Wie Matter die Gesundheit im Smart Home verbessern könnte

Von Gesundheits- und Fitness-Tracking bis hin zur Unterhaltung haben intelligente Geräte zahlreiche Anwendungen innerhalb und außerhalb des Hauses. Die Interoperabilität ist jedoch eine Herausforderung. Um dieses Problem zu lösen, hat die Connectivity Standards Alliance (CSA) Matter entwickelt, ein Protokoll, mit dem alle Ihre Wellnessgeräte synchron arbeiten können.

Standards oder Protokolle helfen bei der Vereinheitlichung von Technologien, die ihre Verwendung erweitern können. Beispielsweise verfolgen Schlafmonitore, Smartwatches, intelligente Waagen und Blutzuckermessgeräte unabhängig voneinander Gesundheitsparameter. Sie tauschen keine Daten aus. Aber mit dem Matter-Protokoll wird das möglich.

Was ist los?

Matter ist ein von CSA entwickeltes Protokoll um Smart-Home-Geräte verschiedener Hersteller kompatibel zu machen. Jedes Smart-Home-Gerät, das das Matter-Protokoll verwendet, kann kreuzkompatibel werden. Das bedeutet, dass Sie nicht proprietäre Apps und Setups verwenden müssen, um jedes Gerät zu bedienen.

Mit aktiviertem Matter-Protokoll können Sie beispielsweise jede unterstützte intelligente Glühbirne (unabhängig von der Marke) kaufen und sie mit Alexa von Amazon oder Siri von Apple bedienen. Oder Sie können jedes intelligente Gerät in Ihrem Zuhause mit einer einzigen App steuern, die Matter verwendet.

In ähnlicher Weise versucht die Wellness-fokussierte Gruppe von CSA, auf Matter aufzubauen, um ein neues Protokoll für Wellness-Technologien zu erstellen. Dadurch könnte Ihre Smartwatch direkt mit Ihrer Telemedizin-App oder einem Herzgesundheitsmonitor mit Schlaftracker zusammenarbeiten.

Matter könnte die Zusammenarbeit von Gesundheitsgeräten ermöglichen

Die Synchronisierung von Gesundheits- und Wellnessgeräten könnte ein entscheidender Faktor für die Fernüberwachung von Patienten und eine genauere Gesundheitsverfolgung sein. Derzeit bieten mehrere Marken Gesundheitsgeräte an, die nicht miteinander verbunden sind. Jedes Gerät hat ein anderes Ökosystem, und das macht es schwierig, sie zusammen zu verwenden. So könnte sich das Matter-Protokoll auf medizinische Geräte auswirken.

1. Blutdruckmessgeräte

Intelligente Blutdruckmessgeräte sind für die Fernüberwachung von Patienten unerlässlich, insbesondere für ältere Patienten oder Menschen mit Herzerkrankungen. Marken haben jedoch unterschiedliche Apps und Betriebsstandards. Dies macht es schwieriger, Blutdruckdaten mit anderen Gesundheitsmetriken zu korrelieren.

Beispielsweise können Blutdruckdaten und Daten zur körperlichen Aktivität Aufschluss darüber geben, wie Lebensstilfaktoren den Blutdruck beeinflussen. Ein universelles Protokoll kann es Blutdrucksystemen ermöglichen, Gesundheitsdaten für fortschrittlichere Analysen auszutauschen.

Der Withings BPM Connect ist ein drahtloses Blutdrucküberwachungssystem. Es ist jedoch auf das Withings-Ökosystem beschränkt. Mit Matter könnten Patienten seine hohe medizinische Genauigkeit mit anderen Gesundheitsmetriken von Consumer Wearables kombinieren. Zum Beispiel, Fitbits hat die passive AFib-Erkennung aktiviert und mit Matter könnte Ihr Gerät auch Blutdruckdaten berücksichtigen. Dadurch könnten detailliertere Herzgesundheitsberichte direkt auf Ihrer Smartwatch bereitgestellt werden.

2. Glukose-Monitore

Glukosemonitore sind wichtige medizinische Geräte. Die genaue Überwachung des Blutzuckerspiegels kann helfen, gesundheitliche Komplikationen bei Diabetikern zu vermeiden. Daher helfen intelligente Blutzuckermessgeräte, indem sie Echtzeit-Warnungen direkt auf Ihr Telefon oder Ihre Smartwatch senden. Der Dexcom G7 ist eines der führenden Systeme zur kontinuierlichen Glukosemessung (CGM).

Während das G7 mit mehreren Smartwatches und Telemedizin-Apps kompatibel ist, hat es Einschränkungen. Beispielsweise ist es nur mit ausgewählten Insulinpumpen kompatibel. Ein automatisiertes Insulinabgabesystem kann den Aufwand für die Verwaltung von Glukosewarnungen beseitigen. Mit dem neuen Matter-Protokoll können Geräte wie das G7 möglicherweise mit jedem handelsüblichen Insulinabgabesystem arbeiten.

Darüber hinaus haben die Patienten Zugang zu einem detaillierteren Bericht darüber, was ihren Blutzuckerspiegel beeinflusst. Abgesehen davon, dass es den Patienten zugute kommt, könnte dieses Protokoll auch den Weg für neuere wissenschaftliche Forschung ebnen. Studien zur Verwendung von Blutzuckermesswerten zur Behandlung von Essstörungen könnten an Bedeutung gewinnen und zu ganzheitlicheren Gesundheitstechnologien führen. Darüber hinaus sind die Überwachung des Blutzuckers für das Gewichtsmanagement und die Erholungsoptimierung für Sportler nützliche Anwendungen.

3. Smarte Uhren

Smartwatches sammeln viele Gesundheits- und Wellnessdaten, von der Überwachung des Herzrhythmus und des Blutsauerstoffs bis hin zur Verfolgung von Kalorien und Schlaf. Obwohl sie keine medizinische Genauigkeit aufweisen, sind ihre Daten eine gute Annäherung.

Durch die geräteübergreifende Kompatibilität können Smartwatches zu wichtigen Austauschpunkten für Informationen werden. Smartwatches wären in der Lage, umfassende Metriken zu verfolgen und personalisiertere Erkenntnisse zu gewinnen. Sie könnten Daten von Glukosemonitoren, Schlaftrackern und EKG-Monitoren in Echtzeit integrieren.

Ein weiterer Vorteil ist die Genauigkeit der Daten. Derzeit ist das Herzfrequenz-Tracking oder Schlaf-Tracking in Smartwatches meistens genau. Aber mit dem Zugriff auf dedizierte Sensoren von Drittanbietern würde sich ihre Genauigkeit drastisch verbessern. Das AFib-Tracking und andere lebensrettende Funktionen der Apple Watch könnte durch diese Integration weiter verbessert werden.

4. Sturzerkennungssysteme

Die Fernüberwachung von Patienten älterer oder eingeschränkter Mobilität bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Eine der Schlüsseltechnologien, die ihre Sicherheit gewährleisten, sind Sturzerkennungssysteme. Diese Systeme helfen bei der Bereitstellung von Notfallmaßnahmen und Gegenmaßnahmen. Obwohl sich diese Systeme im Laufe der Jahre verbessert haben, weisen sie immer noch einige Einschränkungen auf.

Fehlalarme und verzögerte Reaktionszeiten sind häufige Mängel von Sturzerkennungssystemen. Beide Fälle sind problematisch und führen zu ungenauen Ergebnissen. Darüber hinaus kann eine fehlende Integration in Notfallsysteme die sofortige Hilfe, die ein Patient benötigt, verlängern.

Materie könnte die Genauigkeit erheblich verbessern. Beispielsweise könnte die Kombination von Daten aus der Sturzerkennung der Apple Watch und einer entfernten Patientenüberwachungskamera dazu beitragen, Fehlalarme zu reduzieren. Ein Sturz könnte die entfernte Patientenkamera auslösen, während der Patient mit einem Rettungsdienst verbunden wird. Durch die Integration mit fortschrittlichen Herzmonitoren wie z Bioherz.

Der Schlüssel liegt in der Balance zwischen Datenschutz und Effizienz

Wenn mehrere Technologien Ihre Gesundheitsdaten kommunizieren und austauschen können, wirft dies Datenschutzbedenken auf. Das Datenschutzniveau im Matter-Protokoll würde von mehreren Faktoren abhängen, von denen der wichtigste die Implementierung ist. Durch die Priorisierung der Vertraulichkeit der Patienten könnte diese Technologie die Gesundheitssysteme weltweit verbessern.

Geräte, die das Protokoll übernehmen, sollten Patientendaten anonymisieren, die Zustimmung des Benutzers einholen, strenge Richtlinien für die gemeinsame Nutzung von Daten definieren und die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU oder den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einhalten die USA. Dadurch würde sichergestellt, dass systematisch keine der gesammelten Daten missbraucht werden und die Vertraulichkeit der Patienten gewahrt bleibt.

Telemedizin kann mit dem Matter Protocol genauer werden

Mit einem universellen Gesundheits- und Wellnessprotokoll können Wearables als Erweiterungen voneinander fungieren. Dadurch können Telemedizin und Fernüberwachung von Patienten weitaus genauer werden als je zuvor.

Ärzte hätten einen einheitlichen Zugriff auf Daten wie Ernährung, Bewegung, Herzgesundheit, Schlaf, Glukosespiegel, Gewicht und vieles mehr. Darüber hinaus könnten Unternehmen maschinelle Lernmodelle nutzen, um relative Erkenntnisse abzuleiten und langfristige Gesundheitsmuster zu identifizieren.