mobiltelefon und/oder einen internetfähigen Rechner vorgesehen. Optional ist ferner vorgesehen, dass bei Erkennen eines kritischen Zustandes eine Nachricht an einen medizinischen Experten erzeugt wird.

Der Begriff „Patient" steht für eine beliebige individuelle Person, unabhängig von deren Gesundheitszustand, und umfasst somit insbesondere den gesunden Menschen. Bei dem „Patienten" kann es sich ferner auch um ein gesundes oder erkranktes Tier handeln.

Infolge der fortlaufenden und automatischen Beobachtung des Patienten sind zunächst ungesunde Lebensweisen sehr effektiv und unaufwändig zu erkennen, insbesondere auch dann, wenn diese dem Patienten selbst überhaupt nicht bewusst sind. Infolge der individuell angepassten Rückmeldung an den Patienten erhält dieser Information über die für ihn relevanten Maßnahmen zur Verbesserung seiner Lebensweise, ohne dass er diese Information in zeitaufwändiger Weise aus den zur Verfügung stehenden Quellen selbst beschaffen und auswählen muss. Durch die im Bedarfsfall auch wiederholte Aussendung von Empfehlungen an den Patienten wirkt die Vorrichtung als „ständiger Mahner" auch daraufhin, dass der Patient über die zur Verbesserung seiner Lebensweise erforderlichen Maßnahmen nicht nur einmalig informiert wird, sondern darüber hinaus an deren Umsetzung so oft wie erforderlich erinnert wird.

Als Kenngrößen werden zum einen zweckmäßigerweise vitale Kenngrößen wie z.B. Blutdruck, Körpertemperatur, Herzfrequenz, der Konzentration bestimmter Stoffe im Organismus oder dessen Ausscheidungen erfasst. Um aber ungesunde Lebensweisen möglichst frühzeitig, insbesondere bevor sie zu einer merklichen Belastung des menschlichen Organismus führen, erkennen zu können, wird in bevorzugter Ausführung der Erfindung zusätzlich oder alternativ zu vitalen Messgrößen mindestens eine Kenngröße erfasst, die eine Körperposition, eine Körperbewegung und/oder einen Umwelteinfluss wiedergibt, und die somit nur mittelbar gesundheitsrelevant ist.

Als die einer Körperposition entsprechende Kenngröße wird insbesondere die geografische Position des Körpers, d.h. der Ort, an dem sich der Patient aufhält, erfasst. Weiterhin wird optional die relative Position bestimmter Körperteile erfasst, woraus in der Auswerteeinheit rechnerisch auf die Haltung und/oder Bewegung des Patienten rückgeschlossen wird. Alternativ oder zusätzlich wird optional mindestens eine Kenngröße bestimmt, die unmittelbar eine Bewegung des Patienten charakterisiert. Beispielsweise ist optional vorgesehen, durch einen einer Computertastatur zugeordneten Drucksensor die Stärke und/oder Frequenz der Tastenbetätigung durch den Patienten als Kenngröße zu ermitteln. Letztere Kenngrößen werden insbesondere zur Überwachung des Stresszustandes des Patienten bei der Computerarbeit herangezogen. Als die einem Umwelteinfluss zuzuordnende Kenngröße wird insbesondere die Außentemperatur, die Lärmeinwirkung (oder Umgebungslautstärke), die Sonneneinstrahlung, etc. erfasst.

Je nach der Art zu erfassenden Kenngröße ist der zugehörige Sensor wahlweise im Körper des Patienten implantiert oder von diesem tragbar, insbesondere als Bestandteil einer Armbanduhr, Brille oder Kleidung. Ein oder mehrere Sensoren können weiterhin in einem Arbeitsgerät (z.B. der vorstehend erwähnten Computertastatur), einem Sportgerät und/oder einem Einrichtungsgegenstand integriert sein. Der Begriff Einrichtungsgegenstand umfasst hierbei neben Möbeln auch technische Geräte, insbesondere Selbstdiagnosegeräte wie z.B. eine Personenwaage, ein mobiles Blutdruckmessgerät, etc.

Die von einem jeden Sensor erfassten Kenngrößen werden vorzugsweise in der Auswerteeinheit als Funktion der Zeit (nachfolgend als Kenngrößenfunktion bezeichnet) aufgezeichnet, so dass der Verlauf einer jeden Kenngröße über eine hinreichende zurückliegende Zeitspanne zur Verfügung steht.

Die Vorrichtung umfasst bevorzugt einen patientennahen Bestandteil (Patienteneinheit), der dem individuellen Patienten unmittelbar zugeordnet ist. Die Patienteneinheit umfasst die dem Patienten zugeordneten Sensoren sowie geeignete Mittel zur Datenübertragung, Dateneingabe und Datenausgabe. Letztere Mittel werden insbesondere durch ein Mobiltelefon oder einen PDA (Handcomputer) zur Verfügung gestellt, in welchen Teile der erfindungsgemäßen Vorrichtung bevorzugt integriert sind.

Die Auswerteeinheit ist dagegen zweckmäßigerweise zentral und damit insbesondere patientenfern angeordnet. Die zentrale Auswerteeinheit wirkt hierbei insbesondere mit einer Mehrzahl von Patienteneinheiten zusammen und dient zur Auswertung und gegebenenfalls Aufzeichnung der Kenngrößen mehrerer Patienten. Die Überwachung erfolgt hierbei einerseits patientenindividuell, d.h. es wird in der Auswerteeinheit für jeden Patienten ein eigenes Set an relevanten Entscheidungskriterien bereitgehalten. Andererseits ermöglicht die gemeinsame Archivierung der Kenngrößen einer Vielzahl von Patienten und deren vergleichende Auswertung eine einfache und effiziente Gewinnung von Normwerten oder Erkenntnissen über auffällige Gesellschaftsphänomena, etc.

In der einfachsten Form der von der Auswerteeinheit durchgeführten Auswertung wird der aktuelle Wert einer Kenngröße mit einem im Rahmen der Entscheidungskriterien hinterlegten Schwellwert verglichen, wobei ein „kritischer Zustand" dann erkannt wird, wenn die Kenngröße den Schwellwert überschreitet bzw. unterschreitet. Zusätzlich oder alternativ werden im Zuge der Auswertung der Kenngrößen bzw. Kenngrößenfunktionen eine oder mehrere Methoden eingesetzt, die in der Informationstechnik als „Data Mining" und „Data Warehousing" bezeichnet werden.

Im Zuge des „Data Mining" werden die aufgezeichneten Kenngrößenfunktionen auf das Vorhandensein von versteckten Trends und Korrelationen hin analysiert. Als Trend wird insbesondere eine über einen längeren Zeitraum andauernde Zunahme oder Abnahme einer Kenngröße, eine (für gewöhnliche Lebensumstände ungewöhnliche) Konstanz oder Unregelmäßigkeit einer Kenngröße (z.B. Atemstillstand oder Herzrhythmusstörung) oder eine sig nifikante Periodizität im zeitlichen Verlauf einer Kenngröße bezeichnet. Als Korrelation wird insbesondere ein kohärentes, d.h. einer bestimmten zeitlichen Beziehung unterliegendes Auftreten von bestimmten Mustern in verschiedener Kenngrößenfunktionen bezeichnet. Derartige Trends und Korrelationen werden im Zuge des „Data Mining" insbesondere ohne zugrunde liegende Annahmen über das Vorhandensein und die Eigenschaften derartiger Trends und Korrelationen gesucht. Dies ermöglicht insbesondere auch das Auffinden von versteckten Trends und Korrelationen, deren Existenz a priori weder dem Patienten noch einem das Verfahren betreuenden medizinischen Experten bewusst ist. Wird ein derartiger Trend und/oder eine derartige Korrelation aufgefunden, so wird diese anhand der Entscheidungskriterien auf eine mögliche Gesundheitsrelevanz überprüft. Eine einem 24-Stunden-Rhythmus folgende Periodizität einer Kenngröße wird beispielsweise dem natürlichen Tagesrhythmus zugeordnet und als nicht-gesundheitsrelevant eingestuft, während wiederum beispielhaft eine signifikant mit einem bestimmten geographischen Ort korrelierte Veränderung der Herzfrequenz als möglicherweise gesundheitsrelevant eingestuft würde. Wird ein gesundheitsrelevanter Trend oder eine gesundheitsrelevante Korrelation erkannt, so wird nach Maßgabe der Entscheidungskriterien der Patient gewarnt. Alternativ oder zusätzlich werden die hinterlegten Entscheidungskriterien auf Basis des erkannten Trends bzw. der erkannten Korrelation automatisch oder unter Vermittlung des Patienten oder medizinischen Experten derart angepasst, dass dem Trend bzw. der Korrelation entgegengewirkt wird.

Beispielsweise wird die im Zuge der Verfahrensdurchführung als Kenngröße ermittelte Umgebungslautstärke des Patienten im Rahmen des „Data Mining" auf Spitzenwerte hin untersucht. Werden hierbei wiederholt vergleichbare Spitzenwerte gefunden, so werden diese mit anderen erfassten Kenngrößen korreliert. Hierbei wird beispielsweise eine Korrelation zwischen der Geräuschspitze und einer geografischen Position des Patienten festgestellt. Beispielsweise wird auf diese Weise au tomatisch durch die Auswerteeinheit erkannt, dass der Patient während der Mittagspause eine Abkürzung durch eine sehr laute Maschinenhalle nimmt, um schneller in die Kantine zu gelangen und sich hierbei einer auf Dauer möglicherweise gesundheitsschädigenden Lärmbelastung aussetzt. Diese Erkenntnis wird beispielsweise dahingehend zur Anpassung der Entscheidungskriterien umgesetzt, dass der Patient fortan eine Empfehlung erhält, sobald er in räumliche Nähe der erkannten Lärmquelle (Maschinenhalle) kommt.

Im Zuge des „Data Warehousing" werden zu einer oder mehreren Kenngrößen so genannte Meta-Daten erzeugt, die eine gegenüber den Kenngrößen erhöhte Informationsdichte aufweisen oder eine effiziente Verarbeitung, Verwaltung oder Darstellung der Kenngrößen unterstützen. Die Meta-Daten umfassen insbesondere statistische Angaben zu den Kenngrößen, sowie Indizes und sonstige Navigationshilfen.

Beispielsweise wird eine geografische Ortsangabe der Patientenposition (z.B, ein GPS-Signal) im Zuge des „Data Warehousing" in eine XML-Repräsentation überführt, die leicht mit einem gängigen Anzeigeprogramm angezeigt werden kann und mittels welcher der zurückgelegte Weg des Patienten grafisch darstellbar ist. Im Zuge des „Data Warehousing" werden zweckmäßigerweise auch Kenngrößen verschiedener Patienten kombiniert, z.B. um patientenübergreifend statistische Durchschnittswerte für einen bestimmten Kenngrößentyp zu erhalten.

Nachfolgend wird ein Ausführungsbeispiel der Erfindung anhand einer Zeichnung näher erläutert. Darin zeigt die einzige Figur eine Vorrichtung zur präventiven Gesundheitsüberwachung eines Patienten mit einer Anzahl von einem Patienten zugeordneten Sensoren zur Erfassung von gesundheitsrelevanten Kenngrößen und zur Aussendung einer Empfehlung bei Erkennung eines nach Maßgabe hinterlegter Entscheidungskriterien definierten kritischen Zustandes.
Die schematisch dargestellte Vorrichtung 1 umfasst eine Anzahl von Patienteneinheiten 2 (von denen aus Gründen der Vereinfachung in der Figur lediglich eine dargestellt ist) sowie eine Auswerteeinheit 3.
Die Patienteneinheit 2 umfasst eine Anzahl von Sensoren 4a-4d, die an einem Patienten 5 oder in dessen Umgebung angeordnet sind und zur Erfassung jeweils einer gesundheitsrelevanten Kenngröße G_i (i = 1, 2, 3, 4) dienen. Die Sensoren 4a–4d sind teils im Körper des Patienten 5 implantiert, teils am Körper des Patienten 5 tragbar, teils in Arbeits- und Sportgeräten oder sonstigen Einrichtungsgegenständen des Patienten 5 integriert. Bei den erfassten Kenngrößen G_i handelt es sich einerseits um vitale Messgrößen des Patienten 5, wie z.B. Blutdruck, Herzfrequenz, Adrenalin- und/oder Insulinkonzentration im Blut, etc., andererseits um Kenngrößen G_i, die der geografischen Position des Patienten 5 oder einer Körperteilposition oder Körperbewegung entsprechen oder um Kenngrößen G_i, die auf den Patienten 5 wirkende Umwelteinflüsse (z.B. Sonneneinstrahlung, Umgebungstemperatur, Schadstoffbelastung der Umgebungsluft, etc.) wiedergeben.
So ist beispielsweise der Sensor 4a in einer Brille des Patienten 5 integriert und erfasst die auf den Patienten 5 einwirkende Sonneneinstrahlung als Kenngröße G₁. Der Sensor 4b ist beispielsweise im Körper des Patienten 5 implantiert und erfasst die Herzfrequenz als Kenngröße G₂. Der Sensor 4c ist beispielsweise in einer Armbanduhr des Patienten 5 integriert und erfasst ein GPS-Signal als Kenngröße G₃. Der Sensor 4d ist beispielsweise in einer Personenwaage des Patienten 5 integriert und erfasst das Körpergewicht des Patienten 5 als Kenngröße G₄, sobald dieser die Personenwaage benützt. Zusätzlich oder alternativ können eine Vielzahl weiterer und/oder andersartiger Sensoren Einsatz finden, die in der Figur nicht explizit aufgeführt sind. Insbesondere können verschiedenen Patienten verschiedenartige Konfigurationen von Sensoren zugeordnet sein.
Die Patienteneinheit 2 umfasst weiterhin eine Sensorenschnittstelle 6, Eingabe-/Ausgabemittel 7 für Daten, wie Display, alphanumerische Tastatur, etc. sowie eine Sende-/Empfangseinheit 8 zur Kommunikation mit der Auswerteeinheit 3.
Die Sensoren 4a–4d übermitteln hierbei die jeweils erfasste Kenngröße G_i kontinuierlich oder in diskreten Zeitabständen an die Sensorenschnittstelle 6. Jeder Sensor 4a–4d ist hierbei über eine drahtgebundene oder drahtlose Übertragungsstrecke mit der Sensorenschnittstelle 6 verbunden. Die drahtlose Übertragung der Kenngrößen G_i erfolgt hierbei insbesondere unter Verwendung von Bluetooth, Infrarot-Datenübertragung oder einer sonstigen drahtlosen Übertragungstechnik. Die Sensorenschnittstelle 6 übermittelt die Kenngrößen G_i an die Sende-/Empfangseinheit 8, die den Kenngrößen G_i an eine entsprechende Sende-/Empfangseinheit 9 der Auswerteeinheit 3 weiterleitet. Falls erforderlich werden die Kenngrößen G_i in der Sensorenschnittstelle 6 vor der Weiterleitung an die Auswerteeinheit 3 zwischengespeichert.
Die Datenübertragung zwischen der Patienteneinheit 2 und der Auswerteeinheit 3 erfolgt mittels einer sicheren, d.h. zugriffgeschützten, Internet- oder Mobiltelefon-Übertragungstechnik. Die Sensorenschnittstelle 6, die Eingabe-/Ausgabemittel 7 und die Sende-/Empfangseinheit 8 sind dabei zweckmäßigerweise in einem Mobiltelefon, einem PDA (Personal Digital Assistant, d.h. Handcomputer), einem PC (Personal Computer) oder einer sonstigen internet-fähigen Rechneranlage integriert.
Innerhalb der Auswerteeinheit 3 werden die von der Sende-/Empfangseinheit 9 empfangenen Kenngrößen G_i zum einen einem Entscheidungsmodul 10, zum anderen einer Patientendatenbank 11 zugeleitet. In der Patientendatenbank 11 werden die empfangenen Kenngrößen G_i zeitabhängig archiviert, d.h. es wird eine Kenngrößenfunktion F_i = G_i(t) der Zeit t in der Patientendatenbank 11 hinterlegt, die den zeitlichen Verlauf der zugehörigen Kenngröße G_i wiedergibt. Das Entscheidungsmodul 10 ist dazu ausgebildet, die von der Sende-/Empfangseinheit 9 empfangenen Kenngrößen G_i daraufhin zu analysieren, ob ein kritischer Zustand vorliegt. Derartige kritische Zustände sind innerhalb der Auswerteeinheit 3 in Form von Entscheidungskriterien R definiert, die in der Patientendatenbank 11 patientenspezifisch hinterlegt sind und dem Entscheidungsmodul 10 aus der Patientendatenbank 11 zugeführt werden. Stellt das Entscheidungsmodul 10 anhand der Entscheidungskriterien R hinsichtlich einer oder mehrerer Kenngrößen G_i einen kritischen Zustand fest, so erzeugt es nach Maßgabe der Entscheidungskriterien R eine Empfehlung W und übermittelt diese über die Sende-/Empfangseinheit 9 an die Patienteneinheit 2. Dort wird die Empfehlung W über die Eingabe-/Ausgabemittel 7 an den Patienten ausgegeben. Als Empfehlung W werden neben akuten Warnungen auch Vorschläge ausgegeben, die auf eine mittel- und langfristige Verbesserung der Lebensweise des Patienten 5 hinzielen. Das Entscheidungsmodul 10 leitet bei Feststellen eines kritischen Zustandes optional weiterhin eine Nachricht N an eine Expertenschnittstelle 12, die einem medizinischen Experten 13, insbesondere einem Doktor, z.B. dem Hausarzt des Patienten 5, einem Notfalldienst, etc. zugeordnet ist. Die Expertenschnittstelle 15 umfasst insbesondere wiederum Ein- und Ausgabemittel für Daten, wie Bildschirm, Tastatur, etc. und ist insbesondere in einem Arbeitsrechner des Experten 13 integriert. Die Nachricht N wird dabei insbesondere in Form einer E-Mail od.dgl. übermittelt. Das Entscheidungsmodul 10 entscheidet fallspezifisch je nach Art des erkannten kritischen Zustandes und anhand der für diesen Fall hinterlegten Entscheidungskriterien R, ob sowohl eine Empfehlung W an den Patienten 5 und eine Nachricht N an den Experten 13 erzeugt werden soll oder ob nur die Empfehlung W an den Patienten 5 abgesandt werden soll. Optional umfassen die Entscheidungskriterien R auch solche Zustände, bei denen nur eine Nachricht N an den Experten 13 erzeugt wird.
Weiterhin umfasst die Auswerteeinheit 3 ein Data-Mining-Modul 14. Dieses ist dazu ausgebildet, die in der Patientendatenbank 11 hinterlegten Kenngrößenfunktionen F_i nach versteckten Trends T und Korrelationen C zu analysieren. Infolge eines erkannten Trends T bzw. einer erkannten Korrelation C werden die Entscheidungskriterien R automatisch durch das Data-Mining-Modul 14 angepasst. Alternativ oder zusätzlich hierzu ist vorgesehen, dass erkannte Trends T und Korrelationen C dem Experten 13 in Form einer durch das Entscheidungsmodul 10 erzeugten Nachricht N oder dem Patienten 5 in Form einer Empfehlung W gemeldet werden.
Die Auswerteeinheit 3 umfasst weiterhin ein Data-Warehousing-Modul 15. Das Data-Warehousing-Modul 15 ist dazu vorgesehen, aus den Kenngrößenfunktionen F_i so genannte Metadaten M abzuleiten und zu deren Archivierung an einen Metadatenspeicher 16 zu übermitteln. Als Metadaten M werden allgemein Daten bezeichnet, die auf die hinterlegten Kenngrößenfunktionen F_i bezogen sind, gegenüber letzteren aber eine höhere Informationsstufe aufweisen. Solche Daten umfassen insbesondere statistische Daten, sowie Daten, die einen schnelleren Zugriff auf die Kenngrößenfunktionen F_i oder eine verbesserte Darstellung der letzteren erlauben. Als Metadaten M werden insbesondere auch Durchschnittswerte bezüglich spezifischer Kenngrößen G_i hinterlegt, die durch patientenübergreifende Statistik bestimmt wurden. Auf die in dem Metadatenspeicher 16 gespeicherten Metadaten M haben insbesondere das Entscheidungsmodul 10 und das Data-Mining-Modul 14 Zugriff. Der Metadatenspeicher 16 ist optional in der Patientendatenbank 11 integriert.
In der Patientendatenbank 11 ist ferner zu jedem Patienten 5, gegebenenfalls auch zu jedem zugriffberechtigten Experten 13 ein Benutzerprofil P hinterlegt. Das Benutzerprofil P enthält neben personenbezogenen Angaben individuelle Einstellungen. Im Falle eines Patienten 5 sind hier insbesondere die Art und Anzahl der dem Benutzer 5 zugeordneten Sensoren und die Art der erfassten Kenngrößen G_i registriert. Weiterhin umfasst das Benutzerprofil P eine Liste der für den individuellen Patienten 5 relevanten Entscheidungskriterien R. Der Benutzer 5 kann dieses Benutzerprofil P über die Eingabe-/Ausgabemittel 7 insbesondere auch benutzerspezifisch editieren, indem er entsprechende Anweisungen A an die Patientendatenbank 11 abgibt. Um einen missbräuchlichen Zugriff auf patientenbezogene Daten zu vermeiden, ist in den Zugriffspfad des Patienten 5 auf die Patientendatenbank 11 ein Authentifikationsmodul 17 geschaltet, an welchem sich der Patient 5, z.B. durch Angabe eines Benutzernamens und Passworts identifiziert.
Der Benutzer 5 kann durch Editierung des Benutzerprofils P somit bestimmen, welche Situationen für ihn als kritisch eingestuft werden sollen, d.h. unter welchen Situationen er von der Auswerteeinheit 3 gewarnt werden will. Optional ist vorgesehen, dass der Patient 5 durch Editierung des Benutzerprofils P auch wählen kann, unter welchen Bedingungen der Experte 13 benachrichtigt werden soll.
Der Experte 13 hat seinerseits insbesondere Zugriff auf die Entscheidungskriterien R und kann diese durch entsprechende Anweisungen A' gegebenenfalls modifizieren oder ergänzen. Dem Zugriff des Experten 13 auf die Patientendatenbank 11 ist hierbei wiederum ein Authentifikationsmodul 17 zwischengeschaltet.
In dem dargestellten Beispiel ist bezüglich des Benutzers 5 beispielsweise eine Entscheidungsregel R hinterlegt, nach Maßgabe von welcher das Entscheidungsmodul 10 den Patienten 5 warnt, wenn die Sonneneinstrahlung, der der Patient 5 ausgesetzt ist, einen bestimmten Wert überschreitet. Das Entscheidungsmodul 10 überwacht hierbei die Kenngröße G₁ und deren hinterlegte Kenngrößenfunktion F₁. Auf ähnliche Weise wird durch Überwachung der Kenngröße G₄ und der zugehörigen Kenngrößenfunktion F₄ das Körpergewicht des Patienten 5 über wacht. Der Patient 5 wird hierbei gewarnt, wenn sein Gewicht einen vorgesehenen Schwellwert überschreitet oder durch das Data-Mining-Modul 14 in einer zurückliegenden Zeitspanne eine schleichende Zunahme festgestellt wurde. Im Zusammenhang mit der Empfehlung W werden dem Patienten 5 hierbei Vorschläge für eine angepasste Ernährung übermittelt, die das Entscheidungsmodul 10 anhand der hinterlegten Entscheidungskriterien R und weiterer, in der Patientendatenbank 11 hinterlegten medizinischen Hintergrundinformation I erstellt. Gleichzeitig werden alle Kenngrößen G_i durch das Data-Mining-Modul 14 auf versteckte Korrelationen C untersucht. Auf diese Weise werden insbesondere Umstände ermittelt, unter denen die Herzfrequenz des Patienten 5 bedenkliche Werte annimmt. Das Data-Mining-Modul 14 entwickelt hieraus automatisch angepasste Regeln R, aufgrund derer der Patient 5 beim Wiederauftreten einer entsprechenden Situation automatisch gewarnt wird.
Ein nicht im Detail beschriebener Anwendungsfall der vorstehend beschriebenen Vorrichtung besteht insbesondere in der Detektierung einer schlechten Körperhaltung. Diese wird insbesondere durch Verwendung von Sensoren detektiert, die die relative Position von Körperteilen des Patienten 5 zueinander als Kenngrößen G_i erfassen. In der Auswerteeinheit 3 wird hieraus auf die Körperhaltung des Patienten 5 zurückgerechnet. Bei einer ungesunden Körperhaltung (z.B. an einem Computerarbeitsplatz) wird der Patient 5 beispielsweise automatisch gewarnt, um Langzeitschäden an der Nackenwirbelsäule vorzubeugen.
Ebenso ist optional vorgesehen, die Tippgeschwindigkeit und den Tastendruck während der Arbeit des Patienten 5 am Computer durch geeignete Sensoren, z.B. Drucksensoren auf der Computertastatur, zu überwachen. Anhand des Tastendrucks und des Tippverhaltens wird durch die Auswerteeinheit 3 ein ungesunder Stresszustand des Patienten 5 erkannt, wie er typischerweise bei exzessiver Computernutzung auftritt. Die Auswerteeinheit 3 sendet bei Erkennen eines derartigen kritischen Zu standes ein entsprechendes Warnsignal auf den Computerbildschirm des Patienten 5.
Weiterhin ist optional vorgesehen, die Vorrichtung 1 im Zuge einer Krebsvorsorge einzusetzen. Hierzu werden mittels eines in einer Vene des Patienten 5 implantierten Blutsensors Blutwerte des Patienten als Messgrößen erfasst. Ein kritischer Zustand wird hierbei von der Auswerteeinheit 3 dann erkannt, wenn die Konzentration der Blutplättchen gegenüber einem Grenzbereich von 150.000 bis 350.000 Zellen pro Mikroliter Blut gefunden wird. Bei Erkennung ungewöhnlicher Blutwerte wird in dem beschriebenen Fall durch das Entscheidungsmodul 10 im Rahmen der Empfehlung W der Vorschlag an den Patienten 5 ausgegeben, einen Doktor zum Zwecke einer Vorsorgeuntersuchung aufzusuchen.
Wieder eine weitere Anwendung der Vorrichtung 1 besteht in der Erkennung und Behandlung unbewusster Schlafstörungen (Parasomnien), Schnarchen, etc. Derartige Leiden werden von dem Patienten 5 oft nicht bewusst wahrgenommen und daher nicht ohne weiteres erkannt. Die Erkennung von Parasomnien mittels der Vorrichtung 1 erfolgt insbesondere durch Sensoren, die die Herzfrequenz, die Atmung, die Umgebungslautstärke erfassen. Die Empfehlung W erfolgt hier bevorzugt einerseits als schriftliche Nachricht, die der Patient 5 nach dem Aufwachen erhält, als auch in Form eines Wecksignals, das die akuten Symptome einer Schlafstörung durch Aufwecken des Patienten 5 beendet.

Claims

Verfahren zur präventiven Gesundheitsüberwachung eines Patienten (5), bei welchem mittels mindestens eines an oder in der Umgebung des Patienten (5) angeordneten Sensors (4a–4d) eine gesundheitsrelevante Kenngröße (G_i; i = 1 – 4) erhoben und einer Auswerteeinheit (3) zugeführt wird, bei welchem die oder jede Kenngröße (G_i) in der Auswerteeinheit (3) nach Maßgabe hinterlegter Entscheidungskriterien (R) auf das Vorliegen eines kritischen Zustandes hin untersucht wird, und bei welchem bei Feststellung eines kritischen Zustandes durch die Auswerteeinheit (3) eine Empfehlung (W) an den Patienten (5) ausgegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Kenngröße (G_i) eine Körperposition, eine Körperbewegung und/oder ein Umwelteinfluss erfasst wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der zeitliche Verlauf mindestens einer Kenngröße (G_i) als Kenngrößenfunktion (F_i; i = 1 – 4) der Zeit (t) mittels der Auswerteeinheit (3) aufgezeichnet wird.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine Kenngrößenfunktion (F_i) mittels eines Data-Mining-Moduls (14) auf Trends (T) untersucht wird, wobei bei Erkennung eines nach Maßgabe der Entscheidungskriterien (R) als kritisch eingestuften Trends (T) die Entscheidungskriterien (R) zur Abwendung des Trends (T) angepasst werden, und/oder eine Empfehlung (W) an den Patienten (5) ausgegeben wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Kenngrößenfunktionen (F_i) mittels eines Data-Mining-Moduls (14) auf Korrelationen (C) untersucht werden, wobei bei Erkennung ei ner nach Maßgabe der Entscheidungskriterien (R) als kritisch eingestuften Korrelation (C) die Entscheidungskriterien (R) zur Abwendung der Korrelation (C) angepasst werden, und/oder eine Empfehlung (W) an den Patienten (5) ausgegeben wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass aus der oder jeder Kenngrößenfunktion (F_i) Metadaten (M) abgeleitet werden, die eine gegenüber der oder jeder zugrundeliegenden Kenngrößenfunktion (F_i) erhöhte Informationsdichte aufweisen, den Zugriff auf mindestens eine Kenngrößenfunktion (F_i) erleichtern und/oder die Darstellung der einer Kenngrößenfunktion (F_i) zugeordneten Kenngröße (G_i) erleichtern.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Metadaten (M) aus Kenngrößen (G_i) mehrerer Patienten (5) abgeleitet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass bei Erkennung eines kritischen Zustands nach Maßgabe der Entscheidungskriterien (R) eine Empfehlung (W) an einen medizinischen Experten (13) abgegeben wird.
Vorrichtung (1) zur präventiven Gesundheitsüberwachung eines Patienten (5), – mit mindestens einem Sensor (4a–4d ) zur Erfassung einer gesundheitsrelevanten Kenngröße (G_i), – mit einer ein Entscheidungsmodul (10) umfassenden Auswerteeinheit (3), wobei das Entscheidungsmodul (10) dazu ausgebildet ist, die oder jede Kenngröße (G_i) nach Maßgabe hinterlegter Entscheidungskriterien (R) auf das Vorliegen eines kritischen Zustands hin zu untersuchen und bei Erkennung eines kritischen Zustandes eine Empfehlung (W) zu erzeugen, sowie – mit Datenübertragungsmitteln (6, 7, 8, 9) zur Übertragung der Kenngröße (G_i) von dem oder jedem Sensor (4a–4d ) an die Auswerteeinheit (3) und zur Rückübertragung und Ausgabe der Empfehlung (W) an den Patienten (5).
Vorrichtung (1) nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der bzw. mindestens ein Sensor (4a–4d) zur Erfassung einer Körperposition, einer Körperbewegung oder eines Umwelteinflusses als Kenngröße (G_i) ausgebildet ist.
Vorrichtung (1) nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass der bzw. mindestens ein Sensor (4a–4d) im Körper des Patienten (5) implantiert oder am Körper des Patienten (5) tragbar ist.
Vorrichtung (1) nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass der bzw. mindestens ein Sensor (4a–4d) in einem Arbeitsgerät, Sportgerät oder Einrichtungsgegenstand integriert ist
Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) ein Data-Mining-Modul (14) umfasst, das dazu ausgebildet ist, aus einer oder mehreren den zeitlichen Verlauf jeweils einer Kenngröße (G_i) wiedergebenden Kenngrößenfunktionen (F_i) Trends (T) und Korrelationen (C) zu erkennen und nach Maßgabe der Entscheidungskriterien (R) in Hinblick auf ihre Gesundheitsrelevanz als kritisch oder unkritisch einzustufen.
Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) ein Data-Warehousing-Modul (15) umfasst, das dazu ausgebildet ist, aus der oder jeder Kenngrößenfunktion (F_i) Metadaten (M) abzuleiten, die eine gegenüber der oder jeder zugrunde liegenden Kenngrößenfunktion (F_i) erhöhte Informationsdichte aufweisen, den Zugriff auf mindestens eine Kenngrößenfunktion (F_i) erleichtern und/oder die Darstellung der einer Kenngrößenfunktion (F_i) zugeordneten Kenngröße (G_i) erleichtern.
Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) patientenfern und zentral implementiert ist und zur patientenindividuellen Verarbeitung von Kenngrößen (G_i) mehrerer Patienten (5) ausgebildet ist.
Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 9 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Übertragungsmittel (6, 7, 8, 9) eine Mobiltelefonverbindung oder Internetverbindung umfassen.