Die Implementierung von Algorithmen zur Erkennung von Herzrhythmusstörungen auf Basis der Photoplethysmographie (PPG) steht im Fokus neuer technischer Analysen und Entwicklungsleitfäden.
Da die PPG-Technologie im Gegensatz zum Elektrokardiogramm (EKG) keine direkte Vorhofaktivität abbilden kann, konzentrieren sich aktuelle Verfahren auf die Pulsintervall-Analyse (PPI). Dieses Verfahren ermöglicht die Identifikation von Vorhofflimmern und ventrikulären Extrasystolen durch die Auswertung zeitlicher Abstände zwischen den Pulsschlägen.
Technische Details der Signalanalyse und Klassifikation
Für eine verlässliche Detektion ist eine präzise Signalverarbeitung erforderlich. Fachliche Leitfäden sehen hierfür den Einsatz von Bandpassfiltern im Bereich von 0,5 bis 5 Hz vor. Die Gültigkeit der analysierten Pulsintervalle wird dabei auf eine Zeitspanne zwischen 200 und 2000 Millisekunden festgesetzt.
Zur anschließenden Klassifizierung der Rhythmusstörungen kommen moderne Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Dazu gehören Support Vector Machines (SVM), Random Forest und XGBoost sowie Deep-Learning-Architekturen wie eindimensionale Convolutional Neural Networks (1D-CNN), Long Short-Term Memory (LSTM) und Transformer-Modelle.
Bei der Bewertung dieser Algorithmen rücken Metriken wie Sensitivität, Spezifität und die Fläche unter der Kurve (AUC) in den Vordergrund, da die reine Genauigkeit (Accuracy) bei der Erkennung seltener Ereignisse oft nicht aussagekräftig genug ist.
Hardware-Implementierung in Sportanwendungen und Medizin
Neben der Software-Entwicklung liegen detaillierte Spezifikationen für die Hardware-Umsetzung vor. Für den Einsatz in Sportanwendungen werden Monitoring-Platinen mit dem PPG-Sensor MAX30102 empfohlen, der mit Wellenlängen von 660 nm (Rot) und 880 nm (Infrarot) sowie einem 18-Bit-Analog-Digital-Wandler (ADC) arbeitet. Als zentrale Steuereinheit wird die MCU nRF52832 mit 64 KB RAM und 512 KB Flash bevorzugt.
In der Schaltungstechnik wird auf eine präzise Verstärkung geachtet: Ein Transimpedanzverstärker (TIA) mit einem Widerstand von 500 kΩ bei 1 µA Photostrom und einer Kapazität von 33 pF gewährleistet eine Bandbreite von 10 Hz. Das Layout sieht zudem getrennte Spannungsregler (LDOs) für analoge und digitale Bereiche vor, wobei die Massen (AGND und DGND) über einen 0-Ω-Widerstand verbunden werden.
Für den medizinischen Einsatz stehen SpO2-Module als Open-Hardware- und Software-Lösungen zur Verfügung, um Entwicklungshürden zu senken. Diese Module nutzen LED-Wellenlängen von 660 nm ±2 nm sowie 940 nm ±5 nm und erreichen Abtastraten von 100 Hz bei einer ADC-Auflösung von 18 bis 24 Bit. Die Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie der IEC 60601-1 sowie Vorgaben der FDA, CE-MDR oder NMPA ist dabei maßgeblich.
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Klinische Studien belegen Potenzial von Wearables
Die praktische Relevanz dieser Technologien wird durch aktuelle Studien untermauert. Eine Untersuchung des Amsterdam UMC mit 437 Patienten über 65 Jahren zeigte, dass die Nutzung von Smartwatches über einen Zeitraum von sechs Monaten die Erkennungsrate von Vorhofflimmern im Vergleich zur Standardversorgung vervierfachte. Besonders bedeutsam ist dabei, dass 57 Prozent der in der Smartwatch-Gruppe entdeckten Fälle asymptomatisch verliefen.
Forscher der Universität Tampere entwickelten zudem eine Methode, die Herzinsuffizienz anhand von Herzschlagintervallen mit einer Genauigkeit von etwa 90 Prozent erkennt.
Parallel dazu lieferte eine Studie des University College London (UCL) Hinweise darauf, dass Veränderungen der Netzhautdicke als Indikator für Herzrhythmusstörungen dienen könnten. Bei über 50.000 untersuchten Personen der AlzEye-Datenbank war die mGCIPL-Netzhautschicht bei Vorhofflimmern im Mittel um 1,96 µm dünner.
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Kardiologische Einordnung und Forschungsausblick
Vertreter der Fachgesellschaften betonen die Bedeutung einer frühzeitigen Erkennung. Da etwa jeder dritte Mensch über 55 Jahren Vorhofflimmern entwickelt, empfehlen Kardiologen wie Thomas Voigtländer eine regelmäßige Pulsmessung.
Christian Veltmann von der Deutschen Herzstiftung wies darauf hin, dass die EKG-Funktion moderner Smartwatches bei der Erkennung von Vorhofflimmern bereits eine Sensitivität von über 90 Prozent erreiche. Dennoch betonen Experten wie Stefan Blankenberg, dass Wearables in aktuellen Leitlinien noch nicht für Routinemessungen empfohlen werden.
Neue Forschungsansätze werden zudem auf der Konferenz „Computing in Cardiology 2026“ in Madrid thematisiert. Doktoranden des King’s College London, darunter Wentao Hao und Ananth Venkatesh, präsentieren dort Arbeiten zur T-Wellen-Morphologie und zu autonomen Reaktionen auf Musik. Eine Studie mit 110 Teilnehmern belegte hierbei eine korrekte Zuordnung von Herzreaktionen zu musikalischen Stimuli in 88,7 Prozent der Fälle.
