Een slimme AI-scanner die thuis automatisch de voeten en onderbenen scant bij het opstaan, kan mogelijk ziekenhuisopnames bij hartfalenpatiënten voorkomen. De technologie maakt gebruik van AI-gestuurde ‘voetherkenning’ en blijkt, volgens nieuw onderzoek gepresenteerd op de conferentie van de British Cardiovascular Society, tot 13 dagen vóór een ziekenhuisopname een verslechtering van de gezondheid te kunnen signaleren.
De compacte AI-scanner is ontwikkeld door de Cambridge start-up Heartfelt Technologies en wordt naast het bed geplaatst. Zo kunnen dagelijks automatisch de voeten en onderbenen van de gebruiker gescand worden. Met de scanner kunnen tekenen van vochtophoping (oedeem) gedetecteerd worden. Dat is een belangrijk en vroeg symptoom van verergerend hartfalen. Door gebruik te maken van AI en beeldherkenningstechnologie, registreert de AI-gedreven scanner realtime veranderingen van volume in de benen. De persoon hoeft daarvoor zelf geen handelingen te verrichten.
FOOT-studie
De technologie bleek in de zogeheten FOOT-studie bij 26 patiënten in staat om vijf van de zes ziekenhuisopnames wegens hartfalen correct te voorspellen. Het onderzoek kon ook aantonen dat conventionele methodes, zoals dagelijks wegen, minder effectief bleken. Dankzij de AI-scanner werden waarschuwingen van verergerend hartfalen acht tot negentien dagen voor ziekenhuisopname gegeven. Dat stelde artsen in staat om tijdig, voordat een ziekenhuisopname nodig was, medicatie aan te passen of anderszins in te grijpen. “Het apparaat functioneert als een virtuele verpleegkundige die dagelijks toezicht houdt op de gezondheid van de patiënt”, aldus dr. Philip Keeling, cardioloog en onderzoeksleider.
Bij de ontwikkeling van de AI-scanner is ook rekening gehouden met het gebruiksgemak en privacy. Zo wordt alleen de onderste 50 cm van het onderbeen en de voet gescand en geregistreerd en de patiënt kan eventueel (dunne) sokken gewoon aanhouden. De scanner hoeft niet via wifi verbonden te worden, waardoor het volgens de onderzoekers ook eenvoudig maakt om het in te zetten bij ouderen of mensen die geen internetverbinding hebben.
Gepersonaliseerde hartzorg thuis
Volgens de onderzoekers kan de scanner een waardevolle aanvulling zijn op de inzet van hartfalenverpleegkundigen, zeker gezien het huidige personeelstekort. “Voor veel patiënten betekent dit gemoedsrust. De scanner neemt het dagelijkse monitoren over, en schakelt automatisch medische begeleiding in wanneer dat nodig is,” zegt Keeling.
Na afloop van het onderzoek, dat zes maanden duurde, gaf meer dan 80 procent van de deelnemers aan dat ze de scanner wilde blijven gebruiken. De technologie toont niet alleen potentie voor thuissituaties, maar ook voor zorginstellingen zoals verpleeghuizen. Voor verdere opschaling moet wel nog gewerkt worden aan het verfijnen van de identificatiemogelijkheden, bijvoorbeeld bij toepassing in drukbezochte zorglocaties.
Professor Bryan Williams, Chief Scientific and Medical Officer bij de British Heart Foundation, ziet in de innovatie een veelbelovend voorbeeld van hoe technologie bijdraagt aan toekomstbestendige, preventieve zorg. “Door thuis essentiële signalen van hartfalen te monitoren, kunnen we ziekenhuisopnames reduceren en de kwaliteit van leven verbeteren. Dit is precies het soort innovatie dat we nodig hebben om hartzorg duurzaam te transformeren.”
AI-technologie voor betere hartzorg
In 2022 ontwikkelden onderzoekers een AI-algoritme dat in combinatie met een slimme stethoscoop binnen 15 seconden hartfalen kan diagnosticeren. Het algoritme analyseert hartgeluiden en ECG-signalen om te bepalen of de hartfunctie verzwakt is. Meer dan 1.000 patiënten namen deel aan het onderzoek, dat geleid werd door professor Nicholas Peters en uitgevoerd in samenwerking met het National Heart and Lung Institute en Imperial’s Centre for Cardiac Engineering.
En eerder dit jaar berichtten wij over de ontwikkeling van een ander AI-model dat in staat is hypertrofische cardiomyopathie (HCM) sneller en nauwkeuriger op te sporen. In plaats van alleen een risicoscore te geven, biedt het model nu een kwantitatieve waarschijnlijkheid, zoals een 60% kans op HCM. Bij de analyse van bijna 71.000 ECG’s werden 1.522 mogelijke gevallen van HCM geïdentificeerd, die vervolgens werden bevestigd door medische dossiers en beeldvorming. Deze verbeterde nauwkeurigheid stelt artsen in staat om patiënten met een verhoogd risico eerder te identificeren en gerichter door te verwijzen, wat de kans op ernstige complicaties zoals plotselinge hartdood verkleint.
