Verbesserte Wearable Tech mit fortschrittlichen Datenmanagement-Lösungen
In der sich entwickelnden Landschaft der Wearable-Technologie sind Daten das A und O. Die Präzision, mit der wir Daten von tragbaren Geräten sammeln, verwalten und interpretieren, bestimmt die Effektivität der Gesundheitsüberwachung und das Potenzial von KI-gesteuerten Gesundheitslösungen. Unser SDK wurde entwickelt, um Entwicklern die notwendigen Tools für die Nutzung dieser Daten zur Verfügung zu stellen, und bietet robuste Unterstützung sowohl für die verarbeitete als auch für die durchlaufende Datenerfassung.
Inhaltsübersicht
Was sind verarbeitete Daten und wie erhält man sie von unserem SDK?
Im Bereich der Wearable-Technologie stehen verarbeitete Daten im Gegensatz zu den Rohdaten, die von Sensoren wie PPG, EKG, Beschleunigungsmessern und Gyroskopen stammen. Diese Daten sind das Produkt komplexer Algorithmen, die in die Firmware des Geräts eingebettet sind und die rohen Sensormesswerte in aussagekräftige Gesundheitsmetriken umwandeln, die sofort umsetzbar sind.
Abruf von Vitaldaten
Unser SDK verwendet die Self_write() um direkte Befehle an das Gerät zum Abrufen von verarbeiteten Echtzeitdaten zu ermöglichen. Diese Daten sind bereits berechnet und für die Verwendung formatiert, im Gegensatz zu Rohdaten, die einer zusätzlichen Analyse bedürfen. Die Palette der zugänglichen Vitaldaten umfasst:
- Aktuelle Schrittzahl für den Tag
- Daten zur Schlafqualität, die zwischen Tief- und Leichtschlafphasen der vorangegangenen Nacht unterscheiden
- Herzfrequenz in Echtzeit
- Sauerstoffgehalt im Blut (SpO2)
- Körper- und Hauttemperatur
- Atemfrequenz
- Müdigkeit und Stressniveau
- Herzfrequenzvariabilität (HRV) und R-R-Intervalle (RRI)
- Intensität der körperlichen Betätigung
Häufigkeit der Datenerhebung
Die Erfassungshäufigkeit für diese Vitalparameter ist in der Firmware des Geräts vordefiniert und fest eingestellt, um sicherzustellen, dass die Daten auf konsistente und zuverlässige Weise erfasst werden. Jegliche Anpassungen dieser Frequenz erfordern Firmware-Updates direkt von uns, da diese Einstellungen nicht in Echtzeit über die App oder durch den Benutzer geändert werden können.
Daten in Echtzeit
Diese Daten werden in "Echtzeit" erfasst, d. h. das Gerät ist so programmiert, dass es auf Anfrage fast sofort die neuesten Messwerte liefert. Wenn Sie z. B. die aktuelle Schrittzahl abfragen, antwortet das Gerät mit den kumulativen Schritten, die bis zu diesem Zeitpunkt aufgezeichnet wurden. Ähnlich verhält es sich bei der Abfrage der Herzfrequenz: Die App zeigt die zuletzt vom Gerät erfasste Frequenz an.
Verarbeitete Daten vs. Pass-Through-Daten
Während es sich bei den Pass-Through-Daten um die direkte, ungefilterte Ausgabe der Sensoren des Geräts handelt, werden die verarbeiteten Daten verfeinert und in einem benutzerfreundlichen Format dargestellt. Sie fassen die Fähigkeit des Geräts zur Interpretation von Rohsignalen zusammen und bieten dem Benutzer ein klares und unmittelbares Verständnis seiner Vitalstatistiken.
Unser SDK gibt Entwicklern die Möglichkeit, Vitaldaten abzurufen, die nicht nur aktuell sind, sondern auch für die direkte Anwendung in der Gesundheitsüberwachung und -analyse vorbereitet sind. Dies steht im Gegensatz zu den granulareren, rohen Durchgangsdaten, die eine weitere Verarbeitung erfordern, aber ebenfalls über das gleiche umfassende Toolset verfügbar sind.
Was sind Pass-Through-Daten und wie erhält man sie von unserem SDK?
Pass-Through-Daten sind unverarbeitete Rohdaten, die direkt von Sensoren wie PPG, EKG, Beschleunigungsmessern und Gyroskopen erfasst werden. Sie spiegeln die Echtzeitaktivitäten und physiologischen Veränderungen wider, die von diesen Geräten erfasst werden, und dienen als Grundlage für eingehende Analysen und die Entwicklung von Algorithmen.
Kontinuierliche Rohdatenerfassung
Die Nutzung der public void transparentData(int type) Funktion in unserem SDK können Entwickler dem Wearable-Gerät befehlen, diese Rohdaten zu erfassen und zu übertragen. So kann es genutzt werden:
(1) PPG (Photoplethysmographie)
- a. Derzeit muss der Benutzer aktiv einen Befehl senden, um PPG-Daten zu erhalten.
- b. Es ist möglich, die Entwicklung so anzupassen, dass die Daten automatisch zu einem bestimmten Zeitpunkt erfasst werden.
- c. Die automatische Datenerfassung und -speicherung kann individuell angepasst werden (dazu ist ein Wechsel zu X5- oder X6-Hardware erforderlich, und es müssen mehrere Fragen beantwortet werden: Wie lang ist eine einzelne Abtastperiode (A), z. B. 60 Sekunden; welche Dauer ist für A möglich, z. B. 10/30/60 Sekunden; wie viele Sätze von A werden benötigt, z. B. bis zu 100 Sätze; gibt es eine maximale Zeitanforderung, z. B. Speicherung von bis zu 100 Sätzen für 2 Tage).
Beispiel für PPG:
Nehmen wir an, Sie möchten die PPG-Daten jeweils 60 Sekunden lang messen (das ist Ihr A), und zwar alle 10 Minuten. Wenn Sie bis zu 100 dieser 60-Sekunden-Messungen benötigen und das Gerät diese Daten für zwei Tage speichern soll, müssen Sie sicherstellen, dass die Batterie und der Speicher für 100 Sätze von 60-Sekunden-Messungen ausgelegt sind, die alle 10 Minuten für 48 Stunden durchgeführt werden.
(2) EKG (Elektrokardiographie)
- a. Gegenwärtig müssen die EKG-Daten für die Messung vom Benutzer initiiert werden.
- b. Eine automatische Datenerfassung ist nicht möglich, da das EKG das aktive Tragen und Berühren der seitlichen Elektroden durch den Benutzer erfordert.
- c. Andere Überlegungen sind die gleichen wie bei PPG.
(3) Beschleunigungsmesser
- a. Die App sendet einen Befehl, um mit der Datenerfassung zu beginnen.
- b. Die Standardabtastrate beträgt 25 Hz.
- c. Eine Anpassung an die Abtastraten 50/100/200Hz ist möglich.
(4) Gyroskop
- a. Die Datenerfassung wird mit einem App-Befehl gestartet.
- b. Die Abtastraten können auf 50Hz/100Hz/200Hz eingestellt werden (zum Testen dieser Raten ist X6-Hardware erforderlich).
Beispiel für Beschleunigungsmesser/Gyroskop:
- Wenn die App Rohdaten vom Beschleunigungsmesser mit einer Rate von 100 Hz erfassen muss, würden Sie einen Befehl über die App senden, um die Datenerfassung mit dieser Frequenz zu starten. Das Gerät (mit X6-Hardware) würde damit beginnen, die Bewegungsdaten 100 Mal pro Sekunde zu erfassen.
Der Unterschied zwischen den Datenerfassungsmethoden für PPG und Beschleunigungsmesser und Gyroskop:
PPG und EKG erfordern oft eine aktives Kommando des Benutzers, da diese Messungen empfindlich auf Bewegungen und Positionierung reagieren können. Für genaue Messwerte muss der Nutzer unter Umständen stillhalten oder bestimmte Teile des Geräts berühren (wie die Elektroden beim EKG). Der "aktive Befehl" bedeutet in der Regel, dass der Nutzer den Messvorgang auslöst, oft durch Drücken einer Taste auf dem Gerät oder in der App, um die Messung zu starten.
Beschleunigungsmesser und Gyroskop Datenerhebung kann sein über die App initiiert weil diese Sensoren so konzipiert sind, dass sie Bewegungen kontinuierlich messen und nicht voraussetzen, dass sich der Nutzer in einem bestimmten Zustand oder einer bestimmten Position befindet. Die App kann jederzeit einen Befehl an das Gerät senden, um mit der Erfassung dieser Daten zu beginnen, ohne dass der Benutzer mit dem Gerät interagieren muss.
Daten mit Präzision speichern
Unser Ansatz für die Datenspeicherung schafft ein Gleichgewicht zwischen dem Bedarf an hochfrequenten Rohdaten und verarbeiteten Daten mit geringerer Häufigkeit:
Verarbeitete Daten
In größeren Abständen gespeichert, um Gesundheitstrends widerzuspiegeln, z. B. die alle paar Minuten aufgezeichnete Herzfrequenz.
Rohdaten
Die Daten werden kontinuierlich erfasst, insbesondere während Aktivitäten wie dem Training, und mit der gleichen hohen Frequenz gespeichert, mit der sie erfasst werden.
Am Beispiel der PPG-Daten soll die Strategie für die Speicherung von zwei verschiedenen Arten von Daten gezeigt werden
Effiziente Datenspeicherstrategien für die PPG-Überwachung in tragbaren Geräten
Speichern von verarbeiteten PPG-Daten
Wenn wir über die Speicherung von verarbeiteten Daten sprechen, die aus dem PPG-Signal abgeleitet werden, wie z. B. die Herzfrequenz oder die Herzfrequenzvariabilität (HRV), speichern wir diese Daten normalerweise in bestimmten Intervallen. Diese Intervalle sind in der Regel länger, da wir daran interessiert sind, Trends im Laufe der Zeit zu erfassen, nicht sofortige Änderungen. So können Sie beispielsweise Herzfrequenzdaten jede Minute, alle 5 Minuten oder sogar noch seltener speichern, je nach den Anforderungen der Anwendung.
Speichern von PPG-Rohdaten
Die Speicherung von PPG-Rohdaten erfolgt dagegen normalerweise mit einer viel höheren Frequenz, da das Rohsignal die detaillierten Schwankungen des Blutvolumens bei jedem Herzschlag erfasst. Wenn Sie diese Rohdaten für eine spätere Analyse speichern möchten, würden Sie dies mit der gleichen hohen Frequenz tun, mit der die Daten erfasst werden, was Hunderte von Malen pro Sekunde sein kann.
Überlegungen zu Anwendung und Frequenz
Die Entscheidung, ob Rohdaten oder verarbeitete Daten gespeichert werden sollen, hängt vom Zweck der Anwendung ab. Eine Speicherung mit hoher Frequenz ist für detaillierte Analyseaufgaben unerlässlich, während eine Speicherung mit niedrigerer Frequenz für die routinemäßige Gesundheitsüberwachung ausreicht. Mit unserem SDK können Entwickler diese Einstellungen anpassen und so sicherstellen, dass das Wearable-Gerät genau die Anforderungen ihrer Anwendung erfüllt, unabhängig davon, ob eine kontinuierliche hochauflösende Überwachung oder regelmäßige Gesundheitschecks erforderlich sind. Im Wesentlichen bietet unser SDK ein vielseitiges Toolkit für die Verwaltung von Pass-Through-Daten, das die Grundlage sowohl für die unmittelbare Anwendung als auch für künftige Innovationen innerhalb von KI-gesteuerten Gesundheitslösungen bildet.
Historische Daten und individuelle Speicherlösungen
Das SDK ermöglicht auch den Zugriff auf historische Daten einer Woche, mit Speicherkonfigurationen wie vier Messungen pro Stunde für die Herzfrequenz oder eine Messung pro Stunde für die Schrittzahl. Mit den Anpassungsoptionen können Kunden ihre Speichermethoden definieren, indem sie die Datentypen, die Kombination, die Intervalle und die Dauer jeder Messung sowie die maximal benötigte Speicherzeit und -kapazität angeben.
Standard-Datenspeicherdichte
Historische Daten für Herzfrequenz, Blutsauerstoff, Körpertemperatur, Atmung und Blutdruck werden mit einer Dichte von 4 Datenpunkten pro Stunde (einer alle 15 Minuten) über 7 Tage gespeichert. Historische Schrittzähldaten werden mit einer Dichte von 1 Datenpunkt pro Stunde über 7 Tage gespeichert. Historische Schlafdaten enthalten Daten vom Vortag und werden mit derselben Dichte wie die Herzfrequenz gespeichert.
Anforderungen an die kundenspezifische Datenspeicherung
Die Anpassungsfähigkeit ist das Herzstück der Datenverwaltungsfunktionen unseres SDKs. Entwickler können die Erfassungsintervalle sowohl für verarbeitete als auch für durchlaufende Daten anpassen und steuern, wie viele Informationen gespeichert und wie oft sie aktualisiert werden. Dies ermöglicht die Erstellung von Lösungen, die von der Speicherung mit hoher Dichte für detaillierte Gesundheitsdatensätze bis hin zu gestrafften Datensätzen für langfristige Trendanalysen reichen können.
Wenn Sie die Datenspeicherungsmethode anpassen möchten, müssen Sie dies angeben:
- Welche Daten zu speichern sind (z. B. Herzfrequenz, Schritte, Temperatur).
- Kombination von Daten (z. B. Herzfrequenz + Beschleunigungsmesser + Gyroskop-Ausgang zusammen werden als Datenkombination bezeichnet).
- Intervall für Messungen (wie oft Daten zu erheben sind).
- Dauer der einzelnen Messungen (z. B. könnten die PPG-Daten 10 Sekunden pro Datensatz oder 30/60 Sekunden pro Datensatz betragen).
- Maximale Anzahl von Messpaketen (Gesamtmenge pro Tag und Gesamthöchstmenge).
- Maximale Messzeitanforderung (auf der Grundlage der obigen Angaben, z. B. Datenvolumen von mindestens 2 Tagen, einschließlich der Anzahl der maximalen Pakete x maximale Kapazität pro Paket).
Beispiel für benutzerdefinierte Datenspeicherung
Angenommen, Sie verlangen, dass jede PPG-Messung 60 Sekunden lang ist, und Sie erlauben 100 Tests pro Tag. Das entspricht 100 Datenpaketen pro Tag. Wenn die Batterie und der Speicher bis zu 3 Tage lang halten sollen, bedeutet dies, dass Sie eine Kapazität für 300 Pakete benötigen. Wenn jede Sekunde der Daten 1 KB groß ist, bräuchten Sie Speicherplatz für 300 Pakete * 60 Sekunden/Paket * 1 KB/Sekunde = 18 MB Daten.
Leitfaden
Leitfaden zur Anpassung von Smart Device Data Management
Daten Abmessungen: Es ist von entscheidender Bedeutung, den vollen Umfang der Datendimensionen zu erfassen. Bei der Überwachung der Herzfrequenz geht es nicht nur um die Erfassung der Frequenz, sondern auch darum, sie in einem zeitlichen Kontext zu verstehen: "7 Tage * 24 Stunden * 4 Messwerte pro Stunde". Es geht darum, das Gesamtbild zu sehen.
Erfassungsmethoden: Die Datenerfassung ist vielschichtig. Einige Daten lassen sich am besten in Echtzeit überwachen und bieten unmittelbare Einblicke, während andere Metriken bei Bedarf oder in regelmäßigen Abständen erfasst werden können und so eine breitere Perspektive auf Gesundheitstrends ermöglichen.
Speicherdichte: Das Wesen der Speicherdichte liegt in ihrer Auswirkung auf die Benutzererfahrung und die Geräteleistung. Sie bestimmt nicht nur die Menge der gespeicherten Daten, sondern auch die zeitliche Auflösung dieser Daten. Wenn beispielsweise die Herzfrequenz viermal pro Stunde gespeichert wird, ergibt sich ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Detailgenauigkeit und Effizienz.
Es ist wichtig, mit unseren Kunden in einen Dialog zu treten, um unser Gerät auf ihre spezifischen Datenanforderungen abzustimmen. Wir berücksichtigen die gewünschten Datengrößen, die Speicherdichte und die Dauer der Datenaufbewahrung. Unser Ziel ist es, die Funktionalität des Geräts so zu gestalten, dass es dem Nutzer ein individuelles Erlebnis bietet.
Anhand eines realen Szenarios zeigen wir, wie ein Kunde die Speicherung von Sechs-Achsen-Daten maximierte und eine kontinuierliche Abtastrate von 50 Hz für eine detaillierte Bewegungsverfolgung nutzte. Die Speicherdauer und -kapazität wurden entsprechend den Nutzungsmustern des Kunden skaliert, was unsere Fähigkeit unterstreicht, flexible, kundenorientierte Lösungen anzubieten.
Wir befassen uns mit den Feinheiten der Gerätebeschränkungen, wie Akkulaufzeit und Stromverbrauch, und wie sie die maximale Speicherzeit bestimmen. Unser Ansatz zeigt den Kunden, wie sie die Speicherkapazität ihres Geräts innerhalb dieser Einschränkungen maximieren können, um ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Funktionalität und Praktikabilität zu gewährleisten.
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Grenzen der Akkulaufzeit, des Stromverbrauchs und der Speicherkapazität beachtet werden. Wir stellen ganzheitliche Strategien vor, die diese Herausforderungen angehen und sicherstellen, dass die Anforderungen unserer Kunden an die Datenvielfalt erfüllt werden, ohne die Betriebsgrenzen des Geräts zu überschreiten.
Zusammenfassend unterstreicht dieser Leitfaden die Notwendigkeit eines nuancierten Verständnisses sowohl der Gerätefunktionen als auch der Kundenanforderungen. Unser Engagement für die Bereitstellung adaptiver Lösungen ist ungebrochen, da wir uns bemühen, unsere technologischen Fortschritte mit den praktischen Anforderungen der Gesundheitsüberwachung in Einklang zu bringen.
Wir laden unsere Kunden dazu ein, diese Erkenntnisse auf ihre individuellen Szenarien anzuwenden und sich für weitere Gespräche zu melden. Unser Team ist bereit, sie bei der Erkundung personalisierter Datenmanagementlösungen zu unterstützen, die ihre Ambitionen im Bereich der Gesundheitsüberwachung verwirklichen.
FAQ
Historische Daten für Messwerte wie Herzfrequenz, Blutsauerstoff, Körpertemperatur und Schritte können über die Funktion Self_Write() Funktion. Diese Daten werden in der Regel in bestimmten Intervallen gespeichert (z. B. alle 15 Minuten) und können bis zu 7 Tage lang abgerufen werden.
Echtzeitdaten beziehen sich auf die aktuellsten Daten, die das Gerät liefert. Das bedeutet nicht unbedingt, dass das Gerät kontinuierlich und lückenlos misst. Es bedeutet, dass das Gerät die Daten in regelmäßigen Abständen aktualisiert und auf Anfrage die neuesten Messwerte präsentiert.
Für Sensoren wie das PPG können benutzerdefinierte Messzyklen eingestellt werden, aber für das EKG und andere Vitalparameter sind die Zyklen durch die Hardware- und Firmware-Fähigkeiten vorbestimmt und werden in der Regel vom Lieferanten fest kodiert.
Wenn mehr Speicherplatz benötigt wird, können wir in Erwägung ziehen, das Gerät mit einem Speicherchip auszustatten oder ein Modell mit höheren Speicherkapazitäten zu wählen, wie z. B. das X5 oder X6. Außerdem müssen wir die spezifischen Anforderungen an die Datenspeicherdichte und -dauer kennen, um sicherzustellen, dass das Gerät Ihren Anforderungen entspricht.
Ja, das Gerät kann so eingerichtet werden, dass es Messdaten speichert, wenn es nicht mit der App verbunden ist, und die gespeicherten Daten dann bei erneuter Verbindung sendet. Dadurch wird sichergestellt, dass keine Daten verloren gehen, selbst wenn sich das Gerät außerhalb der Reichweite befindet oder nicht aktiv mit der App verbunden ist.
Um Daten zu sammeln, können Sie die transparentData(int type) Funktion, die im SDK enthalten ist. Für PPG und EKG benötigt das Gerät einen aktiven Befehl des Benutzers, um mit der Datenerfassung zu beginnen. Für Beschleunigungsmesser- und Gyroskopdaten können Sie die Erfassung durch einen App-Befehl mit anpassbaren Abtastraten starten.
Ja, die Erfassungsintervalle für PPG-Daten können so angepasst werden, dass sie zu bestimmten Zeiten automatisch erfolgen. Für EKG-Daten kann die automatische Erfassung jedoch nicht eingestellt werden, da eine Interaktion des Benutzers mit dem Gerät erforderlich ist. Die Erfassung von Beschleunigungsmesser- und Gyroskopdaten kann über die App initiiert werden.
Die Standardabtastrate für den Beschleunigungsmesser beträgt 25 Hz, die auf 50 Hz, 100 Hz oder 200 Hz eingestellt werden kann. Für das Gyroskop können Sie die Abtastrate auf 50 Hz, 100 Hz oder 200 Hz einstellen, indem Sie die entsprechende Hardware verwenden, z. B. das X6.
Für bestimmte Metriken wie Beschleunigung und gyroskopische Bewegung können Echtzeit-Rohdaten in Intervallen von nur 100 ms an die App übertragen werden. Dazu muss sich das Gerät im Rohdatenmodus befinden, was vom Hardware-Modell und den Firmware-Funktionen abhängen kann.
Das Messintervall für ACC- und Gyro-Rohdaten kann auf 100 Millisekunden (ms), 500 ms oder 1 Sekunde eingestellt werden. Dies entspricht einer Datenübertragungsrate an die App in denselben Intervallen.
Die Daten von Beschleunigungsmesser und Gyroskop werden auf der Grundlage der Abtastfrequenz berechnet. Das Gerät kann verschiedene Abtastraten wie 25 Hz, 50 Hz, 100 Hz und 200 Hz unterstützen.
Gewiss. Die Abtastrate, gemessen in Hertz (Hz), ist die Frequenz, mit der der Sensor Messungen vornimmt. Ein Messintervall von 100 ms bedeutet, dass die Daten mit 10 Hz abgetastet werden, was bedeutet, dass der Sensor jede Sekunde 10 Messungen vornimmt. Das Messintervall ist die Zeit zwischen den einzelnen Sensormessungen. Wenn also ein Kunde verlangt, dass die Daten alle 100 ms geliefert werden, verlangt er im Wesentlichen eine Abtastrate von 10 Hz. Wir konzentrieren uns auf die Abtastraten für ACC und Gyro, da sie ein Schlüsselfaktor für die Fähigkeit des Geräts sind, Daten in den vom Kunden gewünschten Intervallen zu erfassen und zu liefern.
Beschleunigungsmesser und Gyroskop Sensoren arbeiten in der Regel mit einer kontinuierlicher Datenstrom die eine bestimmte Abtastrate erfordern, da sie zur Verfolgung von Bewegungen eingesetzt werden, die sich schnell und häufig ändern können. Die Abtastrate für diese Sensoren ist entscheidend, da sie die Auflösung und Genauigkeit der Bewegungserkennung bestimmt.
PPG-RohdatenDer Begriff der "Abtastrate" hingegen, der zwar auch eine Abtastrate hat, wird aus verschiedenen Gründen nicht immer auf die gleiche Weise diskutiert:
- Anwendungsfall: PPG-Daten werden häufig zur Berechnung der Herzfrequenz und des Blutsauerstoffgehalts verwendet, die sich nicht so schnell ändern wie die von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen gemessenen Parameter. Daher ist eine hohe Abtastrate im Zusammenhang mit der Speicherung möglicherweise nicht notwendig, da Sie in der Regel die verarbeiteten Ergebnisse (Herzfrequenz- oder SpO2-Messungen) und nicht die Hochfrequenz-Rohdaten speichern.
- On-Device-Verarbeitung: PPG-Rohdaten werden in der Regel direkt auf dem Gerät verarbeitet, um die Herzfrequenz und SpO2-Informationen zu extrahieren. Diese verarbeiteten Informationen werden in der Regel gespeichert und verwendet, und nicht die rohen Hochfrequenz-PPG-Daten.
Wenn der Anwendungsfall jedoch die Speicherung von PPG-Rohdaten für eine detaillierte Analyse oder die Entwicklung von Algorithmen erfordert, dann wird die Abtastrate zu einem wichtigen Thema, ähnlich wie bei Beschleunigungsmesser- und Gyroskopdaten. Die Entscheidung, ob Abtastraten diskutiert werden sollen oder nicht, hängt von der spezifischen Anwendung und den Anforderungen an die Daten ab. Wenn für die Analyse ein präzises Timing und die Häufigkeit physiologischer Ereignisse erforderlich sind, wäre die Abtastrate der PPG-Daten in der Tat ein entscheidender Diskussionspunkt.
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