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87. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

04.05. - 07.05.2016, Düsseldorf

Monitoring des Schlafverhaltens mit einem Smartphone: Möglichkeiten und Grenzen

Meeting Abstract

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  • corresponding author Martin Leinung - HNO-Klinik, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt/M., Deutschland
  • Barbara Vaerst - HNO-Klinik, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt/M.
  • Andreas Loth - HNO-Klinik, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt/M.
  • Timo Stöver - HNO-Klinik, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt/M.

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 87. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. Düsseldorf, 04.-07.05.2016. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2016. Doc16hnod592

doi: 10.3205/16hnod592, urn:nbn:de:0183-16hnod5920

Veröffentlicht: 30. März 2016

© 2016 Leinung et al.
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Gliederung

Text

Die ambulante Polygraphie ist ein fester Bestandteil der diagnostischen Kaskade schlafbezogener Atemstörungen (SBAS). Die auf dem Markt verfügbaren Geräte messen je nach Bauart 4 bis 6 unterschiedliche Parameter; auch 1-Kanal-Screeninggeräte werden angeboten. Prinzipiell könnten einzelne dieser Parameter auch mit der Sensorik marktüblicher Smartphones erhoben werden, die flächendeckend in nahezu jedem Haushalt vohanden sind.

Mit einem Smartphone (NOKIA Lumia 925) wurden an freiwilligen Probanden mithilfe kostenloser Apps Atem- und Schnarchgeräusche aufgezeichnet. Daten der Beschleunigungssensoren des Smartphones wurden mit einem G-Force Logger ausgelesen und gespeichert. Die Signale des Gyroskops wurden mithilfe proprietärer Software erfaßt, die mit dem Programm TouchDevelop editiert wurden. Nach Upload in die Cloud und Herunterladen auf einen PC standen die Daten für weitere Analysen zur Verfügung.

Langzeitaufnahmen des Atem- und Schnarchgeräusches sind mit dem Smartphone problemlos möglich. Die Frequenzspektren von Apnoen, ruhigen Atemzügen und Schnarchen zeigen charakteristische Unterschieden bei 0,75, 3,5 und 5,2 kHz. Die Beschleunigungssensoren des Smartphones können zuverlässig die Körperlage in jeder Schlafphase bestimmen. Darüberhinaus können selbst Atemexkursionen von Thorax und Abdomen detektiert werden.

Die in Smartphones verbauten Sensoren sind mit der Hardware von Medizinprodukten qualitativ nicht vergleichbar. Sie sind gekennzeichnet durch limitierte Abtastrate und Auflösung, Meßwertstreuung und Baselinedrift. Dies erschwert die post-hoc Analyse des erhobenen Datenmaterials und erfordert eine vorsichtige Interpretation. Dennoch könnten Smartphones für ein low-cost Screening oder Verlaufsmonitoring im häuslichen Umfeld sinnvoll eingesetzt werden.

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.