Het ontwerpen van een obstetrisch telemonitoringssysteem

Foetale groeivertraging, voortijdige baarmoederactiviteit of asfyxie kunnen leiden tot een problematische zwangerschap. Dankzij nieuwe ontwikkelingen op het gebied van meetsystemen zijn er meer mogelijkheden om gedurende een lange periode en op een comfortabele wijze de gezondheid van moeder en foetus te meten. Een van deze mogelijkheden is het meten van elektrofysiologische signalen van het hart van de foetus (foetale ECG) en van de uterusactiviteit (electrohysterogram) [1]. Dit kan een goed inzicht in de actuele gezondheidsstatus van zowel de moeder als de foetus geven. Bovendien worden deze signalen niet-invasief gemeten. Het PUREtrace systeem van de firma Nemo Healthcare is in staat om dergelijke signalen te meten, echter het is nog in ontwikkeling. Het PUREtrace systeem kan alleen optimaal gebruikt worden in combinatie met een goed ingerichte draadloze communicatieketen. Met deze communicatieketen kunnen de thuisgemeten signalen (hartslag van de foetus, foetale ECG, baarmoeder activiteiten) real-time beschikbaar gemaakt worden in een ziekenhuis. In dit ontwerpproject is deze communicatieketen ontwikkeld en beschreven. De keten werkt met behulp van draadloze communicatie vanuit het PUREtrace systeem thuis, waarbij op een veilige manier alle data op een webserver worden opgeslagen. De professionals (gynaecoloog of verloskundige) kunnen in het ziekenhuis de data van de webserver met een webapplicatie real-time benaderen. In dit ontwerpproject is een communicatieketen als proof-of-concept ontwikkeld, bestaande uit een webapplicatie en een webserver. Deze draadloze communicatieketen is toepasbaar voor thuismonitoring en past volledig bij de nieuwe ontwikkelingen in de obstetrische zorg in Nederland waarbij de eerst- en tweedelijns geïntegreerd zullen worden [2]. In dit ontwerpproject zijn de volgende stappen gevolgd: • Er is marktonderzoek naar geschikte apparatuur verricht, waaruit is gebleken dat het PUREtrace systeem van Nemo Healthcare het meest geschikt is voor de thuissituatie. • Voor de structuur van het ontwerp zijn de verschillende communicatie mogelijkheden geanalyseerd. Uit deze analyse is naar voren gekomen dat een webapplicatie voor het bekijken van de signalen real-time in het ziekenhuis het beste is. Om de signalen op een efficiënte manier te kunnen sturen is gekozen voor een dedicated medical device (onderdeel van het PUREtrace systeem). • Samen met professionals in de zorg is een pakket van eisen samengesteld waarbij de veiligheid van de patiënten en de betrouwbaarheid van de diagnostiek centraal staan. • Het systeemontwerp is geïmplementeerd en het eerste prototype van de ontwikkelde communicatieketen is getest. De testfase met fictieve data heeft goede resultaten opgeleverd. Hiermee is bereikt dat de signalen uit PUREtrace remote verstuurd volgens het opgestelde pakket van eisen, ontvangen kunnen worden door de professionals in een ziekenhuis. Het doel van mijn ontwerpproject is behaald, maar om te komen tot een daadwerkelijk gebruik van het syteem in de zorg, zijn de volgende aanbevelingen gedaan: • Er moet bij het verdere ontwerp van de communicatieketen aandacht besteed worden aan het comfort van de patiënte thuis. De patiënte moet continu het gevoel hebben dat de zorgverlener (op afstand) met haar in contact blijft tijdens de meetperiode. Deze functie kan gerealiseerd worden met een applicatie op de smartphone die zorgt voor een continue feedback. Deze feedback dient gebaseerd te zijn op een uitgebreide data-analyse. • Er moeten verbeteringen aangebracht worden in het design van de grafische interface. • Er dienen meer testen uitgevoerd te worden met echte patiëntdata voor periodes langer dan een uur. • De integratie van de data vanuit het thuisfront met de (bestaande) data van informatie systemen van ziekenhuizen is ook van groot belang om fouten en dubbele invoer van data te vermijden. • De draadloze “thuis-ziekenhuis” communicatieketen vereist nader zorgvuldig onderzoek met betrekking tot de veiligheidsaspecten van patiëntengegevens

Prediction of pre-eclampsia by maternal characteristics : A case-controlled validation study of a Bayesian network model for risk identification of pre-eclampsia

Brief Introduction: Pre-eclampsia (PE) is worldwide a leading and rising cause of maternal and perinatal morbidity and mortality. As PE remains a serious and poorly understood complication of pregnancy, it is necessary to recognize the disease before it threatens the survival of mother and fetus. A validated tool that allows real-time maternal risk stratification is needed to guide care. A recent advanced model for pre-eclampsia presented in Velikova et al. 2014 provides that potential. In contrast to the previous study where the testing with this model was done with data for high-risk pregnancies, in this study we aimed at evaluating the capability of the BN model for pre-eclampsia, by looking at the predictions for normal and pre-eclamptic pregnancies. Materials & Methods: The model is based on a Bayesian network methodology, which has been successfully applied for clinical problems. A Bayesian network (BN) is a statistical model that represents a set of variables (e.g. risk factors, diseases and symptoms) and their dependencies by means of a graph and probability distributions. The advantage of a Bayesian network is that it can be used to make personalized predictions, for example for the development or presence of a disease, by entering patient-specific data. We validated the BN model for PE (PE model) in a retrospective case-control study. 10 women diagnosed with PE admitted to the obstetric high care ward of a tertiary care center were enrolled. Their characteristics were matched with 10 pregnant women without any illness. We collected pregnancy data that was relevant for the model, including: (i) risk factors: age; BMI; smoking; parity; twin pregnancy; family history of PE; previous history of PE; preexisting vascular disease; preexisting renal disease; anti-phospholipid syndrome; diabetes mellitus, (ii) medication and measurements from 10 standard check-ups during the pregnancy: blood pressure, protein-to-creatinine ratio, serum creatinine and hemoglobin and medication and (iii) the outcome variable: whether or not preeclampsia is present. PE risk estimation from the model for each patient was compared to PE development. Model performance was assessed by means of the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). Clinical Cases or Summary Results: Throughout pregnancy, the PE model predicted a high absolute risk for PE in 9 out of 10 PE patients versus 2 out of 10 non-preeclamptic women. This is shown in Figure 1. Each pregnancy week shows the number of patients that has not delivered yet, the color indicating whether they are ultimately diagnosed with PE (red) or not (green). The predicted risk by the model is indicated with a percentage (y-axis) for each patient at each gestational week (x-axis). ROC curves and PE-risk cut-offs were calculated for different gestational weeks. This resulted in AUC score at 24 weeks of 0.895, at 28 weeks of 1.000, at 32 weeks of 0.986, at 36 weeks 1.000, at 38 weeks of 0.375, at 40 weeks of 1.000. Concluding, we find high AUC scores, except for the prediction at 38 weeks of gestation, due to missing data. Therefore no cut-off value was calculated for week 38. Sensitivity, specificity, the positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of the PE model are as well calculated per week of gestation, except for week 38. The sensitivity of the PE model is 100% at each pregnancy week. We find a specificity of 83%, 100%, 91%, 100% and 100% at 24, 28, 32, 36 and 40 weeks, respectively. Thus, 8-17% of women without PE will be screened as having an increased risk. The PPV is calculated as 33%, 100%, 83%, 100% and 100% at 24, 28, 32, 36 and 40 weeks, respectively. The NPV is calculated as 100% at each pregnancy week. Conclusions: When data is available in early pregnancy, the PE model is able to distinguish between PE and non-PE pregnant women and able to predict a higher risk for the diagnosed patients. In particular, at gestational week 12 the chance for PE was twice or higher for PE patients than for 8 of the non-PE pregnant women, and for weeks 16-24 this chance for PE patients was up to eight times higher for the PE patients. This is a particularly important result given the aim of a timely identification of women at risk, which is to facilitate much targeted monitoring. Despite the fact not all data was available for all pregnancy checkups, the PE model was still able to compute the individual, absolute risk for pre-eclampsia. Although for some patients PE was only predicted late in pregnancy, this was for all patients before or at latest at the same moment of clinical diagnosis. However, we expect that prediction will improve when all measurements are available from the pregnancy checkups. From the model it follows that a dynamic cut-off is needed that increases with pregnancy duration. Current results are promising. We propose to perform an RCT with a larger number of patients to establish this cut-off curve with more accuracy and to validate the PE model prospectively. Once validated, the model can assist in early PE diagnosis and thus allow early treatment of PE. The PE model can be integrated in e-health applications to allow real-time monitoring of pregnant women anywhere. By this way we can personalize the healthcare during pregnancy. (Figure presented

Beat-to-beat detection of fetal heart rate: Doppler ultrasound cardiotocography compared to direct ECG cardiotocography in time and frequency domain

In order to obtain power spectral information on the fetal heart rate in stages of pregnancy earlier than labor an algorithm has been developed to calculate the fetal heart rate on a beat-to-beat basis from Doppler ultrasound cardiotocographic signals. The algorithm was evaluated by comparing the calculated fetal heart rate with the heart rate determined from direct ECG signals measured with a scalp electrode. Heart rates were compared both in time and frequency domain. In the time domain the results achieved by both methods correlate well (correlation coefficient = 0.977 (p <0.001)), in the frequency domain the results correlate even better (correlation coefficient = 0.991 (p <0.001)). Based on these findings, it can be concluded that the developed algorithm provides a valuable tool for obtaining power spectral information on the fetal heart rate in stages of pregnancy earlier than labor

The development of an obstetric tele-monitoring system

Fetal growth restriction and preterm uterine contractions can turn a normal pregnancy into a problematic one. In previous work, we have developed a system for electrophysiological measurement of fetal heart rate (fHR), fetal electrocardiogram (fECG) and (premature) uterine contractions to enable early detection of foetal problems. In this work we have expanded this system into a tele-monitoring system for measurement at home. In order to permit home monitoring, the communication chain of the data has to be designed such that home-measured signals (fHR, fECG, uterine activities) are available in the hospital in real-time. Furthermore, the data must be transferred wirelessly to any location (worldwide) for interpretation by gynaecologists. A web application helps the gynaecologist or midwife to access the signals everywhere, provided that internet access is available. We developed a webserver as the heart of the entire system; it manages the patient database, transforms the signals in a graphical representation similar to that of the cardiotocography and manages the data communication with the proper data security policy. This tele-monitoring system can be used also during home deliveries enabling prompt transfer and proper intervention in the hospital when complications occu