Die Analyse der Herz-Kreislauf-Vitalität herzoperierter Patienten zur Bestimmung individueller, operationstechnischer und krankheitsspezifischer Risiken

Die Analyse der Variabilität der Herzfrequenz, des Blutdrucks und deren Kopplungen (Herz-Kreislauf-Vitalität) hat sich in der letzten Zeit als unabhängiger Parameter zur Diagnostik und Prognostik kardio-vaskulärer Erkrankungen unterschiedlicher Genese etabliert. Dieser Ansatz konnte ebenfalls zeigen, dass sich aus der Analyse des autonomen Regulationsverhaltens wichtige Aussagen über das Risiko und Erholungsverhalten nach Herzoperationen ableiten lassen.
In der Herzchirurgie entwickelten sich die Eingriffe im Verlauf der letzten Jahre von standardisierten Verfahren hin zu individuellen, patientenspezifischen Operationen; dabei war eine erhebliche Zunahme von weniger invasiven bis hin zu minimalinvasiven Verfahren zu verzeichnen.
Ziel dieses Projektes ist, die kardiovaskuläre Regulation bei verschiedenen Operationstechniken unterschiedlicher Invasivität mittels modellgestützter nichtlinear-dynamischer und wissensbasierter (Computational Intelligence) Datenanalyse von nichtinvasiv bzw. invasiv registrierten Biosignalen zu charakterisieren. Die Innovation dieses Vorhabens liegt in der engen Wechselwirkung der nichtlinear-dynamischen Modellbildung der kardiovaskulären Regulation basierend auf zu erhebenden Daten der Herzfrequenz, des Blutdrucks, der Atmung und der Sauerstoffsättigung mit der wissensbasierten und multiparametrischen Datenanalyse. Einen Schwerpunkt bildet die Analyse von speziellen, betroffenen Regulationssystemen bei unterschiedlicher Operationstechnik zur Risikostratifizierung.
Während die kosmetischen Vorteile minimalinvasiver Chirurgie unbestritten sind, resultiert die Anwendung dieser Verfahren häufig in einer erhöhten technischen Schwierigkeit der Operation und in verlängerter Operationsdauer. Es gibt bisher keine Informationen über die Auswirkung dieser Techniken auf die kardiovaskuläre Vitalität.
Die hier vorgesehene Verbindung von kardiovaskulärer Modellbildung und wissensbasierter Datenanalyse lässt substanziell erweiterte Erkenntnisse für die Auswahl der Operationstechnik sowie für eine optimale individuelle postoperative Versorgung erwarten.