AngioDiagnostics

Herz-Kreislauf-Krankheiten sind für die meisten Sterbefälle in der westlichen Welt verantwortlich. Neben der Grunderkrankung Arteriosklerose sind krankhafte Verengungen (Stenosen) und Aussackungen (Aneurysmen) der Blutgefäße häufig die Auslöser solcher Erkrankungen. Besonders Aneurysmen im Bauch oder Brustkorb sind ein stark unterschätztes und mit herkömmlichen Methoden nur zufällig aufzuspürendes Problem. Untersuchungen mit den bisherigen Goldstandards (Dopplersonographie, TEE, CT bzw. MRT) sind teuer und/oder nur von erfahrenen Spezialisten durchführbar. Daher werden sie nur in akuten Verdachtsfällen durchgeführt. Ohne Vorsorgeuntersuchungen bleiben diese Erkrankungen aufgrund ihres oft asymptomatischen Verlaufs lange unbemerkt und werden nur zufällig entdeckt, was für den Patienten ein erhebliches Risiko darstellt. AngioDiagnostics entwickelt ein Diagnosegerät zur einfachen, nicht-invasiven und kostengünstigen Frühdiagnose für den breiten und regelmäßigen Einsatz im Screening auf Hausarztebene auf Aortenaneurysmen, wobei höchste Ansprüche an die Datensicherheit durch innovative Verschlüsselungsverfahren gestellt werden und alle datenschutzrechtlichen Fragen berücksichtigt werden. Die innovative Diagnosetechnologie kombiniert Mathematik, Informatik, maschinelles Lernen und medizinische Daten aus Photoplethysmographie (PPG-Signalen.

AngioDiagnostics entwickelt ein Diagnosegerät zur einfachen, nicht-invasiven und kostengünstigen Frühdiagnose für den breiten und regelmäßigen Einsatz im Screening auf Hausarztebene auf Aortenaneurysmen, wobei höchste Ansprüche an die Datensicherheit durch innovative Verschlüsselungsverfahren gestellt werden und alle datenschutzrechtlichen Fragen berücksichtigt werden. Primäre Zielgruppe sind daher Hausarztpraxen und medizinische Versorgungszentren.

Das Team um Prof. Dr. Stefan Bernhard am Fachbereich Life Science Engineering der Technischen Hochschule Mittelhessen besitzt langjährige Expertise im Bereich der Erfassung und Auswertung von Photoplethysmographie-Signalen, insbesondere mit Methoden des maschinellen Lernens.