Computer und Computernetzwerke in der Schlafmedizin
Verfasst von: Thomas Penzel
Computer und Computernetzwerke sind heute selbstverständlicher apparativer Teil bei der Diagnostik von Schlafstörungen. Sie sind hilfreiche Werkzeuge in der Schlafmedizin, die dazu dienen, das verfügbare Wissen direkt und schnell einzusetzen. Diagnosestellungen und Therapieentscheidungen werden damit unterstützt. Vorsicht und Skepsis beim Einsetzen dieser Werkzeuge sollten gewahrt bleiben.
Computer und Computernetzwerke sind heute selbstverständlicher apparativer Teil bei der Diagnostik von Schlafstörungen. Die polysomnographische Messung erfolgt computergestützt mit digitalen Polysomnographen. Bereits die elektrodennahe Vorverstärkertechnik ist heute digital und basiert auf Mikrocontrollern. Damit sind die Filtereinstellungen des Polysomnographen bereits das Ergebnis einer digitalen Vorverarbeitung.
Die Polysomnographen bestehen aus handelsüblichen PCs der mittleren Leistungsklasse. An die Rechnerleistung werden bei der Aufzeichnung nur geringe und bei der Auswertung nur mittlere Anforderungen gestellt. Die Darstellung der Kurven erfordert eine hohe Auflösung der Kurven auf dem Monitor. Die Archivierung der aufgezeichneten Daten einer Nacht erfordern Speichermedien ausreichender Kapazität. Die Speichermedien sind so günstig, dass das Archivieren der „Kardiorespiratorischen Polysomnographien“ auf digitalen Medien Routine ist. Von Bedeutung ist das digitale Speichern in einem Datenformat, das auch nach längerer Zeit noch zugänglich ist.
Netzwerke ermöglichen den gesicherten Datenaustausch mittels Intranet in Kliniken und können so Polysomnographiemessplätze mit Archiven, klinischen Arbeitsplätzen und Verwaltungssystemen verbinden. Über die Netzwerke von Krankenhausinformationssystemen (KIS) können die schlafmedizinischen Befunde in digitale Patientenakten eingebunden werden. Dazu müssen die Anforderungen an die Kommunikationsschnittstellen (HL7) eingehalten werden. Von einer Vernetzung zwischen Schlaflaboren, Kliniken und Forschungseinrichtungen profitieren die schlafmedizinische Versorgung und die Schlafforschung. Befunde und Polysomnographien können ausgetauscht werden, um zusätzliche Beurteilungen seltener Befunde zu erhalten, um übergreifende Qualitätskontrollen und -verbesserungen und um Forschungsprojekte durchzuführen. Bei den übergreifenden Netzwerken sind besondere Vorkehrungen zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten zu beachten. Ein übergreifendes Netz zur Qualitätssicherung der Schlaflabore stellt in Deutschland das Somnonetz dar.
Grundlagen
Computer und Computernetzwerke sind Alltag in der medizinischen Praxis. In der Schlafforschung und Schlafmedizin haben Computer früh Einzug gehalten, da nur mit ihrer Hilfe eine Analyse der aufgezeichneten Signale über lange Zeiträume in hoher Auflösung, speziell des Schlaf-EEGs und des EKGs, möglich war. Dieser Einsatz von Computern hat zur computergestützten Kardiorespiratorischen Polysomnographie geführt (Penzel et al. 1998).
Computergestützte Polysomnographie
Bei der computergestützten Polysomnographie lassen sich die Aufgaben in Teilbereiche gliedern, die durch jeweils unterschiedliche Anforderungen charakterisiert sind und bei Bedarf an verschiedenen Arbeitsplätzen oder Computern durchgeführt werden können (Penzel et al. 2007).
Datenakquisition
Polysomnographen verfügen über eine patientennahe Digitalisierung der abgeleiteten Signale der Kardiorespiratorischen Polysomnographie. Die Abtastraten für die Signale müssen dem Informationsgehalt angemessen sein. Für das Elektroenzephalogramm (EEG), das Elektrookulogramm (EOG), das Elektromyogramm (EMG) und das Elektrokardiogramm (EKG) wird eine minimale Abtastrate von 200 Hz und eine optimale Abtastrate von 500 Hz empfohlen (Berry et al. 2014). Für die Atmungssignale ist eine Abtastrate von 25 Hz ausreichend. Für Pulsfrequenz und Sauerstoffsättigung ist eine Abtastrate von minimal 1 Hz erforderlich und von 4 Hz optimal. Bei der Digitalisierung müssen immer Antialiasing-Filter vorgesehen werden, um Digitalisierungsfehler auszuschließen. Alle weiteren Filter wie Hochpass und Tiefpass können anschließend digital realisiert werden.
Monitoring
An die Verstärkung und Digitalisierung schließt sich eine Visualisierung der Signale auf einem Computermonitor zum Zweck der Überwachung an. An die Rechnerleistung werden dabei nur niedrige Anforderungen gestellt. Die Darstellung und Auflösung der Signale auf dem Monitor muss eine Beurteilung der Qualität erlauben, damit unmittelbar Korrekturen an den Sensoren und Elektroden vorgenommen werden können, sofern dies erforderlich ist. Es muss möglich sein, Ausschnitte des Monitorings zur Dokumentation der Signalqualität auszudrucken (sogenannte Screenshots). Zwischen der Digitalisierung der Signale und der Darstellung auf dem Monitor sollen keine Zeitverzögerungen von mehr als 0,2 Sekunden liegen.
Dokumentation
Im Unterschied zum reinen Monitoring, wie es in der Intensivmedizin erfolgt, erfordert eine Kardiorespiratorische Polysomnographie eine Aufzeichnung der Messung. Die Signale sollten dabei in der ursprünglichen Qualität aufgezeichnet werden. Während der Aufzeichnung muss es auch möglich sein, bei unterbrechungsfreier Messung zu vergangenen Zeitpunkten der Messung, so zum Beispiel zum Messbeginn oder zur Bioeichung, zu springen. Es sollte dafür gesorgt werden, dass die Aufzeichnung bei auftretenden technischen Problemen bis zu diesem Zeitpunkt erhalten bleibt. Neben der Aufzeichnung der Biosignale soll ein Polysomnograph eine Dokumentation der Beobachtungen während der Messung ermöglichen. Kommentare des überwachenden Personals sollen mit aufgezeichnet werden. Die parallele digitale Videoaufzeichnung soll synchron zur Biosignalaufzeichnung erfolgt. Siehe auch „Messung im Schlaflabor“.
Auswertung
Die Auswertung der digitalen Polysomnographie erfolgt einerseits visuell am Computermonitor und andererseits automatisch oder halbautomatisch durch den Computer. Für die visuelle Auswertung am Computermonitor werden hohe Ansprüche an die Auflösung des Monitors gestellt, um alle Signale gut zu erkennen und das auswertende Personal nicht zu sehr zu ermüden. Aktuelle reguläre Monitore haben eine ausreichende Größe und Auflösung, um diese Ansprüche zu erfüllen. Besonders gut hat sich für eine visuelle Auswertung bewährt, eine unterschiedliche zeitliche Auflösung zu wählen für das Schlaf-EEG, mit Zeitfenstern von 30 Sekunden, und für die Atmungssignale, mit Zeitfenstern von fünf Minuten. Die computergestützte Auswertung mit Algorithmen versucht eine Zeitersparnis und eine höhere Reliabilität der Auswertung zu erzielen, indem erprobte Verfahren aus dem Schlaf-EEG automatisch Schlafstadien berechnen (Penzel und Conrad 2000). Moderne Analysen versuchen die visuelle Auswertung zu imitieren, indem sowohl Wellen als auch Muster aus dem Elektroenzephalogramm, dem Elektrookulogramm und dem Elektromyogramm extrahiert werden und dann über mehrere Schritte eine Schlafstadienklassifikation nach den AASM-Kriterien nachempfunden wird (Abb. 1). Diese Analysen kommen heute einer visuellen Auswertung sehr nahe, weisen aber weiterhin ebenso große Abweichungen auf, wie sie auch zwischen zwei verschiedenen Schlaflaboren bei visueller Auswertung gefunden werden. Zudem zeigen sie oft spezifische Abweichungen beim Erkennen des Einschlafens oder bei der Differenzierung von Stadium 1 und REM-Schlaf. Daher können automatische Auswertungen die visuelle Auswertung nicht ersetzen. Sie können aber einer visuellen Auswertung vorgeschaltet werden. Die automatische Auswertung der Atmung und der Sauerstoffsättigung liefern sehr gute Ergebnisse, sofern die aufgezeichneten Signale eine gute Qualität haben. Ist die Aufzeichnungsqualität nicht sehr gut, so sind die meisten Algorithmen zur automatischen Auswertung der Atmung überfordert.
Abb. 1
Ablauf der Schritte einer computergestützten Schlafauswertung. Solcherart aufgebaute Schlafanalysen kommen in der Aussagekraft einer visuellen Schlafauswertung sehr nahe. SEM = spontaneous eye movement
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Archivierung
Auf die Auswertung folgt eine Archivierung der polysomnographischen Registrierung und des Befundes. Während bei Papieraufzeichnungen große Mengen an Stauraum benötigt wurden, erlauben die digitalen Speichermedien Platz zu sparen. Zu bedenken ist allerdings, dass die Datenformate oft und schnell geändert werden, dass viele Speichermedien schneller als Papier altern und dass die Technologie so schnell fortschreitet, dass nach wenigen Jahren keine Geräte zum Lesen alter digitaler Aufzeichnungen zur Verfügung stehen. Ein Datenformat, das einfach ist und sich über die letzten Jahre hinweg in der Schlafforschung und Schlafmedizin bewährt hat, ist das European Data Format (EDF) (Kemp et al. 1992). Als Speichermedium sind beschreibbare CD-ROM jetzt bereits so lange in Gebrauch, dass sie voraussichtlich noch etliche Jahre verfügbar sind und auch Medien zur Verfügung stehen, die nicht so schnell altern. Neuere Medien wie DVD und Blue-Ray haben höhere Kapazitäten, sind aber auch anfälliger. Aktuell werden als Langzeitspeicher zunehmend Server mit vielen Festplatten genutzt. Häufig vermieten Firmen den Speicherplatz auch für lange Zeiträume.
Krankenhausnetzwerke und Praxisnetzwerke
Seit Beginn der 1990er-Jahre entwickelten sich Computer von isolierten Arbeitsplatzrechnern zu vernetzten Rechnern, um die Möglichkeit zu eröffnen, Informationen und Programme gemeinsam zu nutzen. Bezogen auf die Aufgaben der medizinischen Informatik bedeutete dies zuerst den Aufbau von Klinik- und Praxisnetzwerken für administrative Zwecke, wie Patientenanmeldung, Leistungserfassung und Abrechnungswesen. Die Vernetzung der Arbeitsplätze bietet zusätzlich die Möglichkeit, medizinische Inhalte, die an einem Platz wie dem Untersuchungsraum erhoben wurden, an anderen Plätzen wie Arztzimmer oder Schreibzimmer zur Verfügung zu stellen. Dies ist die Hauptmotivation für eine digitale Patientenakte. Eine digitale Patientenakte wurde seit Ende der 1990er-Jahre bereits von vielen Kliniken und Praxen eingeführt und ist heute die Regel. Auch noch auf Papier befindliche Arztbriefe und ältere Befunde werden in digitale Patientenakten überführt. Ein Krankenhaus unterscheidet sich hier von einer Praxis durch die höhere Vielfalt an zu speichernden Befunden und durch die höhere Zahl in unterschiedlichen Rollen zugreifender Personen. Die medizinische Informatik befasst sich eingehend mit solchen Krankenhausinformationssystemen (KIS).
Die digitale Verfügbarkeit medizinischer Information bietet die Möglichkeit systematischer Suchen nach speziellen inhaltlichen Fragen und nach patientenübergreifenden Auswertungen. Ein eigener Forschungszweig hat sich hier unter dem Namen Data Mining entwickelt. Daran gebunden sind Fragen der Datensicherheit. Unter Datensicherheit sind verschiedene Aspekte zusammengefasst. Ein erster Aspekt ist, dass die einmal erhobenen Informationen sicher vor nachträglicher Veränderung sind. Dies wird dadurch gewährleistet, dass ein Arztbrief oder ein Befund nach dem Erstellen von der verantwortlichen Person digital unterzeichnet bzw. „vidiert“ wird und danach nicht mehr geändert werden kann. Ein weiterer Aspekt ist die Sicherheit vor unberechtigten und vor unerwünschten Zugriffen durch Unbefugte, der Datenschutz. Dies betrifft auch das Recht des Patienten auf Bestimmung über seine Daten. Eine Weitergabe der medizinischen Daten darf nur mit Einverständnis des Patienten erfolgen. Das betrifft auch anonymisierte Daten. Da in der Regel ein Zusammenführen von Daten weiter vorgesehen sein muss, ist auch eine Pseudonymisierung statt Anonymisierung möglich. Dieser dritte Aspekt der Datensicherheit wird mit Datenintegrität bezeichnet.
Bei der Pseudonymisierung werden Name und Geburtsdatum durch einen Code ersetzt, der eindeutig ist, aber keinen Rückschluss auf die Person ermöglicht. Die Codeliste mit den Personennamen wird in diesen Fällen von unabhängigen vereidigten Datentreuhändern geführt. Dies ist von hoher Bedeutung für das Führen von Patientenregistern, die zunächst für Krebserkrankungen entstanden und heute für viele, auch schlafmedizinische Erkrankungen geführt werden.
Die Weiterentwicklung von Klinik- und Praxisnetzwerken mit leistungsfähigeren Datenbankservern seit Mitte der 1990er-Jahre hat dazu geführt, dass medizinische Informationen in Form von Texten für Befunde und Arztbriefe und Zahlen für Laborbefunde in die digitale Patientenakte aufgenommen werden. Aufnahme finden weiterhin Bilder, wie sie aus der Radiologie stammen, und Filme wie Angiographien und Registrierkurven wie beispielsweise Elektrokardiogramme. Von hoher Bedeutung ist hierfür die Wahl der geeigneten Datenformate wie DICOM für Bilder und Filme, SCP-EKG für das EKG, VITAL für Biosignale der Intensivmedizin und der Neurophysiologie inklusive Schlafmedizin und die Standardisierung der Datenkommunikation zwischen den datenliefernden Geräten und dem Krankenhausinformationssystem KIS. Der weltweit anerkannte und eingesetzte Datenkommunikationsstandard heißt HL7. In der Schlafmedizin ist daher darauf zu achten, dass ein Gerät für eine digitale Polysomnographie neben dem in der Schlafmedizin gebräuchlichen Datenformat EDF auch den Kommunikationsstandard HL7 beherrscht.
Wissenschaftsnetze und Internet
Spezielle Wissenschaftsnetze existieren seit den 1960er-Jahren, daraus ist auch das Internet erwachsen. Die erste Nutzung von Wissenschaftsnetzen und des damals entstehenden Internets für die Schlafmedizin begann Ende der 1980er-Jahre. Eine gebündelte Initiative im Rahmen des Europäischen Neurologischen Netzwerks (ENN, 1996–1999) errichtete im Internet einen ersten zentralen Server mit dem Ziel, eine allgemein verfügbare Datenbank mit Schlafaufzeichnungen zu erstellen. Dieses Ziel wurde bisher nicht erreicht. Als Weiterentwicklung entstand aus einer bundesweit geförderten Initative in Deutschland ein spezielles Netz für die Schlafmedizin, das für die Qualitätssicherung eingesetzt wird (Siewert et al. 2015). Das Somnonetz erlaubt das Hochladen von Polysomnographien und Befunden ausgewählter Fälle und wird für die Akkreditierung und regelmäßige Rezertifizierung der Schlaflabore in Deutschland eingesetzt. Für Aus- und Weiterbildung wurde ein digitaler Atlas der Schlafstörungen mit Fallbeschreibungen zu den häufigsten Schlafstörungen verfasst. Eine öffentliche Sammlung von Polysomnographien zu unterschiedlichen Fragestellungen entstand Ende der 1990er-Jahre am Massachusetts Institute of Technology (MIT) im Rahmen des Physionet-Projekts.
Darüber hinaus sind über das Internet viele medizinische und wissenschaftliche Informationen erhältlich. Die meisten wissenschaftlichen Zeitschriften sind über das Internet abrufbar und Datenbanken mit Abstracts sind frei verfügbar. Heute existieren viele, wenn nicht sogar die meisten wissenschaftlichen Zeitschriften nur noch digital und nicht mehr als gedruckte Ausgaben.
Neue Entwicklungen
Aktuell entwickelt sich das internetbasierte Lernen sowohl für die studentische Ausbildung als auch für die Weiterbildung umfangreich weiter. Online-Kurse zur Schlafmedizin stehen bereits zur Verfügung. Das Wissen wird mittels Online-Prüfungen abgefragt. Die großen Zeitschriften bieten zur ärztlichen Fortbildung das Erarbeiten von Punkten zur Continuous Medical Education (CME) über das Internet auf ihren jeweiligen Verlagsseiten an. Damit ist das Internet zu einem Medium geworden, das Fort- und Weiterbildung von Zuhause oder vom Arbeitsplatz aus als bevorzugte Alternative zu Büchern anbietet.
Die Computeranalyse hat mit ausgefeilten Algorithmen Expertensysteme zur Unterstützung der Diagnostik ermöglicht. So erlaubt das Sleep-EVAL-System durch eine vom Computer geführte systematische Befragung eine gute Diagnosestellung, die der eines Experten nahe kommt (Ohayon et al. 1999).
Neue Geräte der positiven Überdruckbeatmung werden mit Funkmodulen ausgestattet, die Nutzungsdaten an Servicecenter senden. So kann die regelmäßige Nutzung der Therapie überwacht werden und mögliche Probleme mit dem Gerät, der Maske oder der Nutzung allgemein frühzeitig erkannt werden. Es kann das behandelnde Schlaflabor informiert und der Patient gebeten werden, mit dem Schlaflabor Kontakt aufzunehmen. Diese Vernetzung der Therapiegeräte mit einem Schlaflabor wird aufgrund der genutzten Technik in der Schlafmedizin als Telemedizin bezeichnet.
Es ist festzuhalten, dass Computer und Computernetzwerke hilfreiche Werkzeuge in der Schlafmedizin sind, die dazu dienen, das verfügbare Wissen direkt und schnell einzusetzen. Diagnosestellungen und Therapieentscheidungen werden damit unterstützt. Vorsicht und Skepsis beim Einsetzen dieser Werkzeuge sollten gewahrt bleiben, nicht nur weil ein Grundverständnis über die Funktionsweise der Werkzeuge notwendig ist, sondern weil sie Entscheidungsprozesse in der Schlafmedizin erleichtern und dokumentieren helfen, ohne die Entscheidungen unkontrolliert vorwegzunehmen zu können.
Literatur
Berry RB, Brooks R, Gamaldo CE et al (2014) The AASM manual for the scoring of sleep and associated events: rules, terminology and technical specifications, version 2.1. American Academy of Sleep Medicine, Darien. www.aasmnet.org
Kemp B, Värri A, Rosa AC et al (1992) A simple format for exchange of digitized polygraphic recordings. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 82:391–393CrossRef
Ohayon MM, Guilleminault C, Zulley J et al (1999) Validation of the Sleep-EVAL system against clinical assessments of sleep disorders and polysomnographic data. Sleep 22:925–930CrossRef
Penzel T, Conrad R (2000) Computer based sleep analysis. Sleep Med Rev 4:131–148CrossRef
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Penzel T, Hirshkowitz M, Harsh J et al (2007) Digital analysis and technical specifications. J Clin Sleep Med 3:109–120PubMed
Siewert R, Wu J, Rodenbeck A et al (2015) Somnonetz. Eine digitale Lösung zur schlafmedizinischen Qualitätssicherung. Somnologie 19:154–157CrossRef
