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Stress lass nach!
Benutzeradaptiertes Stress- und
Regenerationsmanagement auf dem Smartphone
Tom Ulmer
IPM-FHS, Fachhochschule St. Gallen
3
Stress?
Projektkonsortium
4
5
Projektziele - übergeordnet
• Chronischer Stress führt zu
Desensibilisierung und gilt als
Risikofaktor für gesundheitliche
Folgeerscheinungen (Schlaf-
losigkeit, Depression, Burnout,
Herzinfarkt etc.)
• SmartCoping in der Prävention:
Reduktion von Stress, bevor
sich gesundheitliche Beschwerden zeigen.
• SmartCoping in der Therapie und Nachbetreuung: Reduktion
von Stress und Resensibilisierung (Ursachenbeseitigung);
als Hilfestellung, um bewusster mit Stress umzugehen
Foto: Bernard Goldbach, Flickr (CC BY 2.0)
Projektziele - spezifisch
6
Entwicklung einer Smartphone-App:
a) Warnung bei steigendem Stress
b) Analyse, in welchen Situationen
Stress stärker/häufig auftritt
c) Stressreduktion durch Biofeedback
d) Validierung der Wirksamkeit durch
Feldtest mit einer Klinik
Gibt‘s doch schon!
7
Neuartigkeit und Abgrenzung:
• Anpassung an individuelle
physiologische Stressparameter
• Integration von Kontextdaten
(Aktivität, Standort, Tageszeit)
• Langzeitmonitoring (ermöglicht
Analyse und Selbstreflexion)
• Kombination von Stressalarm und
Stress-Intervention/Training
Relax!
NOW!!
Physiologische Stressindikatoren
8
• Hormonspiegel verändert
• Hautleitfähigkeit erhöht
• Blutdruck erhöht
• Herzrate erhöht
• Herzratenvariabilität (HRV)
reduziert
Mobile Messung nicht lückenlos
möglich
Messung unbequem, schränkt ein
Messung aufwändig (Hilfsmittel, Labor)
Herzratenvariabilität (HRV)
9
• Varianz der Abstände zwischen den einzelnen Herzschlägen
• Wird reguliert vom autonomen Nervensystem
• HRV sinkt bei körperlicher und mentaler Belastung (Stress)
• Ausgeprägte Varianz ist Ausdruck einer guten Adaptionsfähigkeit
des Körpers an Stress
Grafik: Wikipedia, CC; unauffälliges Ruhe-EKG
Herzratenvariabilität (HRV)
10
Varianten der HRV-Kalkulation:
• Zeitbasierte HRV-Parameter,
z.B. rMSSD, pNN50
• Frequenzbasierte HRV-Parameter,
z.B. LF, HF oder das Verhältnis LF/HF
Messung der HRV:
• am Körper getragener Sensor (Brustgurt)
• Echtzeiterfassung der Herzrate
• Übertragung an das Smartphone
Herzratenvariabilität (HRV)
11
Voraussetzungen:
• Genauigkeit der Abtastung
(mindestens 250Hz)
• Datenqualität (Artefakterkennung
und –korrektur)
• Zeitfenster der Berechnung gross genug
Beispiel:
t1 = 60s
t2 = 30s
t3 = 30s
 Alle 30 Sekunden
aktuelle Werte.
Overlap Refresh Cycle
Calculation Window
t
t1
t2 t3
Problem: keine Normwerte für HRV
12
• HRV ist individuell sehr unterschiedlich ausgeprägt.
• Es gibt keine Normwerte.
• Es gibt keine Stress anzeigenden Grenzwerte.
 Stresserfassung auf Basis HRV sinnvoll?
 Benutzeradaption wesentliches Kriterium!
Foto: PD-USGov-Military
Nicht normal?
Funktionen
13
Lernphase:
App lernt aus Benutzerfeedback
Coachingphase:
App zeigt fortlaufend Stressbelastung
und gibt Stresswarnung
Biofeedback:
App hilft beim Stressabbau
Historie:
App hilft bei Identifikation von Stressoren
Algorithmus (Lernphase)
14
• Nur Datensätze mit ausreichender Qualität
• Unterteilung in Low/Medium/High Stress
• Schwellerte veändern sich, um den Fehler
zu minimieren (RMSE)
• Parameter werden entsprechend ihrer
Fehlerrate gewichtet (individuell)
H
L
M
M
H
M
L
M
?
?
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?
?
Biofeedback
16
• Herzschlag und Atmung kommen in
Gleichklang (Kohärenz)
• Training der Stresstoleranz und der
Anpassungsfähigkeit des Körpers
• Unterstützung durch adaptiven
Taktgeber
Architektur & Daten
17
Grafiken: IconArchive.com, Iconshut.com, CC by 3.0
Physiologische Daten
Herzrate
Herzratenvariabilität
Kontextdaten
Benutzerfeedback (Stress)
Körperliche Aktivität
Standort (GPS)
Standortwechsel
Tag/Uhrzeit
Daten-Aggregation
Coaching-Interface
Datenanalyse
Backend-Services
Sensor Smartphone Service-Cloud
19
Impressionen
Steigender Druck durch Zunahme des
Patientenaufkommens*) im Winter (mehr
Zeitdruck, höheres Arbeitspensum,
weniger Entspannungsphasen).
*) Kinderarzt aus Kreuzlingen
20
Impressionen
Effekt einer Entspannungsübung.
21
Impressionen
Was war denn hier los?
Ausblick & weitere Planung
22
• Stresswarnung am Körper
• HRV geeignet zur Erkennung der
Schlafstruktur
• Berücksichtigung weiterer Parameter
und Sensoren (Körperlage,
Stressmarker im Schweiss,
Hautleitfähigkeit, Muskeltonus, EEG)
• Ersatz des Brustgurts (smart Textile,
Klebeelektroden, Smartbands)
Foto: damngeeky.com; Heartomo
25
It‘s friday!
Tom Ulmer
tom.ulmer@fhsg.ch
Foto: pixabay.com CC0 PD

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  • 1. Stress lass nach! Benutzeradaptiertes Stress- und Regenerationsmanagement auf dem Smartphone Tom Ulmer IPM-FHS, Fachhochschule St. Gallen
  • 4. 5 Projektziele - übergeordnet • Chronischer Stress führt zu Desensibilisierung und gilt als Risikofaktor für gesundheitliche Folgeerscheinungen (Schlaf- losigkeit, Depression, Burnout, Herzinfarkt etc.) • SmartCoping in der Prävention: Reduktion von Stress, bevor sich gesundheitliche Beschwerden zeigen. • SmartCoping in der Therapie und Nachbetreuung: Reduktion von Stress und Resensibilisierung (Ursachenbeseitigung); als Hilfestellung, um bewusster mit Stress umzugehen Foto: Bernard Goldbach, Flickr (CC BY 2.0)
  • 5. Projektziele - spezifisch 6 Entwicklung einer Smartphone-App: a) Warnung bei steigendem Stress b) Analyse, in welchen Situationen Stress stärker/häufig auftritt c) Stressreduktion durch Biofeedback d) Validierung der Wirksamkeit durch Feldtest mit einer Klinik
  • 6. Gibt‘s doch schon! 7 Neuartigkeit und Abgrenzung: • Anpassung an individuelle physiologische Stressparameter • Integration von Kontextdaten (Aktivität, Standort, Tageszeit) • Langzeitmonitoring (ermöglicht Analyse und Selbstreflexion) • Kombination von Stressalarm und Stress-Intervention/Training Relax! NOW!!
  • 7. Physiologische Stressindikatoren 8 • Hormonspiegel verändert • Hautleitfähigkeit erhöht • Blutdruck erhöht • Herzrate erhöht • Herzratenvariabilität (HRV) reduziert Mobile Messung nicht lückenlos möglich Messung unbequem, schränkt ein Messung aufwändig (Hilfsmittel, Labor)
  • 8. Herzratenvariabilität (HRV) 9 • Varianz der Abstände zwischen den einzelnen Herzschlägen • Wird reguliert vom autonomen Nervensystem • HRV sinkt bei körperlicher und mentaler Belastung (Stress) • Ausgeprägte Varianz ist Ausdruck einer guten Adaptionsfähigkeit des Körpers an Stress Grafik: Wikipedia, CC; unauffälliges Ruhe-EKG
  • 9. Herzratenvariabilität (HRV) 10 Varianten der HRV-Kalkulation: • Zeitbasierte HRV-Parameter, z.B. rMSSD, pNN50 • Frequenzbasierte HRV-Parameter, z.B. LF, HF oder das Verhältnis LF/HF Messung der HRV: • am Körper getragener Sensor (Brustgurt) • Echtzeiterfassung der Herzrate • Übertragung an das Smartphone
  • 10. Herzratenvariabilität (HRV) 11 Voraussetzungen: • Genauigkeit der Abtastung (mindestens 250Hz) • Datenqualität (Artefakterkennung und –korrektur) • Zeitfenster der Berechnung gross genug Beispiel: t1 = 60s t2 = 30s t3 = 30s  Alle 30 Sekunden aktuelle Werte. Overlap Refresh Cycle Calculation Window t t1 t2 t3
  • 11. Problem: keine Normwerte für HRV 12 • HRV ist individuell sehr unterschiedlich ausgeprägt. • Es gibt keine Normwerte. • Es gibt keine Stress anzeigenden Grenzwerte.  Stresserfassung auf Basis HRV sinnvoll?  Benutzeradaption wesentliches Kriterium! Foto: PD-USGov-Military Nicht normal?
  • 12. Funktionen 13 Lernphase: App lernt aus Benutzerfeedback Coachingphase: App zeigt fortlaufend Stressbelastung und gibt Stresswarnung Biofeedback: App hilft beim Stressabbau Historie: App hilft bei Identifikation von Stressoren
  • 13. Algorithmus (Lernphase) 14 • Nur Datensätze mit ausreichender Qualität • Unterteilung in Low/Medium/High Stress • Schwellerte veändern sich, um den Fehler zu minimieren (RMSE) • Parameter werden entsprechend ihrer Fehlerrate gewichtet (individuell) H L M M H M L M ? ? ? ? ? ? ? ?
  • 14. Biofeedback 16 • Herzschlag und Atmung kommen in Gleichklang (Kohärenz) • Training der Stresstoleranz und der Anpassungsfähigkeit des Körpers • Unterstützung durch adaptiven Taktgeber
  • 15. Architektur & Daten 17 Grafiken: IconArchive.com, Iconshut.com, CC by 3.0 Physiologische Daten Herzrate Herzratenvariabilität Kontextdaten Benutzerfeedback (Stress) Körperliche Aktivität Standort (GPS) Standortwechsel Tag/Uhrzeit Daten-Aggregation Coaching-Interface Datenanalyse Backend-Services Sensor Smartphone Service-Cloud
  • 16. 19 Impressionen Steigender Druck durch Zunahme des Patientenaufkommens*) im Winter (mehr Zeitdruck, höheres Arbeitspensum, weniger Entspannungsphasen). *) Kinderarzt aus Kreuzlingen
  • 19. Ausblick & weitere Planung 22 • Stresswarnung am Körper • HRV geeignet zur Erkennung der Schlafstruktur • Berücksichtigung weiterer Parameter und Sensoren (Körperlage, Stressmarker im Schweiss, Hautleitfähigkeit, Muskeltonus, EEG) • Ersatz des Brustgurts (smart Textile, Klebeelektroden, Smartbands) Foto: damngeeky.com; Heartomo