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Unsere Forschung konzentriert sich auf die Früherkennung und Prävention von Herzerkrankungen, die wichtigste Untergruppe von Herz-Kreislauf-Erkrankungen (HKE). Erkrankungen der peripheren Blutgefässe in Armen und Beinen (z.B. Thrombose) und zerebrovaskuläre Erkrankungen (z.B. Schlaganfall), werden von unserer Technologie nicht erkannt.
Der Fokus unserer Forschung liegt in der Früherkennung und Prävention von koronaren Herzkrankheiten (KHK) an der weltweit jährlich über 9.2 Millionen Menschen sterben. Im weiteren Blickpunkt folgen Herzrhythmusstörungen, Herzklappenerkrankungen, Kardiomyopathien und die Herzinsuffizienz.
HeartForce hat in der Vergangenheit verschiedenste klinische Studien durchgeführt, mit dem Ziel akkurate Aussagen über KHK, Arrhythmien und Herzklappenerkrankungen treffen zu können. Unsere Erkenntnisse basieren auf der Auswertung von synchronisierten SKG- und EKG-Signalen.
- Unsere klinischen Forschungen haben gezeigt, dass sich das Vibrationssignal des Herzens aufgrund einer koronaren Herzerkrankung deutlich verändert – sowohl im systolischen als auch im diastolischem Segment des Herzzyklus. Unsere proprietären AI-Algorithmen können unterschiedliche Vibrationsmuster erkennen und zwischen Patienten mit KHK und gesunden Kohorten unterscheiden. Um die Gesamtperformance unserer Technologie besser verifizieren zu können, wurde eine invasive Koronarangiographie von Patienten mit KHK eingesetzt, und die SKG-basierten Ergebnisse mit der Angiographie verglichen.
- Für die Diagnose von Arrhythmien und insbesondere von Vorhofflimmern (AFib) wurde ebenfalls eine Kombination aus EKG- und SKG-Signalen verwendet. Üblicherweise werden Arrhythmien durch die Untersuchung der elektrischen Aktivität des Herzens diagnostiziert (EKG). Unsere Forschung zeigt jedoch, dass eine Herzrhythmusstörung auch die mechanische Aktivität des Herzens verändert, und somit Vibrationssanomalien diagnostiziert, die mit unterschiedlichen Arten von Arrhythmien verbunden sind.
- SKG wurde ebenfalls verwendet, um Herzklappenfunktionsstörungen zu diagnostizieren. Insbesondere wurden die Präejektionsperiode (PEP) und die linksventrikuläre Auswurfzeit (LVET) aus der elektrischen und mechanischen Aktivität des Herzens bestimmt, um diese mit der Echokardiographie zu vergleichen. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass die vorgenannten Timing-Intervalle aus einem SKG-Signal erfolgreich extrahiert werden können.