Hohe Krankheitslast und diagnostische Versorgungslücken bei OSA
Die obstruktive Schlafapnoe (OSA) zählt zu den häufigsten schlafbezogenen Atmungsstörungen und ist mit erheblichen kardiovaskulären und metabolischen Risiken verbunden. Schätzungen zufolge sind weltweit hunderte Millionen Menschen betroffen - viele davon ohne es zu wissen. Die frühe Diagnose und Therapieeinleitung sind jedoch wichtig zur Vermeidung möglicher Komplikationen.
Die Polysomnographie (PSG) gilt als Goldstandard in der Diagnostik, ist jedoch ressourcenintensiv und in manchen Ländern teils mit langen Wartezeiten verbunden. Diese strukturellen Limitationen führen häufig zu einer verzögerten Diagnosestellung und Therapiebeginn – mit potenziell negativen Auswirkungen auf Morbidität und Mortalität.
Innovative Diagnostikansätze bei OSA zur Verkürzung der Zeit bis zur Diagnosestellung notwendig
Vor diesem Hintergrund gewinnen einfache, ambulante Diagnostikverfahren zunehmend an Bedeutung. Bisher konzentrierte sich die Entwicklung auf heimbasierte PSGs, die aufgrund der limitierten Anzahl vor allem für Patienten mit hoher Prä-Test Wahrscheinlichkeit genutzt werden. Eine aktuelle Studie in Frankreich verfolgte einen anderen Ansatz. Sie untersuchte eine Diagnostik, die mittels Monitoring der Unterkieferbewegungen und KI-gestützter Auswertung arbeitet. Die Unterkieferbewegung reflektiert hierbei die Atemanstrengung und -dynamik während des Schlafs. Validierungsstudien zeigten bereits, dass die diagnostische Performance vergleichbar zu der manuell ausgewerteten PSG ist.
Die Forscher beschäftigte bei dieser Studie vor allem eine zentrale Fragestellung: Kann eine vereinfachte, zu Hause durchgeführte Diagnostik mittels Kieferbewegungsmonitoring die Zeit bis zur Diagnose und Therapieeinleitung im Vergleich zur PSG verkürzen?
Kann KI-gestütztes Kiefermonitoring im Vgl. zur PSG die Zeit bis zur Diagnosestellung und Therapieeinleitung verkürzen?
In der multizentrischen, offenen, randomisierten kontrollierten Studie wurden 849 Patienten mit Verdacht auf OSA entweder einer klassischen PSG-basierten Diagnostik oder einer KI-gestützten Heimdiagnostik mittels mandibulärem Kieferbewegungsmonitoring zugeordnet.
Primäre Endpunkte waren unter anderem die Tagesschläfrigkeit zum Zeitpunkt drei Monate nach der Diagnostik sowie die Zeit bis zur Diagnosestellung und Therapieeinleitung.
Diagnose wurde bei Kiefermonitorings-Gruppe früher gestellt
Die Ergebnisse zeigen, dass die Kieferbewegungsmonitoring-basierte Diagnostik zu einer deutlichen Beschleunigung der Versorgung führte:
- Die Zeit bis zur Diagnosestellung war in der Kiefermonitorings - Gruppe signifikant kürzer als unter PSG (15 versus 106 Tage, p<0,01).
- Auch die Einleitung einer Therapie, insbesondere der CPAP-Therapie (Continuous Positive Airway Pressure), erfolgte früher (50 versus 124 Tage; p<0,01).
Die Kieferbewegungsmonitoring-Gruppe zeigte einen signifikant niedrigeren ESS-Score - also eine verminderte Tagesschläfrigkeit - 3 Monate post-Randomisierung im Vergleich zur PSG-Gruppe. Zudem war die Lebensqualität bei den Patienten der Kiefermonitorings-Gruppe höher als bei der PSG-Gruppe. Auch hier vermuten die Studienautoren den früheren Therapiebeginn als Begründung.
Fazit: KI-gestützte Heimdiagnostik könnte zu früherer Diagnosestellung und Therapieeinleitung führen
Die vorliegenden Daten legen nahe, dass KI-gestützte Heimdiagnostik durch eine frühere Diagnosestellung und Therapieeinleitung die Versorgung von OSA-Patienten verbessern könnte. Die Studie ist bei ClinicalTrials.gov unter NCT05057975 registriert.
