Forscher aus Leicester haben erfolgreich künstliche Intelligenz (KI) dazu verwendet, tödliche Herzrhythmusstörungen vorherzusagen. Dabei identifizierte ein Tool die Bedingung in 80 Prozent der Fälle korrekt. Die Ergebnisse der Studie wurden im European Heart Journal – Digital Health veröffentlicht.
Forscher entwickeln KI-Tool
Ventrikuläre Arrhythmie (VA) ist eine Herzrhythmusstörung, die von den unteren Kammern (Ventrikel) ausgeht, wo das Herz so schnell schlägt, dass der Blutdruck abfällt, was schnell zu Bewusstlosigkeit und plötzlichem Tod führen kann, wenn es nicht sofort behandelt wird. „Die derzeitigen klinischen Leitlinien, mit deren Hilfe wir entscheiden können, welche Patienten am meisten gefährdet sind, Herzrhythmusstörungen zu erleiden, und wer am meisten von der lebensrettenden Behandlung mit einem implantierbaren Kardioverter-Defibrillator profitieren würde, sind nicht genau genug, was zu einer beträchtlichen Zahl von Todesfällen aufgrund dieser Erkrankung führt“, erklärt Studienautor Professor Andre Ng von der Universität Leicester in einer Pressemitteilung.
Also experimentierten die Mediziner mit künstlicher Intelligenz und entwickelten ein Tool, das die Holter-Elektrokardiogramme (EKGs) von 270 Erwachsenen untersuchte. Die analysierten EKGs wurden im Rahmen der regulären Gesundheitsversorgung zwischen 2014 und 2022 während des normalen Tagesablaufs der Probanden zu Hause erstellt. 159 der Patienten erlitten tödliche Herzrhythmusstörungen, im Durchschnitt 1,6 Jahre nach dem EKG.
KI besser als bisherige Vorhersage-Modelle
„Wir fanden heraus, dass das KI-Tool im Vergleich zu den aktuellen medizinischen Leitlinien gut abschnitt und in vier von fünf Fällen korrekt vorhersagte, welches Herz eines Patienten zu einer ventrikulären Arrhythmie fähig war“, so Ng weiter. „Wenn das Tool eine Person als gefährdet einstufte, war das Risiko eines tödlichen Ereignisses dreimal so hoch wie bei normalen Erwachsenen“.
Die Wissenschaftler hoffen nun, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Betrachtung von Elektrokardiogrammen von Patienten in normalem Herzrhythmus eine neuartige Sichtweise bietet, durch die Risikofaktoren bestimmt werden können und daraus angemessene Behandlungen resultieren. In ihrer Veröffentlichung schreiben sie: „In dieser Studie schnitt die KI besser ab als die aktuellen medizinischen Leitlinien. Die KI war in der Lage, das Risiko einer tödlichen Arrhythmie anhand von Standard-Herzkurven in 80 % der Fälle über ein Jahr hinaus genau zu bestimmen – eine konzeptionelle Veränderung dessen, was ein KI-Modell sehen und vorhersagen kann. Diese Methode ist vielversprechend für eine bessere Zuteilung implantierbarer Schockboxen (implantierbare Kardioverter-Defibrillatoren), die Leben retten“.
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