Präventive Diagnostik für kardiovaskuläre Erkrankungen auf Basis probabilistischer und beschreibungslogischer Verfahren

Abstract

Die Prävalenz und Inzidenz kostenintensiver, kardiovaskulärer Erkrankungen wie Herzinsuffizienz oder Herzrhythmusstörungen hat in den letzten Jahren kontinuierlich zugenommen und es ist vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und des medizinischen Fortschritts von weiteren Zuwächsen auszugehen. Aus diesem Grund wird die Entwicklung telemedizinischer Geräte und Systeme forciert, um ein robustes Monitoring mit den Vorzügen der Automation zu vereinen. Kardiovaskuläre Krankheitsbilder sollen auf diese Weise frühzeitig detektiert und adäquate, präventive Maßnahmen eingeleitet werden. Als Ergänzung zu etablierten telemedizinischen Systemen wird in dieser Publikation ein generisches, adaptives, nutzerzentriertes Assistenzsystem thematisiert, das fusionierte Sensorinformationen mithilfe probabilistischer und beschreibungslogischer Verfahren für eine Situationserkennung auswertet und systemzustandsabhängig Interventionen einleitet, die der Sicherheit des Anwenders dienen. Als anschauliches Modellierungsbeispiel wurde dabei VHF gewählt, das als prädisponierender Faktor für zerebrale Insulte indirekt für hohe Kosten im Gesundheitssektor verantwortlich ist.