Die obstruktive Schlafapnoe ist eine verbreitete Erkrankung unserer Zeit. Symptome wie nächtliche Atemaussetzer, Tagesmüdigkeit, geringere Belastbarkeit sowie Begleiterkrankungen des Herz-Kreislaufsystems schränken die Betroffenen ein. Eine schnelle und valide Diagnostik ist essenziell für die Einleitung adäquater Therapien, um den Leidensdruck der Betroffenen zu senken und hohe Kosten für das Gesundheitssystem zu verhindern. Die zur Diagnostik durchgeführte Polysomnographie wird aufgrund der zahlreichen Elektroden und Gurte vom Patienten als sehr unbequem erlebt. Derzeit erleben wir einen Boom von Mobilgeräten, wie Smartwatches, die über Bewegungsmessung Informationen über Schlaf- und Wachphasen liefern. In der Apnoe-Erkennung rückt die künstliche Intelligenz in den Mittelpunkt, welche beispielsweise auf Grundlage der Herzfrequenzen oder Herzfrequenzvariabilität die Atemaussetzer detektieren soll. So stehen wir an der Schwelle zu komfortableren Diagnostikmethoden. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wie exakt die Herzfrequenz sein muss, damit daraus die Atemaussetzer und Schlafstadien detektiert werden können. Bei 419 Probanden wurde mit dem von der NAKO verwendeten Aktigraphen (SOMNOwatch) und zeitgleicher Polysomnographie in jeweils einer Nacht eine Herzfrequenzmessung und eine Schlafanalyse durchgeführt. Bei 108 Probanden wurde eine Schlafapnoe diagnostiziert. Es erfolgte ein Vergleich der von Polysomnographie und Somnowatch gemessenen Herzfrequenzen sowie eine Untersuchung der Herzfrequenzveränderungen in den Schlafstadien. Es zeigte sich, dass die von der SOMNOwatch gemessene Herzfrequenz sehr valide sowie wenig störungsanfällig ist. Bei den direkt aus dem Polysomnographiesystem ausgegebenen Herzfrequenzen und bei einer Berechnung der Herzfrequenzen über Detektion der RR-Intervalle wurden falsch-hohe Werte im Bereich des Kammerflatterns über 250 bpm (beats per minute) und falsch-niedrige Werte bis hinab zu 0,7 bpm verzeichnet. Die Korrelation der Herzfrequenz der SOMNOwatch mit der Herzfrequenz der Polysomnographie erwies sich nur hinsichtlich der Mittelwerte als stark mit r=0,997. In der Analyse der Herzfrequenzen in den Schlafstadien zeigte sich ein signifikantes Absinken beim Übergang von der Wachheit in das Schlafstadium N1 im Mittel um 4,6 bpm. Dies stellt bezüglich der Herzfrequenz in den Schlafstadien die ausgeprägteste Veränderung dar. Als grundlegendster Parameter der Herzfrequenzvariabilitätsbestimmung konnte für die Standardabweichungen der Schlag-zu-Schlag-Veränderungen ein signifikantes Absinken von der Wachheit bis in den Tiefschlaf, sowie ein signifikanter Anstieg der Werte beim Übergang in den REM-Schlaf verzeichnet werden. Es konnte gezeigt werden, dass die SOMNOwatch ein valides Messinstrument ist, um eine komfortable Aufzeichnung der Herzfrequenz zu ermöglichen. Die Herzfrequenzen sind geeignet, um Algorithmen zur Detektion von Atemaussetzern und zur Schlafstadienbestimmung anzuwenden. Es bedarf weiterer Forschung dies in einem Gerät zusammenzuführen und so eine für Patienten komfortable, schnelle und einheitliche Diagnostikmethode für schlafbezogene Atemstörungen zu entwickeln.
Obstructive sleep apnea is a common disease. Symptoms such as nocturnal breathing cessations, daytime tiredness, and concomitant diseases of the cardiovascular system restrict those affected. Fast and valid diagnostics are essential for the initiation of adequate treatments in order to reduce the suffering of the patients and to prevent high costs for the health system. The polysomnography is experienced as an uncomfortable diagnostic method by the patients. We are currently experiencing a boom in mobile devices such as smartwatches, which provide information about sleep and wake phases via motion measurement. In apnea detection, the focus shifts to artificial intelligence, which is supposed to detect breathing cessations through heart rate changes. This is the beginning of more comfortable diagnostic methods. In this context, the question arises how exact the heart rate must be in order to detect the breathing cessations and the sleep stages. A heart rate measurement and a sleep analysis were carried out on 419 patients with the actigraph (SOMNOwatch) used by the NAKO and with the polysomnography. Sleep apnea was diagnosed in 108 cases. The heart rates measured by the polysomnography were compared with those measured by SOMNOwatch and the changes of the heart rate in the sleep stages were examined. It was shown that the heart rate measured by SOMNOwatch is very valid and not prone to malfunction. False-high values in the area of ventricular fluttering above 250 bpm (beats per minute) and false-low values down to 0.7 bpm were recorded in the heart rates directly given out by the polysomnography system and in the calculation of the heart rates by the detected RR intervals. A strong correlation (r = 0.997) was identified only in the mean values of the heart rates measured by both SOMNOwatch and the polysomnography. The analysis of the heart rates in the sleep stages showed a significant decrease in the transition from wakefulness to sleep stage N1 by an average of 4.6 bpm. A significant decrease from wakefulness to deep sleep is recorded for the standard deviations of the beat-to-beat changes. This work showed that SOMNOwatch is a valid measuring instrument to enable a comfortable recording. The measured heart rates are appropriate for using algorithms for the detection of breathing cessations and for the determination of sleep stages. Further research is required to combine these in one device and hence develop a comfortable, fast and unified diagnostic method for sleep-related breathing disorders.
