Tampereen yliopiston fysiikan tutkijoiden kehittämällä menetelmällä voidaan tunnistaa sydämen vajaatoiminta tarkemmin ja helpommin kuin on aiemmin pidetty mahdollisena. Tutkimus toteutettiin kardiologian ja laskennallisen fysiikan välisessä monitieteisessä yhteistyössä.
Uuden tutkimuksen mukaan sydämen vajaatoiminta voidaan tunnistaa luotettavasti sydämen sykevälien ominaisuuksista, joita voidaan mitata ammattilaitteiden lisäksi esimerkiksi älykelloilla.
Uusi menetelmä perustuu aikasarja-analyysiin, jonka on kehittänyt professori Esa Räsäsen johtama laskennallisen fysiikan tutkimusryhmä. Tällä analyysillä voidaan tutkia sykevälien keskinäisiä riippuvuuksia eri aikaskaaloilla sekä muita monimutkaisia piirteitä, jotka ovat tyypillisiä erilaisille sydänsairauksille.
Tutkimuksessa analysoitiin useita kansainvälisiä tietokantoja, jotka sisälsivät pitkäaikaisia EKG-mittauksia terveiltä ja sydänsairauksista kärsiviltä potilailta. Erityisesti tutkimus keskittyi sydämen vajaatoiminnan erottamiseen terveistä koehenkilöistä sekä eteisvärinäpotilaista. Uuden menetelmän avulla sydämen vajaatoiminta tunnistettiin 90 %:n tarkkuudella, mikä osoittaa menetelmän olevan tehokas ja luotettava diagnostiikan apuväline.
Nykyisin sydämen vajaatoiminnan diagnosointi perustuu usein kalliisiin ja aikaa vieviin kuvantamismenetelmiin, kuten sydämen ultraäänitutkimukseen. Aiemmin vajaatoiminnan havaitseminen pelkistä sykeväleistä on ollut äärimmäisen vaikeaa tai jopa mahdotonta, jos potilaalla on säännöllinen sinusrytmi. Sen sijaan eteisvärinä on paljon helpompi tunnistaa ja se onnistuu jo monilla kuluttajalaitteilla.
Uusi menetelmä mahdollistaa sydämen vajaatoiminnan seulonnan huomattavasti helpommin ja kustannustehokkaammin esimerkiksi kuluttajille suunnatuilla sykemittareilla ja älykelloilla. Tämä voisi mahdollistaa sydänsairauksien varhaisemman havaitsemisen ja siten parantaa potilaiden hoitoa ja ennustetta.
Tutkimusryhmässä kehitettyjä menetelmiä on aiemmin käytetty mm. sydänperäisen äkkikuoleman ennustamisessa sekä urheilun metabolisten kynnysarvojen selvittämisessä. Seuraavaksi tutkimusryhmä pyrkii vahvistamaan tulokset isommilla aineistoilla ja selvittämään, miten vastaavilla menetelmillä voisi tunnistaa muita sydänsairauksia vielä tarkemmin. Tutkimus on julkaistu Heart Rhythm O2-lehdessä 31.1.2025 (LINKKI).
Kuvituskuva: Shutterstock