Fernüberwachung von Patienten
Kontinuierliche Biosignal-Erfassung aus klinischen und Consumer-Geräten, mit klinischer Genauigkeit und regulatorischer Nachverfolgbarkeit.
Demonstrationswerte, keine Patientendaten
Simulierter einkanaliger EKG-Trace mit oszillierenden Vitalzeichenwerten zu Illustrationszwecken. Die klinische Genauigkeit der Produktionsdaten hängt von der Integration mit gepaarten Geräten medizinischer Qualität ab.
Signale und Technologien, die wir unterstützen
Kardiovaskulär
Kontinuierliches einkanaliges EKG. Herzfrequenz und Herzfrequenzvariabilität aus Photopletismographie. Pulsoximetrie für periphere Sauerstoffsättigung. Blutdruck über integrierte Geräte in klinischer Qualität.
Neurologisch
Kontinuierliches EEG über wiederverwendbare Trockenelektrodensysteme, geplant für die Studie PT-EPI-DCT-002. Erfassung von Anfallsereignissen und strukturierte Prüfer-Review-Workflows. Schlafarchitekturanalyse aus EEG und Akzelerometrie.
Metabolisch
Kontinuierliche Glukoseüberwachung ist konzeptionell vorgesehen; die API-Freigaben der Hersteller sind in Arbeit, Alternativen werden evaluiert. Atemfrequenz aus PPG- und rPPG-Signalen. Energieumsatz und Stoffwechselaktivität über Akzelerometrie.
Autonom und dermal
Elektrodermale Aktivität zur Quantifizierung von Stress und autonomer Reaktion. Hauttemperatur in klinischer Qualität. Atemwellenformen über Multi-Sensor-Fusion.
Aktivität und Verhalten
Triaxiale Akzelerometrie für Schrittzählung, Gangmetriken und Aktivitätsklassifikation. Schlafstadien und Schlafqualitäts-Scoring. Sturzerkennung und Haltungserkennung.
Kontaktlos
Kamerabasierte kontaktlose Vitaldatenerfassung über Remote-Photopletismographie. Herzfrequenz, Atemfrequenz und Stressindikatoren aus Standard-Smartphone-Video ohne Wearable-Hardware. Entwickelt für dezentralisierte Studien, bei denen die Gerätelast minimiert werden muss, sowie für Remote-Screening- und Telemedizin-Workflows.
Kontinuierliche Patientenüberwachung
Verwandeln Sie Wearables und klinische Geräte in strukturierte Studiendaten.
Multi-Geräte-Integration
Über 40 unterstützte klinische und Consumer-Geräte aus einer einheitlichen SDK. Fügen Sie Studien neue Geräte hinzu, ohne Code oder Datenmodelle anzupassen.
Kontinuierliche Datenströme
Aufnahme mit hoher Frequenz von Herzfrequenz, Aktivität, Schlaf, ECG-Wellenformen und mehr. Speichern und abfragen mit studienspezifischen Abtastraten.
Echtzeit-Warnungen & Triage
Konfigurierbare Schwellenwerte lösen sofortige Benachrichtigungen an Prüfer aus, wenn Biosignaldaten Eingriff oder Follow-up erfordern.
Geräte-Compliance-Dashboards
Überwachen Sie Trageadhärenz, Batteriestatus, Synchronisationsfrequenz und Datenqualität pro Patient und pro Gerät. Setzen Sie Eskalationen, wenn Daten ausbleiben.
Klinische Validierung
Heterogene Gerätedaten werden in standardisierte FHIR-R4-Observation-Ressourcen normalisiert. Vergleichen Sie die Herzfrequenz eines Consumer-Wearables mit der eines Medizinprodukts in derselben Analyse.
Privatsphärenerhaltende Verarbeitung
Lokale Verarbeitung auf dem Gerät, wo möglich, mit Pseudonymisierung und Federated-Learning-Pfaden für zukünftige Analysen.
Audit-Trail-fähige Biosignale
Jede Datenerfassung wird mit Gerätekennung, Firmware-Version und Zeitstempel für regulatorische Nachverfolgbarkeit gespeichert.
Ein vernetztes Sensor-Gewebe
Klinische Messgeräte und Consumer-Wearables fließen in eine einheitliche Geräteschicht. Fahren Sie über eine Kategorie, um ihren Platz im Netz hervorzuheben.
Gerätekategorien
Kontinuierliches EEG über wiederverwendbare Trockenelektrodensysteme, geplant für die Studie PT-EPI-DCT-002.
Kontinuierliche Glukoseüberwachung ist konzeptionell vorgesehen; die API-Freigaben der Hersteller sind in Arbeit, Alternativen werden evaluiert.
Fahren Sie über eine Kategorie, um den entsprechenden Knoten im 3D-Netz hervorzuheben — oder umgekehrt.
So funktioniert's
Von der Geräteauswahl bis zu strukturierten Biosignaldaten in drei Schritten.
Geräte auswählen
Wählen Sie aus der unterstützten Gerätebibliothek. Konfigurieren Sie Abtastraten, Synchronisationsfenster und Warnschwellen pro Studie.
Verteilen & überwachen
Verteilen Sie Geräte an Patienten mit klaren Anweisungen. Echtzeit-Dashboards zeigen Trage-Compliance und eingehende Datenqualität.
Analysieren & integrieren
Strukturierte Biosignaldatensätze fließen direkt in EDC-Analysen, Safety-Reporting und KI-Modelle.
So funktioniert's
eHealth CTMS + RPM — Medication Reminder
Fragen und Antworten
Fragen zum Remote Patient Monitoring
Welche Geräte unterstützt Vitruvian Shield RPM?
Die Analog Devices Study Watch ist nativ integriert und verfügbar. Dexcom G7 CGM, Corsano CardioWatch und das Trockenelektroden-EEG von X-trodes werden über die Thryve-Aggregation angebunden und pro Studie aktiviert. Kamerabasierte kontaktlose Vitalparameter per Remote-Photoplethysmographie befinden sich in der Validierung.
Welche physiologischen Signale können erfasst werden?
Kardiovaskuläre Signale (Einkanal-EKG, aus PPG abgeleitete Herzfrequenz und Herzfrequenzvariabilität, Pulsoxymetrie, Blutdruck über integrierte Geräte), neurologische Signale (kontinuierliches Trockenelektroden-EEG, geplant für die Studie PT-EPI-DCT-002), metabolische, autonome und dermale Signale, Aktivität und Schlaf aus Akzelerometrie sowie kontaktlose Vitalparameter aus Smartphone-Video.
Wie wird die Signalqualität behandelt?
Jeder Datenpunkt erhält eine automatische Bewertung der Signalqualität, die Bewegungsartefakte, Sensorunterbrechungen und Messwerte mit geringer Konfidenz markiert, bevor sie in den Datensatz gelangen. Gerätedaten werden in HL7-FHIR-R4-Observation-Ressourcen normalisiert, sodass Messwerte verschiedener Geräte in einer Analyse vergleichbar sind.
Können Teilnehmende ohne Besuch im Prüfzentrum überwacht werden?
Ja. Teilnehmende koppeln ihre Geräte über die mobile App mit geführter Einrichtung, die Daten fliessen kontinuierlich zum Studienteam, und konfigurierbare Alarmkaskaden informieren Prüfärzte, Koordinatoren und Medical Monitors, wenn ein Messwert eine Sicherheitsschwelle überschreitet.
Ist das RPM-Modul ein CE-gekennzeichnetes Medizinprodukt?
Noch nicht. Die Plattform wird als Software als Medizinprodukt der Klasse IIb nach EU-MDR entwickelt; die CE-Kennzeichnung wird für 2028 über eine benannte Stelle angestrebt. Der aktuelle Einsatz erfolgt im Forschungsumfeld gemäss Protokoll und Ethikvotum der jeweiligen Studie.
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