Ontwikkeling van een klinisch dashboard voor continue en real-time monitoring gedurende sportactiviteiten: "Big Mother is watching you"

Abstract

Reële tijd fysiologische parametermonitoring buiten een ziekenhuisomgeving staat nog in zijn kinderschoenen, zeker wat afstandsmonitoring betreft. Deze problematiek wordt naar voor geschoven in het kader van het evenement 'Genk Loopt' in samenwerking met imec en het ZOL.

Het doel is om een applicatie te ontwikkelen, die het mogelijk maakt om het elektrocardiogram (ECG) van meerdere patiënten met een risico op hartfalen te monitoren tijdens het beoefenen van sport. Als resultaat moet er een controlepaneel zijn waarop meerdere ECG-signalen worden weergegeven en waarvan de signalen vooraf zijn gefilterd zodat interpretatie mogelijk is tijdens een inspanning. Verder moet er een accurate hartslagindicatie aanwezig zijn voor elk ECG-signaal.

Om het ECG-signaal te detecteren maakt men gebruik van een draagbaar en draadloos ECG-toestel, ontwikkeld door imec. Die zal de ECG-gegevens via RF doorsturen naar een basisstation. De ontvangen gegevenspakketten worden verwerkt voor filtering en visualisatie. De filters zijn eerst onderzocht en getest in MATLAB. Een Butterworth banddoorlaatfilter gaf het beste resultaat. Daarnaast kwam het Pan-Tompkins algoritme het beste naar voor als hartslag-detectiealgoritme. Het beoogde resultaat heeft er toe geleid dat er een controlepaneel is waarop zes verschillende ECG-signalen met de bijhorende hartslag te zien zijn. Het ontwikkelde platform heeft als proof-of-concept gediend tijdens het evenement 'Genk Loopt' waar zes cardiologische patiënten in reële tijd gemonitord werden.