ROCHESTER, Minnesota (USA) - Eine neue Forschungsstudie von Mayo Clinic zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) die Zeichen eines unregelmäßigen Herzrhythmus - sprich Vorhofflimmern(AF) - in einem Elektrokardiogramm (EKG) erkennen kann, und zwar selbst dann, wenn sich das Herz zum Zeitpunkt des Tests im normalen Rhythmus befindet. Mit anderen Worten kann das KI-gestützte EKG Vorhofflimmern erkennen, das ohne Symptome aufgetreten ist oder bevorsteht, was die Behandlungsoptionen potenziell verbessert. Diese Forschung könnte die Effizienz des EKG verbessern, das eine nichtinvasive und weit verbreitete Methode des Screenings auf Herzerkrankungen ist. Die Ergebnisse und ein begleitender Kommentar wurden in The Lancet veröffentlicht.
Zwar ist Vorhofflimmern weit verbreitet, es tritt aber häufig nur sehr kurz auf. Daher ist es schwierig zu diagnostizieren. Bei einem 10 Sekunden dauernden Standard-EKG mit 12 Ableitungen tritt das Vorhofflimmern möglicherweise nicht auf, und die Personen bemerken das Auftreten häufig gar nicht. Länger andauernde Überwachungsverfahren, beispielsweise mit einem implantierbaren Ereignisrekorder, erfordern einen Eingriff und sind teuer.
Genauigkeit und Aktualität sind wichtig für die Diagnose von Vorhofflimmern. Wenn Vorhofflimmern unentdeckt bleibt, kann es zu einem Schlaganfall, Herzinsuffizienz und anderen Herz-Kreislauf-Erkrankungen führen. Die Erkenntnis, dass bei einem Patienten Vorhofflimmern auftritt, unterstützt die Behandlung mit Blutverdünnern, erklärt Dr. med. Paul Friedman, Vorsitzender der Abteilung für Kardiovaskuläre Medizin bei Mayo Clinic. Dr. Friedman ist auf kardiale Elektrophysiologie spezialisiert und leitender Autor der Studie.
Wenn Menschen mit einem Schlaganfall eingeliefert werden, ist es für uns wichtig zu wissen, ob sie in den Tagen vor dem Schlaganfall Vorhofflimmern hatten, da wir die Behandlung daran ausrichten", sagt Dr. Friedman. Blutverdünner sind sehr wirksam, um bei Patienten mit Vorhofflimmern einen weiteren Schlaganfall zu verhindern. Ist Vorhofflimmern jedoch nicht aufgetreten, erhöht die Einnahme von Blutverdünnern das Blutungsrisiko ohne einen nennenswerten Therapienutzen. Das ist also ein wichtiger Faktor. Wir wollen einfach wissen, ob ein Patient Vorhofflimmern hat."
Unter Verwendung von ungefähr 450.000 EKGs der über 7 Millionen im digitalen Datentresor von Mayo Clinic gespeicherten EKGs trainierten Forscher die KI darauf, feine Abweichungen in einem normalen EKG zu erkennen, die auf Veränderungen der Herzstruktur aufgrund von Vorhofflimmern hindeuten. Diese Änderungen sind ohne die Verwendung von KI nicht erkennbar.
Anschließend testeten die Forscher die KI mit Normalrhythmus-EKGs einer Gruppe von 36.280 Patienten, von denen 3051 bekanntermaßen Vorhofflimmern hatten. Das KI-gestützte EKG identifizierte die fast unmerklichen Muster von Vorhofflimmern mit einer Treffsicherheit von 90 %.
Dr. Friedman zeigt sich von den Ergebnissen der Studie überrascht. Wenn sich diese Erkenntnisse erhärten, könnten KI-gestützte EKGs auch bei Abwesenheit von Symptomen die richtige Behandlung für durch Vorhofflimmern verursachte Krankheiten vorgeben. Darüber hinaus kann diese Technik mit einem Smartphone oder einer Uhr durchgeführt und somit in großem Maßstab verfügbar gemacht werden.
Ein EKG zeigt immer die elektrische Aktivität des Herzens zum Zeitpunkt des Tests an, aber durch KI ist es so, als würde man auf den Ozean schauen und erkennen, dass das Wasser gestern aufgewühlt war", sagt Dr. Friedman. KI kann aussagekräftige Informationen über die unsichtbaren elektrischen Signale liefern, die unser Körper bei jedem Herzschlag abgibt - denn sie sind da, man muss sie nur zu finden wissen."
Anstatt bei langfristiger Überwachung die Nadel im Heuhaufen zu suchen, legen die Autoren nahe, dass KI durch Ansehen des Heuhaufens beurteilen kann, ob eine Nadel darin versteckt ist", bemerkt Dr. phil. Hendrik Jeroen Hendriks von der University of Adelaide in Australien, der den Kommentar zur Studie zusammen mit Dr. med. Larissa Fabritz von der University of Birmingham in Großbritannien geschrieben hat.
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Zachi I. Attia und Dr. med. Peter Noseworthy sind gleichrangige Erstautoren der Studie. Weitere Autoren sind Dr. med. Francisco Lopez-Jimenez; Dr. med. Samuel Asirvatham; Abhishek Deshmukh, MBBS; Dr. phil. Bernard Gersh, MB ChB; Dr. phil. Rickey Carter; Dr. phil. Xiaoxi Yao; Dr. med. Alejandro Rabinstein; Dr. med. Dr. phil. Bradley Erickson und Dr. med. Suraj Kapa - alle von Mayo Clinic.
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The Lancet