DE102007017953B4

DE102007017953B4 - Multi-tier-Vorrichtung für die kardiologische und die Patienten-Monitoring-Datenanalyse

Info

Publication number: DE102007017953B4
Application number: DE102007017953.9A
Authority: DE
Inventors: Joel Q. Xue; Ian G. Rowlandson
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: GE Precision Healthcare LLC
Priority date: 2006-04-17
Filing date: 2007-04-13
Publication date: 2022-07-28
Anticipated expiration: 2027-04-14
Also published as: JP2007283102A; US20070244405A1; GB2437393A; GB0707172D0; CN101059793A; US20100198091A1; US8352018B2; GB2437393B; US7702382B2; CN101059793B; DE102007017953A1; JP5468724B2

Abstract

Vorrichtung (10) zur elektrokardiographischen Datenanalyse und -anzeige, die aufweist:
eine Akquisitionseinheit (14), die mit einem Patienten über eine Vielzahl von Elektroden (20) verbindbar ist, die EKG-Signaldaten von dem Patienten (12) erfassen, wobei die Akquisitionseinheit (14) einen Signalprozessor (28) einschließt, der Echtzeitdatenanalyse an den erfassten EKG-Signaldaten durchführt, und die weiter einen graphischen Display (32) einschließt;
wobei die Akquisitionseinheit (14) die gesammelten EKG-Signaldaten in Echtzeit nach einem ersten Analysealgorithmus verarbeitet;
eine Datenbank (18), die gespeicherte EKG-Signaldaten aufweist, wobei die gespeicherten EKG-Signaldaten Daten sind, die von einer Population oder Gruppe von Patienten gewonnen sind;
einen Algorithmus-Server (16), der erfasste EKG-Signaldaten von der Akquisitionseinheit (14) und die gespeicherten EKG-Signaldaten von der Datenbank (18) erhält, wobei der Algorithmus-Server (16) eine Vielzahl von Daten-Analyse-Algorithmen enthält und einen Algorithmus der Vielzahl als einen zweiten Algorithmus auf die erfassten EKG-Signaldaten in Echtzeit und die gespeicherten EKG-Signaldaten anwendet, um Ergebnisdaten zu erzeugen, wobei der erste Analysealgorithmus verschieden von dem zweiten Algorithmus ist, und wobei die Ergebnisdaten zu der Akquisitionseinheit (14) übertragen und auf dem graphischen Display (32) angezeigt werden, um die Ergebnisdaten aus dem Anwenden des ersten Analysealgorithmus und des zweiten Algorithmus einem Benutzer zur Verfügung zu stellen;
ein Kommunikationsnetzwerk, das die Akquisitionseinheit (14), die Datenbank (18) und den Algorithmus-Server (16) kommunikativ verbindet, um die Übertragung von Daten zwischen der Akquisitionseinheit (14), der Datenbank (18) und dem Algorithmus-Server (16) zu ermöglichen, und
eine Einrichtung (102) zum Editieren der von der Akquisitionseinheit (14) zur Verfügung gestellten Ergebnisdaten durch einen Benutzer und zum Bereitstellen der editierten Ergebnisdaten an die Akquisitionseinheit (14) zur Verwendung für den Algorithmus, der in der Akquisitionseinheit (14) läuft, und/oder zur Verwendung für den Algorithmus, der in dem Algorithmus-Server (16) läuft.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Multi-tier-Vorrichtung für die kardiologische Datenanalyse und die Patienten-Datenanalyse.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Die Elektrokardiographie verwendet die elektrischen Phänomene, die die physiologische Funktion des Herzens begleiten, zur Diagnose und anderen Zwecken. Elektroden werden an der Brust und den Extremitäten eines Patienten appliziert, um elektrokardiologische (EKG)-Signaldaten aufzunehmen und diese einer Akquisitionseinheit zur Verfügung zu stellen, typischerweise einem Elektrokardiographen oder Patientenmonitor. Die Signale der Elektroden werden in einem Vorverstärker verstärkt und werden typischerweise auf einem Bildschirm und/oder einem sich bewegenden Papierstreifen zur Übersicht oder Analyse durch einen begleitenden Kardiologen oder anderen Kliniker dargestellt. Die EKG-Signaldaten werden ebenfalls zur Speicherung in einem Speicher und zur Verwendung in Computer-EKG-Signal-Algorithmen digitalisiert.
US 2005 / 0 234 313 Al offenbart ein Patientendatenakquisitionssystem, ein Vorhersagesystem über den plötzlichen Herztod und einen Server. Diese Einheiten weisen eine Software auf, die auch ein Analysemodul aufweisen kann.
Demgegenüber beschreibt US 2003 / 0 036 685 A1 ein Gesundheitsüberwachungs- und Biofeedbacksystem mit einem Photoplethysmographiesensor, einer Verarbeitungseinheit und einem Webserver zur Bestimmung, Anzeige und Analyse mehrerer kardiovaskulärer Parameter.
Oftmals ist jedoch nur eine begrenzte Anzahl von EKG-Signaldaten zur Verwendung in einer derartigen Akquisitionseinrichtung verfügbar, wie beispielsweise die Daten, die während einer einzigen Sitzung mit dem Patienten aufgenommen werden. Die Akquisitionseinrichtung, wie beispielsweise ein Patientenmonitor, kann neben dem EKG-Monitoring andere Aufgaben und Funktionen wahrnehmen. Dies kann die Computerleistung, die für die EKG-Analyse zur Verfügung steht, begrenzen, was wiederum eine Verschlechterung bezüglich einer Optimierung des Analysealgorithmus in dem Patientenmonitor bedingt oder den Analyseprozess verlangsamt. Dies beschränkt die Art der Analyse, die durchgeführt werden kann, und die Genauigkeit, mit der dieser ausgeführt werden kann. Beispielsweise, wenn die Echtzeit-Kurvenform-Analyse der Herzschlagkurvenformen, die in den EKG-Signaldaten gefunden werden, gewünscht wird, kann dies einen Transfer der Signaldaten von der Akquisitionseinheit zu einer separaten Analyseeinrichtung, die einen zufriedenstellenderen und optimierteren Algorithmus enthält, erfordern. Auf Grund der Natur der elektrokardiologischen Bedingungen, die oftmals kritisch sind, bedingen die Beschränkungen und Verzögerungen, die das vorstehend genannte begleiten, die Möglichkeit des Auftretens nachteiliger Konsequenzen für den Patienten.
In einem anderen Beispiel, in einer Brustschmerzklinik, ist ein schneller serieller Vergleich der momentan erhaltenen EKG-Signaldaten mit vorher akquirierten EKG-Signaldaten die Voraussetzung, um zu bestimmen, ob eine Veränderung des kardialen Zustandes des Patienten stattgefunden hat. In den meisten Fällen sind die vorher akquirierten EKG-Signaldaten in einer Remote-Datenbank gespeichert, wie beispielsweise dem zentralen Computer der Klinik oder des Krankenhauses. Gegenwärtig ist es deshalb oftmals notwendig die EKG-Signaldaten von dem Kardiographen oder Patientenmonitor in eine andere Einrichtung zu laden, wie beispielsweise den Computer der Klinik oder des Krankenhauses, der eine Datenbank aufweist, in der die vorher akquirierten EKG-Signaldaten gespeichert sind. Danach kann der serielle Vergleich durchgeführt werden. Es ist offensichtlich, dass dies ein unbequemer und/oder zeitaufwendiger Prozess zum Nachteil des Patienten sein kann.
Um derartige Konsequenzen zu vermeiden oder begrenzen, ist eine schnelle, ausführliche und genaue EKG-Analyse für das Wohlbefinden des Patienten unerlässlich und kritisch. Unbequemlichkeiten, die mit derartigen Analysen verbunden sind, sollten minimiert werden, um die Verwendung des geeigneten Algorithmus zu fördern und/oder um zu vermeiden, dass die Genauigkeit der EKG-Datenanalyse und der Interpretation beeinträchtigt wird, und ebenfalls, um zu verhindern, dass Nachteile für den Patienten entstehen.
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Diese Aufgabe wird mit einer Vorrichtung nach Anspruch 1 gelöst.
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Multi-tier-Vorrichtung für die kardiologische Datenanalyse und die Patienten-Datenanalyse, in der ein Algorithmus-Server zwischen einer Echtzeit-EKG-Signaldaten-Akquisitionseinrichtung, wie beispielsweise einem Kardiographen, und einer Datenbank mit gespeicherter kardiologischer Information angeordnet ist. Unter einer Multi-tier-Vorrichtung wird dabei im Sinne der Datenverarbeitung eine mehrschichtige Architektur verstanden.
Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung überwindet die vorstehend genannten und andere Nachteile, indem eine Multi-tier-Vorrichtung geschaffen wird, in der ein Algorithmus-Server als mittlere Schicht zwischen eine Akquisitionseinrichtung, wie einen Kardiographen, einen Patientenmonitor oder ein patientenseitiges Terminal angeordnet wird, die mit den momentanen anliegenden EKG-Signaldaten verbunden ist und die als eine untere Schicht angesehen werden kann, und eine Speichereinrichtung für eine Datenbank, wie beispielsweise einem zentralen Computerserver eines Krankenhauses oder einer Klinik, der als obere Schicht angesehen werden kann. Der Algorithmus-Server erhält momentan anliegende Daten von der Echtzeit-Akquisitionseinrichtung und erhält vorher gespeicherte EKG-Signaldaten aus der Datenbank, und schafft so eine Verbindung zwischen den Echtzeit-EKG-Signaldaten und den gespeicherten EKG-Signaldaten. Der Algorithmus-Server kann ebenfalls andere relevante medizinische Informationen aus verschiedenen Datenbanken erhalten, wie beispielsweise aus einem Krankenhausinformationssystem (HIS). Der Algorithmus-Server enthält mehrere EKG-Algorithmen und lässt einen oder mehrere der Algorithmen unter Verwendung der momentan anliegenden und gespeicherten EKG-Signaldaten und der klinischen Information, wie beispielsweise die medizinische Geschichte des Patienten, laufen.
Die Multi-tier-Vorrichtung der vorliegenden Erfindung schafft eine schnelle, genaue Analyse und Interpretation der EKG-Signaldaten und kann mehrere unterschiedliche Analysen bereitstellen. Die Multi-tier-Struktur ermöglicht es der Vorrichtung, eine bessere Skalierbarkeit, beispielsweise die Fähigkeit einen breiten Bereich von Anforderungen zu erfüllen, die durch verschiedene Benutzer verlangt werden. Ein anderer Vorteil liegt darin, dass es ein Minimum an Unterbrechung durch die Bedienung der Datenbank geben wird, die, wie vorstehend erwähnt wurde, oft in dem zentralen Computer für ein Krankenhauses oder der Klinik enthalten ist, der zahlreiche andere Funktionen ausführt, da die Algorithmen auf dem Algorithmus-Server der mittleren Schicht gespeichert sind und auf diesem laufen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass konsistente Versionen der Algorithmen auf dem Algorithmus-Server laufen gelassen werden können, wobei bei separaten Akquisitions- oder anderen Einrichtungen unterschiedliche Versionen der Software auf unterschiedlichen Einrichtungen laufen gelassen werden können.
Die Erfindung wird ferner in Bezug auf die nachfolgende genauere Beschreibung in Verbindung mit der Zeichnung erläutert.
Figurenliste
In der Zeichnung zeigt/zeigen:

1 ein verallgemeinertes schematisches Diagramm einer Multi-tier-Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zur kardiologischen und Patienten-Monitoring-Datenanalyse;
2 ein genaues schematisches Diagramm einer Akquisitionseinheit in der Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
3A - 3E das Betreiben der Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beim Ausführen der Patienten-Monitoring-Datenanalyse in Echtzeit;
4 eine Darstellung der Monitoring-Daten, die durch das Betreiben der in den 1 bis 3 dargestellten Vorrichtung erzeugt wurden;
5A-5G eine Verwendung einer mehrschichtigen Patienten-Monitoring-Datenanalysevorrichtung, die Zweiwege-Datenflüsse zwischen dem Algorithmus-Server und einer Akquisitionseinheit und einer Datenbank verwendet;
6 eine Darstellung, die durch eine Einrichtung erzeugt wurde, die in der Art verwendet wurde, wie sie in 5 gezeigt ist;
7A-7F ein Betreiben der Vorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, in der Algorithmen sowohl in der Akquisitionseinheit und dem Algorithmus-Server laufen und in der EKG-Daten mehrmals gelesen und/oder editiert werden können.

GENAUE BESCHREIBUNG
Eine Ausführungsform der Vorrichtung 10 der vorliegenden Erfindung zur Analyse und Interpretation von EKG-Signaldaten, die von einem Patienten 12 erhalten werden, weist eine Multi-tier-Architektur mit einer Akquisitionseinheit 14, einem Algorithmus-Server 16 und einer Datenbank 18 auf, wie dies als Diagramm in 1 gezeigt ist.
Wie in 2 gezeigt, ist die Akquisitionseinheit 14 mit Elektroden 20 verbunden, die an der Brust und den Extremitäten des Patienten 12 appliziert sind. Die Akquisitionseinheit 14 nimmt die EKG-Signaldaten mittels eines Patientenverbindungskabels 22 in Echtzeit auf. Ausgewählte Paare von Elektroden oder Leitern werden verwendet, um Standard-Mehrleitungs elektrokardiologische Signaldaten aufzunehmen. Die Akquisitionseinheit 14 kann eine Einrichtung, wie beispielsweise ein Kardiograph, am Bett angeordneter, bettseitiger oder stationärer Patientenmonitor, ein Holter-Patientenmonitor oder ein anderer geeigneter Monitor sein. Die Akquisitionseinheit 14 kann ebenfalls eine mobile/tragbare Einrichtung sein, die in einem Mobiltelefon enthalten ist, eine elektronische Messeinheit, ein persönlicher Datenorganiser, ein Pager oder Ähnliches sein.
Die Akquisitionseinheit 14 enthält einen Akquisitionsschaltkreis 24 zum Ausführen einer Startprozedur für die EKG-Signaldatenaufnahme, wie die Qualitätsbestimmung der Leitungsverbindung, dem Filtern, dem Vorverstärken und Ähnlichem. Der Akquisitionsschaltkreis 24 enthält ebenfalls einen analog-digital Wandlerschaltkreis 26 zum Konvertieren der analogen EKG-Datensignale des Kabels 22 in digitalisierte Signale.
Der Akquisitionsschaltkreis 24 ist mit einem Signalprozessor 28 verbunden, der eine zentrale Prozessoreinheit aufweist zum Steuern des Betreibens der Akquisitionseinheit 14 und zum Durchführen des Prozesses oder für eine andere Verwendung der Signaldaten, die in der Akquisitionseinheit 14 ausgeführt werden. Ein Speicher 30, der die EKG-Signaldaten speichert, ist mit dem Signalprozessor 28 verbunden. Die Akquisitionseinheit 14 kann ebenfalls einen Display 32 zum Bereitstellen einer, die elektrokardiologischen Signaldaten darstellenden Graphik und/oder eines Textes enthalten. Der Display 32 weist typischerweise eine Kathodenstrahlröhre, einen Flüssigkristall-Display oder eine andere geeignete Einrichtung, um eine visuell erkennbare und ansprechende Anzeige der Daten zu schaffen. Alternativ oder zusätzlich erzeugt ein Drucker eine Papierkopie 34 der EKG-Daten im Streifen- oder Blattformat. Die Akquisitionseinheit 14 enthält ebenfalls einen Sender/Empfänger 36, der die Informationen von der Akquisitionseinheit 14 sendet und Informationen für die Akquisitionseinheit 14 empfängt.
Die Akquisitionseinheit 14 ist mit dem Algorithmus-Server 16 verbunden. Der Algorithmus-Server 16 kann einen Computerserver enthalten, beispielsweise die von General Electric Co. unter dem Namen „Muse“ hergestellte und verkaufte General Electric Gesundheits-Einheit. Der Algorithmen-Server 16 enthält Computeralgorithmen, Programme oder andere Befehle zum Ausführen von gewünschten Analysen und der Interpretation der EKG-Signaldaten. Der Algorithmen-Server 16 enthält bevorzugt mehrere EKG-Algorithmen, um auf diese Art und Weise die Verwendung von unterschiedlichen Algorithmen zum Erhalt von unterschiedlichen Ergebnissen oder zur Kombination der Ergebnisse zu erlauben, und damit eine fundiertere kardiale Analyse des Patienten zu erhalten.
Der Algorithmen-Server 16 ist mit der Speichereinrichtung für die Datenbank 18 verbunden. Die Datenbank 18 kann in einem Zentral- oder Mainframe-Computer eines Gesundheitsserviceanbieters, wie beispielsweise eines Krankenhaus oder einer Klinik enthalten sein. Die Datenbank 18 kann eine Komponente eines Krankenhausinformationssystems (HIS) aufweisen. Oder die Datenbank 18 kann eine dedizierte Datenbank für die Vorrichtung 10 aufweisen. Vorher erhaltene EKG-Signale sowie eine andere Patienteninformation werden in der Datenbank 18 gespeichert.
Die Verbindung zwischen den Komponenten der Vorrichtung 10 kann fest verbunden oder drahtlos sein. Oder die Verbindung kann durch ein Computernetzwerk erreicht werden, wie ein gesichertes lokales Netzwerk (local area network: LAN), ein gesichertes Fernnetzwerk (wide area network: WAN) oder drahtloses WAN oder eine gesicherte Internetverbindung. Es ist ebenfalls möglich, dass der Algorithmus-Server 16 und die Speichereinrichtung für die Datenbank 18 Komponenten derselben Computerservereinheit bilden.
3A bis 3E zeigen als Diagramm eine Art und Weise für das Betreiben der Vorrichtung 10. Das Betreiben ist als Echtzeit ischemisches Monitoring von Mehrfach-Leitungs-EKG-Signaldaten gezeigt. Ein derartiges Betreiben kann typischerweise in einer Brustschmerzklinik ausgeführt werden, um bei der Bestimmung des vorliegenden Zustandes, wie beispielsweise eines akuten myokardischen Infarktes oder akuten kardialen Ischemia bei Patienten, die unter schwerwiegenden Brustschmerzen leiden, zu unterstützen. Der Betrieb wird durch eine Anfrage an die Vorrichtung begonnen, entweder bei einer der Komponenten oder durch eine Verbindung zu oder von einem Remote-Ort, wie beispielsweise einem Kardiologielabor.
Wie in 3A gezeigt, werden bei der Durchführung einer solchen Analyse und der Bestimmung mit der Vorrichtung 10 der vorliegenden Erfindung die EKG-Signaldaten des Patienten 12 mittels des Kabels 22 akquiriert. Die Signaldaten sind typischerweise 12/15-Leitungs-EKG-Signaldaten. Nach der Anfangsprozedur der akquirierten Echtzeitdaten in dem Akquisitionsschaltkreis 24 und/oder Signalprozessor 28 der Akquisitionseinheit 14 werden die EKG-Signaldaten auf den Algorithmen-Server 16 geladen, wie dies in 3B gezeigt ist. Wie in 3B gezeigt, ist selbstverständlich, dass in einer Einrichtung, wie beispielsweise einer Brustschmerzklinik oder Krankenhauseinheit, in der kardiales Monitoring für mehrere Patienten durchgeführt wird, mehrere Akquisitionseinheiten 14a, 14b, 14c in Verbindung und Kommunikation mit dem Algorithmen-Server 16 stehen können.
Der Algorithmus-Server 16 lässt dann den geeigneten Computeralgorithmus laufen, um die von der Datenakquisitionseinheit oder den Datenakquisitionseinheiten 14 erhaltenen EKG-Signaldaten weiterzuverarbeiten. Hierzu wird auf 3C verwiesen. In einem Beispiel kann der Algorithmus ein Nachverfolgungs- oder Tracing-Algorithmus sein, der die Morphologie der akquirierten EKG-Signaldaten kontinuierlich nachverfolgt. Nachfolgend der Vervollständigung des Durchlaufs des Algorithmus können die Ergebnisse zurück zu der Akquisitionseinheit 14 oder den Akquisitionseinheiten 14 gesendet werden, wie dies in 3D gezeigt ist, und auf einem Display 32 oder 34 der Akquisitionseinheit 14 oder der Akquisitionseinheiten 14 oder einem anderen geeigneten Ort in der Klinik oder dem Krankenhaus dargestellt werden. Hierzu wird auf 3E verwiesen. Ein typisches Beispiel einer Darstellung eines EKG-Morphologie-Tracing-Algorithmus-Servers 16 ist in 4 gezeigt, die eine Darstellung eines kontinuierlichen Monitoring einer ST-T-Kurve zeigt.
5A bis 5G zeigen eine Verwendung einer Multi-tier-Vorrichtung 10. Insbesondere zeigt 5 eine Verwendung der Vorrichtung 10 beim Ausführen eines Echtzeit-Vergleiches von elektrokardiographischen Daten. Ein derartiger Vergleich wird oftmals in einer Brustschmerzklinik zum Monitoren bzw. Überwachen von Patienten in einem Zustand, wie beispielsweise eines akuten myokardischen Infarktes oder einer akuten karidalen Ischemia angewendet. 5A bis 5G zeigen die Verwendung der Multi-tier-Vorrichtung 10, bei der ein Zweiwegedatenfluss zwischen dem Algorithmus-Server 16 und der Akquisitionseinheit 14 oder den Akquisitionseinheiten 14 und vorher gespeicherten Daten aus einer oder mehreren Datenbanken 18 auftritt. Nachdem Algorithmus-Server 16 die Echtzeitdaten von der Akquisitionseinheit 14 oder den Akquisitionseinheiten und die vorher gespeicherten Daten aus der Datenbank 18 erhalten hat, kann der Algorithmus-Server 16 verschiedene Arten von Algorithmen laufen lassen, um eine gewünschte Analyse der elektrokariographischen Daten durchzuführen und die Ergebnisse entweder zurück zur Akquisitionseinheit 14 bzw. den Akquisitionseinheiten 14 oder/und zu der Datenbank 18 senden. Die Analyseergebnisse und Originaldaten aus der Akquisitionseinheit 14 bzw. den Akquisitionseinheiten 14 können ebenfalls zu den begleitenden Klinikern gesendet werden, wenn eine sofortige Betreuung notwendig ist.
Wie in 5A gezeigt ist, akquiriert die Akquisitionseinheit 14 in einer derartigen Anwendung Echtzeit-EKG-Signaldaten eines Patienten 12 mittels des EKG-Kabels 22. In 5B werden die EKG-Signaldaten von der Akquisitionseinheit 14 bzw. den Akquisitionseinheiten 14 auf den Algorithmus-Server 16 geladen. Zum Zwecke der Durchführung des Vergleiches der EKG-Daten, fordert der Algorithmus-Server 16 die elektrokariographischen Daten aus der Speichereinrichtung für die Datenbank 18 an, die vorher von dem Patienten 12 erhalten warden. Die angeforderten EKG-Daten werden typischerweise aus einer unmittelbar vorhergehenden elektrokardiograhischen Untersuchung des Patienten 12 entnommen, aber jede der gespeicherten EKG-Signaldaten, die von einem Kliniker gewünscht werden, können aus der Datenbank 18 erhalten werden. Die Anforderung der Daten aus der Datenbank 18 durch den Algorithmus-Server 16 ist in 5C gezeigt und das Senden der vorher erhaltenen EKG-Signaldaten durch die Datenbank 18 zu dem Algorithmus-Server 16 ist in 5D gezeigt. 5C enthält, dass die vorher erhaltenen EKG-Signaldaten in mehreren Datenbankorten 18, 18a, 18b, usw. enthalten sein können und von diesen erhalten werden können.
Danach lässt der Algorithmus-Server 16 einen seriellen Vergleichsalgorithmus laufen, wie dies in 5E gezeigt ist, um die Morphologie und andere Aspekte der zuletzt aufgenommenen EKG-Signaldaten des Patienten mit den vorher erhaltenen EKG-Signaldaten des Patienten zu vergleichen. Die Vergleichsergebnisse können dann an eine geeignete Einrichtung zum Beurteilen und Bewerten durch einen Kardiologen oder anderen Kliniker gesendet werden. 5G zeigt die Verwendung der Akquisitionseinheit 14, um die Ergebnisse für diese Zwecke dazustellen und/oder auszudrucken, aber jedes andere geeignete Display, wie eine Workstation in einem kardiologischen Labor kann ebenfalls verwendet werden, um die Ergebnisse zu bewerten.
Die Prozesse, die in 5A bis 5G gezeigt sind, werden in Echtzeit, beispielsweise als die EKG-Signaldaten eines Patienten 12 erhalten, wodurch sie zu einer Beschleunigung des Analyse- und Interpretationsprozesses der EKG-Signaldaten und der Diagnose des kardialen Zustandes des Patienten 12 führen. Der Prozess kann wie dies benötigt wird oder in festgelegten Intervallen wiederholt werden, sodass während der Zeit jegliche Änderungen des kardialen Zustandes des Patienten gegenwärtig ist.
6 zeigt einen typischen seriellen EKG-Vergleichsbericht, der durch den Algorithmus-Server 16, der in der in der 5E dargestellten Art und Weise betriebenen wird, erzeugt wurde, und der auf der Akquisitionseinheit 14 dargestellt werden kann.
Der Algorithmus oder das Programm, der oder das in dem Algorithmus-Server 16 enthalten ist, kann ein solcher oder solches sein, der oder das es einem Kliniker erlaubt nach der Bewertung und Beurteilung der durch den EKG-Algorithmus erzeugten Ergebnisse, Daten oder editierte Interpretationen sowohl für die Akquisitonseinheit 14 als auch den Servers 16 oder einen von beiden bereitzustellen oder zu schaffen. Hierzu wird auf den Schritt 90 in 5G verwiesen. Zum Beispiel erlaubt dies das Betreiben der Vorrichtung 10, um eine vorherige Diagnose, die durch den Algorithmus-Server 16 erstellt wurde, oder Teile der vorherigen Diagnose weiter zu verwenden, wenn keine signifikante Änderung in den elektrokariographischen Daten des Patienten 12 aufgetreten sind, wie dies durch den Datenvergleich ermittelt wurde. Ein derartiges Programm erlaubt ebenfalls die Verwendung eines vorherigen Detektierens eines P-Kurvenbereichs der elektrokardiographischen Daten, um das gegenwärtige Rhythmusdetektieren zu verbessern. Die Bereitstellung der Daten oder editierten Interpretationen kann durch eine geeignete Dateneingabeeinrichtung, wie eine in 5G gezeigte Tastatur 92 erfolgen.
7A bis 7E zeigen einen Betrieb der Vorrichtung 10, in der die Akquisitionseinheit 14 einen EKG-Algorithmus laufen lässt und der Algorithmus-Server 16 einen unterschiedlichen EKG-Analyse- oder Interpretationsalgorithmus laufen lässt. Wie in 7A gezeigt ist, akquiriert die Akquisitionseinheit 14 elektrokardiologische Daten von dem Patienten 12 mittels eines EKG-Kabels 22. In 7B verwendet die Akquisitionseinheit 14 einen Signalprozessor 28, um einen Algorithmus, wie beispielsweise einen Echtzeit-Herzschlag oder arrhythmischen Detektionsalgorithmus laufen zu lassen, der in dem Signalprozessor gespeichert ist.
Wie in 7B gezeigt ist, lädt die Akquisitionseinheit 14 ebenfalls EKG-Signaldaten auf den Algorithmus-Server 16. Wie in 7C gezeigt ist, läuft auf dem Algorithmus-Server 16 ein EKG-Analyse-Algorithmus, der verschieden ist zu demjenigen, der auf der Akquisitionseinheit 14 läuft. Beispielsweise kann auf dem Algorithmus-Server 16 ein Gestaltanalysealgorithmus in Echtzeit laufen. Die Datenanalyseergebnisse, die aus und mittels des Durchlaufs der zwei Computerprogramme erhalten wurden, können einem Kliniker zur genaueren Diagnose des kardialen Zustandes des Patienten 12 zur Verfügung gestellt werden, wie dies in 7D gezeigt ist. Die Gestaltanalyseinformation, die mittels der von dem Algorithmus im Server 16 durchgeführten Analyse erhalten wurde, kann die Echtzeitanalyse des arrhythmischen Herzschlages verbessern, die von dem Algorithmus in der Akquisitionseinheit 14 durchgeführt wurde.
Zusätzlich zu den Ausführungsformen der Vorrichtung 10, in der die Algorithmen im Algorithmus-Server 16 und zusätzlich in der Akquisitions-/Monitoreinheit 14 ablaufen, kann die Vorrichtung 10 der vorliegenden Erfindung andere Daten als die Echtzeit-Signaldaten verwenden, die von der Akquisitionseinheit 14 erhalten wurden. Beispielsweise können zusätzliche Daten von der Datenbank 18 in der in den 5C und 5D erhaltenen Art und Weise erhalten werden. Derartige zusätzliche Informationen können beispielsweise solche Informationen enthalten, die von einer Population oder Gruppe von Patienten gewonnen sind.
Zusätzlich zur Verwendung von in der Datenbank 18 gespeicherten Daten, kann die Vorrichtung 10 ebenfalls Informationen verwenden, die von einem Kliniker, der die Vorrichtung 10 benutzt, eingegeben wurden. Wie durch den Block 100 in 7E gezeigt ist, liest der Kliniker die dargestellte Graphik oder den Text der EKG-Ergebnisse, die den Rhythmus und die Gestalt der elektrokardiographischen Daten betreffen. Der Kliniker gibt dann mittels der Einrichtung 102 die interpretierte Daten in die Akquisitionseinheit 14 ein zur Verwendung für den Algorithmus, der in der Akquisitionseinheit 14 läuft, und/oder für den Algorithmus, der in dem Algorithmus-Server 16 läuft. Ein derartiges Überlesen verbessert die gesamte Genauigkeit der Bestimmungen, die durch die Vorrichtung 10 geleistet werden, ebenso wie dieses die Genauigkeit der berechneten EKG-Interpretationen bestätigt, die durch die Algorithmen in dem Algorithmus-Server 16 und der Akquisitionseinheit 14 gemacht werden.
Andere Beispiele der Verwendung der editierten Informationen für das Patienten-Monitoring enthalten die Echtzeit-Arrhythmia-Analyse auf der Basis der eingegebenen Interpretation. In dieser Anwendung wird ein gesamter eingegebener Arrhythmia katalogisiert, um die Arrhythmia-Erkennung, die in der Akquisitionseinheit 14 durchgeführt wird, zu verbessern. Beispiele der eingegebenen Arrhythmien, die die Computererkennung der Arrhythmiazustände verbessern könnten, enthalten das Lernen der R-R-Abstandsmuster aus einem Segment der bekannten EKG-Signaldaten und der in Echtzeit aufgenommenen EKG-Signaldaten derart, dass arterielle Fibrillation genau identifiziert werden kann. Der R-R-Abstand oder das R-R-Intervall ist der Zeitabstand, der zwischen den R-Hauptpeaks des QRS-Abschnitts der wiederkehrenden Herzschlag-Kurvenformen in den EKG-Daten auftritt. Ein anderes Beispiel der editierten Arrhythmien enthält Abweichungen des Pace-Rhythmuses und dazugehöriger Raten, so dass diese genau während zukünftigen Episoden des Pacing erkannt und identifiziert werden. Ferner kann die Eingabe zur Veränderung der ratenabhängigen Ableitung von Abnormalitäten derart verwendet werden, dass dieser Arrhythmia durch die Akquisitionseinheit 14 genau gekennzeichnet werden kann.
Ein anderes Beispiel ist die Echtzeit-Kontur- oder Gestaltanalyse auf der Basis der eingegebenen Interpretationen. In dieser Anwendung wird die gesamte eingegebene Kontur der Kurvenform in den EKG-Signaldaten zur Verbesserung der Konturerkennung katalogisiert, die in der Akquisitionseinheit 14 durchgeführt wird. Beispielsweise können verschiedene Abstände, die in der EKG-Kurvenformen auftreten, wie beispielsweise der Q-T-Abstand, der P-R-Abstand und die Dauer des QRS-Komplexes, derart vermessen und bestätigt werden, dass zukünftige Herzschläge genau und zuverlässig erkannt und vermessen werden. Auf ähnliche Art und Weise kann die Identifikation von Repolarisationsabnormalitäten, die nicht das Ergebnis von genauen Prozessen sind, wie beispielsweise diese typischen der linken ventrikularen Hypertrophie mit Beanspruchung verwendet werden können, insbesondere als Referenzmessungen zur Verbesserung der Konturerkennung. Oder die Identifikation der signifikanten S-T-Intervallabweichung, die die Messpunkte, wie beispielsweise J+60, J+80, usw., enthalten, eingegeben werden kann, sodass diese in zukünftigen Episoden erkannt werden können. Konturerkennung kann ebenfalls verwendet werden, um den Effekt von bestimmten Medikamenten auf das Q-T-Intervall der Kurvenformen der EKG-Signaldaten zu bestimmen.
Eine weitere nicht abgeschlossene Liste von Beispielen der editierten Information, die in die Vorrichtung 10 eingegeben werden könnte, um die Computeranalyse, die durch den Algorithmus in der Datenakquisitionseinheit 14 und/oder dem Algorithmus-Server 16 durchgeführt werden, enthält das Folgende bezogen auf die EKG-Morphologie: Zweifachdetektieren der QRS-Eigenschaft der elektrokardiographischen Daten, die durch die korrekte Kennzeichnung des T-Kurvenanteils der elektrokardiographischen Daten festgelegt ist; Verifikation der Kopplungsabstände für vorzeitige ventrikuläre Kontraktionen (PVCs), derart, dass Artefakte, die bei unterschiedlichen Kopplungsabständen auftreten besser als Artefakte erkannt werden können; korrekte Identifizierung der P-Kurven-Morphologie oder des Musters für nachfolgendes arterielles Detektieren; korrekte Identifikation der künstlichen stimulierten oder gepacten Herzschläge, sodass der Algorithmus des Algorithmus-Servers 16 oder der Akquisitionseinheit 14 nicht einen idioventrikularen Rhythmus anzeigt; korrekte Identifikation des rechten Schenkelblocks (RBBB) oder des linken Schenkelblocks (LBBB), sodass Herzschläge, die künstlich herbeigeführt sind, gegenüber ectopischen benannt werden können; genaue und zuverlässige Identifikation der Q-T-Intervalls, sodass Vorhersagen auf der Basis der eingegebenen Messungen durchgeführt werden können; und genaues und zuverlässiges Identifizieren des P-R-Intervalls, sodass eine Vorhersage des atrioventrikulären Blocks (AV) der ersten Stufe auf der Basis einer eingegebenen Messung erfolgen kann.
Während die Vorrichtung 10 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung in Zusammenhang mit 7 mit einem einzigen EKG-Analyse-Algorithmus, der auf dem Algorithmus-Server 16 läuft, beschrieben wurde, wird angenommen dass, wie vorstehend bemerkt wurde, mehrere Algorithmen verwendet werden können und die Ergebnisse und Eigenschaften miteinander kombiniert werden können, um die Genauigkeit einer einzelnen Detektion und Interpretation zu verbessern. Beispielsweise für die EKG-Daten aufgenommen mit einer durchgehenden, kontinuierlichen 12-Leitung, ist es möglich eine Interpretation des EKGs der 12-Leitung, eine Herzraten-Variabilität und einen T-Kurven-Alteman-Algorithmus zur selben Zeit auf dem Algorithmus-Server 16 laufen zu lassen.
In einer Multi-tier Patienten-Monitoring-Datenanalysevorrichtung 10 ist ein Algorithmus-Server 16 als mittlere Schicht zwischen eine Akquisitionseinheit 14, wie einen Kardiographen oder einen Patientenmonitor, die als eine niedrigere Schicht angesehen werden kann, und eine Speichereinrichtung für eine Datenbank 18, wie beispielsweise die eines Zentralcomputers eines Krankenhauses oder einer Klinik, die als eine höhere Schicht angesehen werden kann, angeordnet. Der Algorithmus-Server 16 nimmt Daten von der Echtzeit-Akquisitionseinheit 14 auf und erhält vorher gespeicherte EKG-Signaldaten von der Datenbank 18. Der Algorithmus-Server 16 enthält einen EKG-Analyse-Algorithmus oder EKG-Analyse-Algorithmen und lässt einen oder mehrere Algorithmen unter Verwendung der gegenwärtigen oder gespeicherten EKG-Signaldaten laufen. Die Analyse-Algorithmen können ebenfalls auf der Akquisitionseinheit 14 laufen. Die Vorrichtung schafft eine schnelle, ausführliche und genaue EKG-Analyse, die maßgeblich und kritisch für das Wohlbefinden eines Patienten ist.
Bezugszeichenliste

10: Vorrichtung
12: Patient
14: Akquisitionseinheit
16: Algorithmus-Server
18: Datenbank
20: EKG Elektroden
22: Patienten-Verbindungskabel
24: Akquisitionsschaltkreis
26: Analog/Digital-Wandlerschaltkreis
28: Signalprozessor
30: Speicher
32: Display
34: Papierkopie
90: Dateneingang/Datenbearbeitung
92: Dateneingangseinrichtung
100: Dateneingabe
102: Dateneingabeeinrichtung

Claims

Vorrichtung (10) zur elektrokardiographischen Datenanalyse und -anzeige, die aufweist: eine Akquisitionseinheit (14), die mit einem Patienten über eine Vielzahl von Elektroden (20) verbindbar ist, die EKG-Signaldaten von dem Patienten (12) erfassen, wobei die Akquisitionseinheit (14) einen Signalprozessor (28) einschließt, der Echtzeitdatenanalyse an den erfassten EKG-Signaldaten durchführt, und die weiter einen graphischen Display (32) einschließt; wobei die Akquisitionseinheit (14) die gesammelten EKG-Signaldaten in Echtzeit nach einem ersten Analysealgorithmus verarbeitet; eine Datenbank (18), die gespeicherte EKG-Signaldaten aufweist, wobei die gespeicherten EKG-Signaldaten Daten sind, die von einer Population oder Gruppe von Patienten gewonnen sind; einen Algorithmus-Server (16), der erfasste EKG-Signaldaten von der Akquisitionseinheit (14) und die gespeicherten EKG-Signaldaten von der Datenbank (18) erhält, wobei der Algorithmus-Server (16) eine Vielzahl von Daten-Analyse-Algorithmen enthält und einen Algorithmus der Vielzahl als einen zweiten Algorithmus auf die erfassten EKG-Signaldaten in Echtzeit und die gespeicherten EKG-Signaldaten anwendet, um Ergebnisdaten zu erzeugen, wobei der erste Analysealgorithmus verschieden von dem zweiten Algorithmus ist, und wobei die Ergebnisdaten zu der Akquisitionseinheit (14) übertragen und auf dem graphischen Display (32) angezeigt werden, um die Ergebnisdaten aus dem Anwenden des ersten Analysealgorithmus und des zweiten Algorithmus einem Benutzer zur Verfügung zu stellen; ein Kommunikationsnetzwerk, das die Akquisitionseinheit (14), die Datenbank (18) und den Algorithmus-Server (16) kommunikativ verbindet, um die Übertragung von Daten zwischen der Akquisitionseinheit (14), der Datenbank (18) und dem Algorithmus-Server (16) zu ermöglichen, und eine Einrichtung (102) zum Editieren der von der Akquisitionseinheit (14) zur Verfügung gestellten Ergebnisdaten durch einen Benutzer und zum Bereitstellen der editierten Ergebnisdaten an die Akquisitionseinheit (14) zur Verwendung für den Algorithmus, der in der Akquisitionseinheit (14) läuft, und/oder zur Verwendung für den Algorithmus, der in dem Algorithmus-Server (16) läuft.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin die Datenbank (18) mindestens eine Krankenhausinformationssystem-Datenbank und eine dedizierte Datenbank enthält.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin das Kommunikationsnetzwerk, zumindest teilweise, eines aus den nachfolgenden Verbindungsmitteln enthält: ein fest verdrahtetes Verbindungsmittel, ein drahtloses Verbindungsmittel, ein gesichertes lokales Netzwerk (LAN), ein gesichertes Fernnetzwerk (WAN) oder eine gesicherte Internetverbindung.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin der Algorithmus-Server (16) einen Algorithmus enthält, der Echtzeit-EKG-Signaldaten verwendet, die aus der Akquisitionseinheit (14) erhalten sind, und gespeicherte EKG-Signaldaten aus der Datenbank (18) und worin der Algorithmus einer der folgenden Algorithmen ist: ein serieller EKG-Signaldaten-Vergleichs-Algorithmus, ein EKG-Signaldaten-Morphologie-Algorithmus oder ein Arrhythmia-Analyse-Algorithmus.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin die Akquisitionseinheit (14) einen EKG-Arrhythmia-Erkennungs-Algorithmus enthält und die Einrichtung (102) zum Editieren der von der Akquisitionseinheit (14) zur Verfügung gestellten Ergebnisdaten geeignet ist, editierte Interpretationen einzugeben, die auf die Kontur der Kurvenformen in den EKG-Signaldaten bezogen sind.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin die Einrichtung (102) zum Editieren der von der Akquisitionseinheit (14) zur Verfügung gestellten Ergebnisdaten geeignet ist, editierte Interpretationen zur Verwendung in katalogisierten EKG-Signaldaten-Charakteristiken einzugeben.
Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 1, worin die Datenbank (18) Mittel zum Auffinden und Bewerten der Daten (Datamining) aus der Datenbank (18) aufweist.