Das Dokument beschreibt ein Projekt zur Entwicklung einer Smartphone-App für individuelles Stress- und Regenerationsmanagement, die durch Biofeedback und Analyse physiologischer Stressparameter eine Vorbeugung und Therapie von chronischem Stress unterstützen soll. Die App bietet Funktionen wie Stresswarnungen, Analyse der Stressauslöser und langfristiges Monitoring der Stressvariabilität. Innovative Ansätze beinhalten die Anpassung an persönliche Stressfaktoren sowie die Integration von Kontextdaten für eine personalisierte Nutzererfahrung.

1. Stress lass nach!
Benutzeradaptiertes Stress- und
Regenerationsmanagement auf dem Smartphone
Tom Ulmer
IPM-FHS, Fachhochschule St. Gallen

2. 3
Stress?

3. Projektkonsortium
4

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
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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!
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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
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• 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)
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• 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)
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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)
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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
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• 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
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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)
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• 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
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• Herzschlag und Atmung kommen in
Gleichklang (Kohärenz)
• Training der Stresstoleranz und der
Anpassungsfähigkeit des Körpers
• Unterstützung durch adaptiven
Taktgeber

15. Architektur & Daten
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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

17. 20
Impressionen
Effekt einer Entspannungsübung.

18. 21
Impressionen
Was war denn hier los?

19. Ausblick & weitere Planung
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• 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

20. 25
It‘s friday!
Tom Ulmer
tom.ulmer@fhsg.ch
Foto: pixabay.com CC0 PD