Ein künstliche Intelligenz (KI)-Werkzeug, das Ärzten helfen soll, hochriskante Patienten für Herzkrankheiten zu identifizieren, soll in England getestet werden. Eine Studie hat seine Fähigkeit zur genauen Vorhersage des Sterberisikos aufgezeigt.
Das internationale Forschungsteam, geleitet vom Imperial College London, hat das KI-Modell, bekannt als AI-ECG-Risikobewertung (AIRE), mit Millionen von Ergebnissen von Elektrokardiogrammen (EKG) trainiert. Dieser gängige medizinische Test zeichnet elektrische Signale innerhalb und zwischen den Herzkammern auf und wird typischerweise zur Diagnose von Herzkrankheiten und Anomalien verwendet.
Das Ziel ist es, nuancierte Muster zu identifizieren, die darauf hindeuten könnten, dass eine Person ein hohes Risiko für Gesundheitsprobleme oder Mortalität hat. In den Versuchen sagt das Modell die Wahrscheinlichkeit des Todes über ein Jahrzehnt nach einem EKG voraus und erreicht dabei eine Genauigkeitsrate von 78 %.
Dr. Fu Siong Ng, ein Forscher für Herz-Elektrophysiologie am Imperial College London, betonte die potenziellen Vorteile für den National Health Service (NHS) und global. Das System kann auch Herzinfarkte, Herzinsuffizienz und Rhythmusprobleme vorhersagen, wobei die Forscher angeben, dass es innerhalb der nächsten fünf Jahre im NHS implementiert werden könnte.
Reale Patiententests sind an mehreren Standorten in London geplant und sollen bis Mitte 2025 beginnen, um die Vorteile des Modells anhand von Daten von ambulanten und stationären Patienten zu bewerten.
Künstliche Intelligenz-gestützte EKGs werden bereits zur Diagnose von Herzkrankheiten eingesetzt, sind jedoch nicht Teil der routinemäßigen medizinischen Versorgung und wurden noch nicht verwendet, um individuelle Patientenrisikostufen zu bestimmen. Brian Williams, Chief Scientific and Medical Officer der British Heart Foundation, die die Studie finanziert hat, erklärte, dass dies die Nutzung von EKGs über die aktuellen Möglichkeiten hinaus erweitern könnte, indem es hilft, zukünftige Risiken für Herz- und Gesundheitsprobleme sowie Sterberisiken zu bewerten.
Die Forscher, die ihre Ergebnisse im Lancet Digital Health veröffentlicht haben, räumten ein, dass Fehler in den KI-Vorhersagen auf unbekannte Faktoren zurückzuführen sein könnten, wie etwa zusätzliche Behandlungen, die die Patienten erhalten haben, oder unerwartete Todesfälle. Dennoch kann das Modell subtile Veränderungen in der Herzstruktur erfassen, die als Warnzeichen für Krankheiten oder Sterberisiken dienen, die von Ärzten möglicherweise übersehen werden.
Dr. Arunashis Sau, ein akademischer Arzt am Imperial College London, der die neue Forschung leitet, betonte, dass während Kardiologen sich auf ihre Erfahrung und Standardrichtlinien zur Interpretation von EKGs verlassen, das KI-Modell feinere Details erkennt, die potenziell Probleme in EKGs identifizieren könnte, die normal erscheinen, und das möglicherweise lange bevor sich Krankheiten vollständig entwickeln.
Weitere Forschungen in Krankenhäusern und anderen Gesundheitseinrichtungen sind notwendig, um die zukünftige Rolle des Modells in der Diagnostik und Behandlung zu bestimmen, wobei potenzielle Vorteile für Patienten mit anderen Gesundheitsproblemen bestehen, da auch Erkrankungen wie Diabetes die Herzgesundheit beeinträchtigen können.