Foto: Northwestern University
News • Corona-Sensor
Pflaster am Hals zur COVID-19-Früherkennung
Ein Wearable-Sensor, der wie ein Pflaster am Hals klebt, soll COVID-19 frühzeitig erkennen.
Denn die Entwicklung der Northwestern University und des Forschungsspitals Shirley Ryan AbilityLab misst diverse Vitaldaten wie Husten und Körpertemperatur. Der Sensor kommt bereits zum Einsatz, um den Krankheitsverlauf von rund 25 Infizierten im Spital und daheim zu überwachen. Er könnte den Forschern zufolge aber auch der Früherkennung, beispielsweise bei medizinischem Personal, dienen.
Aktuelle Studien legen nahe, dass die ersten Zeichen einer COVID-19-Infektion Fieber, Husten und Atemprobleme sind. "Unser Gerät sitzt an der idealen Stelle des Körpers, der Drosselrinne, um Atemrate, -geräusche und -aktivität zu messen, da hier der Atemstrom nahe der Hautoberfläche verläuft", sagt der Northwestern-Biotechniker John A. Rogers. Der etwa briefmarkengroße, weiche, flexible Sensor misst an dieser Stelle neben Husten und Atemgeräuschen auch die Herzfrequenz sowie die Körpertemperatur, also Fieber. Die Daten übermittelt er drahtlos an ein Cloud-System, das dank passender Algorithmen grafisch aufbereitete Zusammenfassungen liefert.
Wir erwarten, dass die von uns entwickelten fortschrittlichen Algorithmen COVID-artige Anzeichen und Symptome aus den Erkenntnissen und Symptomen der Rohdaten extrahieren, bevor Personen sie erkennen
Arun Jayaraman
Seit rund zwei Wochen nutzen rund 25 COVID-19-Patienten den Sensor, der sich auch in Heimisolation für die 24-Stunden-Überwachung nutzen lässt. Hier dient das Gerät noch der Überwachung des Krankheitsverlaufs und liefert dabei umfassende Daten, die behandelnde Ärzte und Betreuungspersonal dank grafischer Aufbereitung leicht interpretieren können, um sich ein Bild vom Gesundheitszustand des Patienten zu machen. "Das eröffnet neue Telemedizin-Strategien, da wir Patienten nicht zur Beobachtung aufnehmen brauchen", betont AbilityLab-Forscher Arun Jayaraman. "Wir erwarten, dass die von uns entwickelten fortschrittlichen Algorithmen COVID-artige Anzeichen und Symptome aus den Erkenntnissen und Symptomen der Rohdaten extrahieren, bevor Personen sie erkennen", meint Jayaraman. Eben daher könnte die Lösung auch als Frühwarnsystem geeignet sein, beispielsweise für medizinisches Personal, das aufgrund der Arbeit mit Patienten ein hohes Infektionsrisiko hat. Denn das System könnte Anzeichen einer leichten Erkrankung erkennen, bevor diese den Betroffenen selbst auffallen oder sie diese als Erkältung oder Allergie abtun. Das könnte zu verhindern helfen, dass infiziertes medizinisches Personal andere ansteckt.
Das Team arbeitet nun gezielt daran, das System weiterzuentwickeln. "Der bereits zum Einsatz kommende einfachste Zugang zählt einfach die Huster und deren Intensitität", sagt Jayaraman. Doch hoffe das Team, dass es intelligenter werdende Algorithmen mit der Zeit schaffen, wirklich COVID-artigen Husten von harmloserem Hüsteln aus anderen Gründen zu unterscheiden. Solche Verbesserungen könnten den Sensor zu einem besseren Werkzeug für die Früherkennung machen.
Quelle: Northwestern University/pressetext
06.05.2020
