Ärzte haben ein „übermenschliches“ KI-Tool entwickelt, das Anzeichen einer Herzerkrankung in weniger als zwei Sekunden erkennen kann und mehr Informationen aus einem Routine-EKG extrahiert, als das menschliche Auge normalerweise sehen kann, berichtet The Guardian.
Die an Millionen von Patienten erprobte Technologie identifiziert Anzeichen von Herzinsuffizienz und Herzklappenerkrankungen – zwei der häufigsten Formen von Herzerkrankungen – direkt anhand der Ergebnisse des Elektrokardiogramms. Einzelheiten des Durchbruchs, über den The Guardian inmitten [der neuesten KI-Entwicklungen] (https://aibuzzwire.news) berichtete, wurden Tausenden von Delegierten auf dem Jahreskongress der European Society of Cardiology in München, der weltweit größten Herzkonferenz, vorgestellt.
Warum ein jahrhundertealter Test Hilfe brauchte
Das Elektrokardiogramm ist seit einem Jahrhundert ein wichtiges medizinisches Hilfsmittel. Es zeichnet die elektrische Aktivität des Herzens – seine Frequenz und seinen Rhythmus – auf und hilft bei der Diagnose von Herzinfarkten und Herzrhythmusstörungen. Aber das herkömmliche EKG kann Herzerkrankungen selbst nicht erkennen. Dazu ist ein Echokardiogramm erforderlich, eine Ultraschalluntersuchung des Herzens, auf die Patienten oft Monate warten.
Diese Lücke soll das KI-Tool schließen. Es liest die subtilen Muster in einem EKG, die mit strukturellen Herzproblemen korrelieren, und zeigt Patienten an, bei denen die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass sie daran leiden, was die beteiligten Kardiologen als „einen Wimpernschlag“ bezeichnen.
Das Potenzial ist allein aufgrund der Größenordnung enorm: Weltweit werden jedes Jahr etwa eine Milliarde EKGs durchgeführt, was den Test zu einem der am weitesten verbreiteten Tests in der gesamten Medizin macht. Wenn die Software diagnostische Informationen aus einem ohnehin bereits durchgeführten Test herausfiltern kann, könnte sie Patienten erreichen, die sonst nie rechtzeitig gescannt würden.
Was die Studie mit 67.000 Patienten ergab
In einer von der British Heart Foundation (BHF) finanzierten Studie mit 67.000 Patienten in den USA identifizierte das KI-Tool bis zu 81 Prozent der Patienten mit Herzinsuffizienz und bis zu 90 Prozent der Patienten mit Herzklappenerkrankungen.
Wichtig ist, dass es sich bei dem Tool nicht um eine eigenständige Diagnose handelt. Es kann keine der beiden Bedingungen für sich allein definitiv bestätigen oder ausschließen. Es liefert einen sehr starken Hinweis – genug, um die Patienten, bei denen eine Herzanomalie am wahrscheinlichsten ist, schnell direkt zu einem Echokardiogramm weiterzuleiten, anstatt sie monatelang auf den Standardwartelisten zu belassen.
„Es ist aufregend zu sehen, dass KI nun in gefühlt einem Wimpernschlag eine EKG-Auswertung liefern kann“, sagte Dr. Sonya Babu-Narayan, beratende Kardiologin und klinische Direktorin bei der British Heart Foundation. „Technologie wie das KI-EKG in dieser Forschung, die das Potenzial hat, Hochrisikopatienten frühzeitig zu identifizieren, wird nicht jeden mit einer Herzerkrankung erkennen. Sie könnte jedoch eine Lösung sein, um die Patienten, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Herzanomalie am größten ist, schneller zu ermitteln. Wenn es um das Herz geht, retten und verbessern eine frühere Diagnose und Behandlung Leben.“
Die Krankheiten einfangen, nach denen niemand gesucht hat
Die faszinierendste Anwendung dürfte diejenige sein, die Forscher als opportunistisches Screening bezeichnen. Da ständig EKGs durchgeführt werden – bei Herzklopfen, vor Operationen, im Rahmen von Routineuntersuchungen – könnte das Modell lautlos bei jedem EKG, das ein Krankenhaus erstellt, ausgeführt werden und Patienten markieren, bei denen nie ein Verdacht auf Herzinsuffizienz oder Herzklappenerkrankung bestand.
„Eine weitere mögliche Anwendung dieses KI-Modells ist die opportunistische Diagnose von Herzinsuffizienz und Herzklappenerkrankungen, bei denen diese Erkrankungen nicht vermutet werden“, sagte Prof. Fu Siong Ng, Professor für Kardiologie am Imperial College London. „Das KI-Modell könnte auf alle in einem Krankenhaus erstellten EKGs angewendet werden, um diejenigen zu identifizieren, bei denen das höchste Risiko für diese Krankheiten besteht, sodass sie früher diagnostiziert werden können.“
Ng stellte fest, dass Patienten oft mehrere Monate auf eine Herzultraschalluntersuchung warten können, nachdem sie von ihrem Arzt überwiesen wurden, und sagte, der wahre Wert der Technologie liege in der Priorisierung: herauszufinden, wer diese Untersuchung wirklich dringend benötigt.
Dr. Ahmed El-Medany, ein klinischer Forschungsstipendiat des BHF am Imperial College London, der die Analyse leitete, beschrieb das Tool als „übermenschliche KI“ – und stellte die nächste Herausforderung dar: die Entwicklung tragbarer, KI-gesteuerter EKG-Lesegeräte, die medizinisches Fachpersonal außerhalb des Krankenhauses verwenden könnte, wodurch der Zugang weit über die kardiologischen Abteilungen hinaus erweitert würde.
Eine frühzeitige Diagnose ist wichtig, da beide Erkrankungen mit der Verzögerung dramatisch gefährlicher werden. Herzinsuffizienz und Herzklappenerkrankungen können mit lebensrettenden Medikamenten und Verfahren behandelt werden – allerdings nur, wenn die Patienten identifiziert werden, bevor es ihnen gefährlich schlecht geht.
AI liest als nächstes Gesichter
Auf dem Münchner Kongress wurde auch erörtert, wie KI diagnostische Signale aus etwas noch Einfacherem als einem EKG extrahieren könnte: einem kurzen Video des Gesichts einer Person. Forscher der Universität Tokio und des Institute of Science Tokyo stellten eine KI-Analyse von fünf Sekunden langen Gesichtsvideos vor, mit der nicht diagnostizierter Bluthochdruck und Typ-2-Diabetes schnell und genau erkannt werden könnten – Erkrankungen, an denen Millionen von Menschen leiden, ohne es zu wissen.
Zusammengenommen weisen die beiden Forschungsrichtungen auf ein gemeinsames Thema hin, das in der medizinischen KI zunehmend an Bedeutung gewinnt: die Umwandlung trivialer, kostengünstiger Messungen in Screening-Tools, die schwere Krankheiten früher erkennen. Verfolgen Sie die neuesten KI-Entwicklungen, während die Gesundheitssysteme abwägen, wie und wie schnell sie eingesetzt werden sollen.
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