Ein KI-gestütztes Screening mit digitalen Stethoskopen hat die Erkennungsrate von linksventrikulärer systolischer Dysfunktion (LVSD) bei schwangeren und postpartalen Frauen in Nigeria verdoppelt. Dieser innovative Ansatz löst die Herausforderungen bei der Diagnose von Kardiomyopathie während der Schwangerschaft, bei der Symptome häufig mit normalen Schwangerschaftsveränderungen überlappen.
Laut den Autoren der Studie ist "eine Verzögerung bei der Diagnose von Kardiomyopathie während der peripartalen Phase mit schlechteren Ergebnissen verbunden. Es ist unerlässlich, dass wir Herzfunktionsstörungen frühzeitig identifizieren, um angemessene Pflege einzuleiten und negative maternelle und infantile Ergebnisse zu reduzieren."
Die Studie, geleitet von Demilade A. Adedinsewo von der Mayo Clinic in Jacksonville, Florida, wurde am 2. September online in Nature Medicine veröffentlicht. Sie hebt die signifikante Verbesserung der Diagnoseraten im Vergleich zur Standardversorgung hervor.
Die Gestaltung der Studie und die Auswahl der Teilnehmer könnten jedoch die Generalisierbarkeit einschränken. Zwei Drittel der Teilnehmer befanden sich im dritten Trimester oder waren postpartal zu Studienbeginn, was die Nachsorgebesuche einschränkte. Darüber hinaus entsprach der Grenzwert für LVSD nicht den ursprünglichen Modellspezifikationen, was die Ergebnisse möglicherweise beeinflusste.
Adedinsewo erhielt Fördermittel vom BIRCWH-Programm der Mayo Clinic, das von den National Institutes of Health finanziert wird. Die Mitautoren Zachi I. Attia und Paul A. Friedman halten Patente für KI-Algorithmen, die an mehrere Unternehmen im Gesundheitsbereich lizenziert sind.