De overleving van een hartstilstand buiten het ziekenhuis hangt sterk af van omstanders die 112 bellen en starten met reanimeren. Helaas is in een derde van de gevallen niemand in de buurt om hulp te halen. Dit resulteert in een bijzonder lage kans op overleving. De DETECT-onderzoeksgroep vraagt zich af: kan een smartwatch de rol van omstander overnemen en automatisch de hulpdiensten alarmeren bij een hartstilstand?
Hartstilstand buiten het ziekenhuis
In Nederland krijgen wekelijks circa 300 mensen een hartstilstand buiten het ziekenhuis. Wanneer sprake is van een hartstilstand raakt iemand binnen enkele seconden buiten bewustzijn. Het is van levensbelang dat de hartstilstand onmiddellijk herkend wordt door omstanders en dat er snel wordt gestart met reanimeren. Mede dankzij het uitgebreide AED-netwerk en het burgerhulpverlenernetwerk HartslagNu is de kans op overleven de afgelopen jaren toegenomen. Bij snelle en adequate hulp kan de overlevingskans oplopen tot 50%. Deze verhoogde overlevingskans geldt echter alleen voor slachtoffers van een hartstilstand mét getuigen. Wanneer er geen getuigen zijn, wat het geval is bij 1 op 3 hartstilstanden buiten het ziekenhuis, is er niemand die 112 kan bellen of kan starten met reanimatie. De overlevingskans in deze groep is hierdoor nihil (<5%).
Een wearable die zelfstandig een hartstilstand kan herkennen en de hulpdiensten kan activeren zou een uitkomst kunnen bieden. Canadese onderzoekers hebben berekend dat een polsbandje dat een hartstilstand detecteert en succesvol de alarmdiensten inschakelt, de potentie heeft om de overleving tot 2,5 keer te verhogen. Wereldwijd werken verschillende onderzoeksgroepen aan de ontwikkeling van deze technologie. Eén daarvan is het DETECT-project.
DETECT-project
De missie van DETECT is het ontwikkelen van een polsbandje dat automatisch een hartstilstand detecteert en de hulpdiensten activeert. Het project werd in 2022 geïnitieerd door het Radboudumc, in samenwerking met het Erasmus MC, Reinier de Graaf gasthuis, en het bedrijf Corsano Health. Het hartstilstanddetectie model wordt ontwikkeld en gevalideerd in diverse klinische studies. Binnen DETECT geven we prioriteit aan het verzamelen van data van patiënten en uit het dagelijks leven, om het polsbandje optimaal voor te bereiden op de dagelijkse praktijk. Daarbij streven we naar een hoge sensitiviteit (het vermogen om een hartstilstand te herkennen) én een minimaal aantal valse alarmeringen, om onnodige activatie van hulpdiensten te voorkomen.
CardioWatch
Binnen DETECT wordt de bestaande Cardiowatch van Corsano Health verder ontwikkeld. De CardioWatch is een medisch gecertificeerde smartwatch die continu vitale functies monitort en daarmee een rol kan spelen in het vroegtijdig herkennen van hartstilstanden. Het apparaat meet onder andere hartslag, ademhalingsfrequentie, zuurstofsaturatie, hartritmestoornissen zoals atriumfibrilleren, en zelfs ECG en bloeddruk zonder manchet. Dankzij de EU-MDR en FDA-certificering is het geschikt voor klinisch gebruik en biedt het onderzoekers directe toegang tot ruwe data.
Een belangrijke sensor in de CardioWatch is fotoplethysmografie (PPG). PPG is een optische sensor die met behulp van lichtfluctuaties de bloeddoorstroming in het microvasculaire vaatbed registreert. Door veranderingen in gereflecteerd licht te analyseren, kan PPG continu de aanwezigheid van pulsaties (de hartslag) detecteren. Bij een hartstilstand verdwijnen deze pulsaties, waardoor PPG een geschikt signaal is om circulatiestilstand automatisch te herkennen. In tegenstelling tot ECG, dat alleen schokbare ritmes (VF en VT) kan detecteren, kan PPG een circulatiestilstand herkennen ongeacht het onderliggend hartritme. Het maakt daarom voor ons hartstilstanddetectie algoritme niet uit of iemand een hartstilstand heeft op basis van een schokbaar of een niet-schokbaar ritme.
Om de betrouwbaarheid van het detectie algoritme verder te verhogen, maken we ook gebruik van een accelerometer. Deze meet beweging in drie richtingen (X, Y, Z). Een hartstilstand gaat vaak gepaard met een val waarna iemand stilligt. Dit kan gedetecteerd worden met de accelerometer en zo kan de hartstilstand worden bevestigd. Als iemand nog beweegt, is de kans echter klein dat er een hartstilstand is. Door de accelerometer te combineren met de PPG sensor, hopen we onnodige meldingen te voorkomen. Daarnaast verhogen we de betrouwbaarheid en gebruiksvriendelijkheid van het systeem.
DETECT-studies
In fase 1 van het project ontwikkelen we een hartstilstanddetectie model op basis van PPG. De DETECT-1 studie was een studie in circa 300 patiënten die een ingreep aan het hart ondergingen waarbij een kortdurende hartstilstand geïnduceerd werd. Deze patiënten droegen de CardioWatch tijdens de ingreep. Met deze data hebben we een hartstilstanddetectie-model ontwikkeld op basis van PPG. Het algoritme bereikte een hoge gevoeligheid (98%) en een laag aantal vals-positieve meldingen. Dit biedt veelbelovende perspectieven voor de ontwikkeling van deze technologie. Momenteel zijn we bezig om de prestatie van dit model te evalueren in andere patiëntengroepen.
In fase 2 ontwikkelen we een machine learning-model voor het automatisch herkennen van een collaps gerelateerd aan een hartstilstand. Gezonde vrijwilligers voeren verschillende soorten valpartijen uit terwijl ze de CardioWatch dragen. Het algoritme wordt getraind met de accelerometer data. De vervolgstap is om deze kennis te integreren in ons bestaande hartstilstanddetectie model.
Fase 3 richt zich op het testen van het algoritme in de dagelijkse praktijk. Ruim 300 deelnemers, waaronder gezonde vrijwilligers en patiënten met hartziekten, dragen de CardioWatch voor een periode van twee maanden. Het doel van dit onderzoek is om valse hartstilstandalarmeringen te onderzoeken. Stap voor stap zullen het algoritme verfijnen om het aantal valse alarmeringen te minimaliseren. In deze studie evalueren we ook de gebruiksvriendelijkheid van de CardioWatch door middel van vragenlijsten.
Tenslotte, in fase 4 wordt het volledige detectiesysteem gevalideerd. In een gesimuleerde setting (4a) wordt het algoritme getest bij gezonde vrijwilligers. Vervolgens wordt het systeem in de dagelijkse praktijk getest in patiënten met een ICD (4b), waarbij gekeken wordt naar de nauwkeurigheid van detectie, fout-positieve meldingen en gebruikservaring. Patiënten met een ICD hebben een verhoogd risico op een ritmestoornis die voor een circulatiestilstand kan zorgen. Als deze patiënten een ritmestoornis krijgen, geeft de ICD een shock om het normale hartritme te herstellen. Intussen kijken wij of ons polsbandje de circulatiestilstand als gevolg van de ritmestoornis heeft herkend. Deze fase bereidt ook de implementatie in de zorg voor, inclusief testalarmen naar meldkamers en een vroege health technology assessment.
De ECG, bloeddrukcurve en PPG signalen van een patiënt die een kortdurende circulatiestilstand ondergaat tijdens een ingreep aan de aortaklep. Links op de afbeelding heeft de patiënt een sinusritme met een normale bloeddruk. Na het starten van de pacing (zichtbaar in ECG) daalde de bloeddruk en vielen PPG pulsaties weg. Na het beëindigen van de pacing herstelt het sinusritme en keert de bloeddruk terug naar normale waarden. In het PPG (photoplethysmography) signaal geven de markeringen het moment van detectie en beëindiging van de circulatiestilstand aan, zoals herkend door het ontwikkelde algoritme.
Implementatie in het dagelijks leven
Hoewel we ons nu vooral nog richten op de technische ontwikkeling, kijken we ook vooruit. Om daadwerkelijk hulp te kunnen bieden aan slachtoffers van een hartstilstand buiten het ziekenhuis, is naast een werkend algoritme ook een effectieve activatie van de hulpdiensten essentieel. Daarom denken we nu al na over integratie in de acute zorgketen.
Een belangrijk onderdeel is de simulatie van EMS-protocollen: hoe reageren meldkamers op automatische alarmering en hoe snel kunnen hulpdiensten worden geactiveerd? De alarmfunctie van het polsbandje moet betrouwbaar zijn en direct communiceren met meldkamers. Daarnaast onderzoeken we of hulpverleners het slachtoffer daadwerkelijk kunnen bereiken. Dit vraagt om nauwkeurige locatiebepaling, heldere communicatie en samenwerking met burgerhulpverleners en professionele hulpdiensten.
Tot slot stellen we ons de vraag: voor wie maken we dit device? De doelgroep is bepalend voor verdere ontwikkeling en implementatie. Is het bedoeld voor mensen met een verhoogd risico op hartstilstand? Of juist voor een bredere groep, omdat een hartstilstand iedereen kan overkomen? Deze overwegingen beïnvloeden mede de vormgeving, draagbaarheid en toegankelijkheid van het systeem in de toekomst.
Conclusie
Automatische detectie van een hartstilstand via een smartwatch is een veelbelovende innovatie binnen het reanimatieonderzoek. Hoewel de eerste resultaten veelbelovend zijn, is succesvolle implementatie afhankelijk van integratie in de acute zorgketen. Door samenwerking tussen MedTech-ontwikkelaars, zorgprofessionals en hulpdiensten kunnen we ervoor zorgen dat deze technologie niet alleen baanbrekend is, maar ook betrouwbaar en naadloos aansluit op de praktijk.
Op de hoogte blijven van het project? Bezoek onze website (www.detect-study.com) of volg ons op sociale media (Instagram: @detect.study, LinkedIn: DETECT project)
