Präzisere Herzdiagnostik mit Hilfe von KI

Um die erfolgversprechendste Behandlung eines Patienten mit Herzschwäche auszuwählen, muss zunächst die Ursache der Erkrankung festgestellt werden. Außerdem gilt es herauszufinden, welche Medikamente voraussichtlich am besten helfen werden. Dafür nutzen Mediziner verschiedene Untersuchungen und messen im Herzkatheter wichtige Parameter des Herzens.

Mit Hilfe neuer Methoden, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, sind nun differenziertere Diagnosen und funktionelle Messungen anhand von MRT-Aufnahmen des Herzens möglich. Das könnte invasive Untersuchungen künftig überflüssig machen. Entwickelt wurden die Methoden von Wissenschaftlern am Universitätsklinikum Heidelberg (UKDH), am Deutschen Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), der Universitätsklinik Ulm und dem Robert-Bosch-Klinikum Stuttgart. Ihre Ergebnisse veröffentlichten sie im Juni in Lancet Digit Health.

„Unsere KI kann das Fachwissen und die Erfahrung von Experten, die viele Herzschwäche-Patienten behandeln, in die klinische Breite bringen. Ärzte erhalten in Zukunft deutlich mehr maschinelle Unterstützung, um Herzinsuffizienz rechtzeitig und genau zu diagnostizieren“, erklärt Letztautor Prof. Benjamin Meder (UKHD) Die KI kann zum Beispiel den Füllungsdruck in den Herzkammern anhand von MRT-Aufnahmen bestimmen, wodurch bestimmte invasive Untersuchungen in Zukunft überflüssig werden könnten. Eine präzisere Diagnose ermöglicht eine gezieltere Behandlung und könnten so auch die Gesundheitskosten senken.

„Wir forschen an diagnostischen Lösungen, die sehr herausfordernd sind“, ergänzt Meders Forscherkollege David Lehmann. Die KI benötige nur ein einziges MRT-Bild für eine genaue Diagnose, statt vieler verschiedener sogenannter Sequenzen. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit der Untersuchungen könnten auch Engpässe bei der MRT-Diagnostik verschwinden, damit könnten mehr Patienten untersucht werden. Die KI kann Arbeitsabläufe verbessern, indem sie den Zeitaufwand für Experten und medizinisch-technisches Personal im Diagnoseprozess verringert, dem Patienten die Untersuchung erleichtert und die Ablesung wichtiger physiologischer Parameter allein auf Basis nicht-invasiver Bildgebung ermöglicht.

Damit die neue Methode auch an anderen Kliniken eingesetzt werden kann, legten die Wissenschaftler großen Wert auf ein multizentrisches Studiendesign, bei dem Daten von verschiedenen Geräten und Untersuchungsprotokollen berücksichtigt wurden. „Es ist wichtig, dass klinische Zentren bei solchen Fragestellungen zusammenarbeiten. Das DZHK stellt dafür geeignete Infrastrukturen bereit“, betont Prof. Norbert Frey, Ärztlicher Direktor der Klinik für Kardiologie, Angiologie und Pneumologie am UKHD. Durch Untergruppenanalysen wurde sichergestellt, dass die KI unabhängig vom Alter oder Geschlecht der Patienten funktioniert.

KI made in Germany
Gesundheitsdaten unterliegen in Deutschland strengen Datenschutzgesetzen. Alle Datenanalysen fanden auf lokalen Servern in Heidelberg statt. Die Forschungsarbeiten zur KI sind abgeschlossen, jedoch muss die Software noch gemäß dem Medizinproduktegesetz zertifiziert werden, bevor sie vertrieben werden kann. Die Forscher um Meder planen, ihre KI auch auf andere Fragestellungen anzuwenden, beispielsweise zur Erfassung zusätzlicher Parameter aus einem Elektrokardiogramm (EKG). „Wir können in Deutschland auch unter Berücksichtigung des Schutzes der Privatsphäre modernste KI-Systeme entwickeln und in den Alltag integrieren. Ich nenne dies auch gerne ‚Healthy AI‘, also ‚gesunde KI‘, die Gutes ermöglicht und dabei keine Kompromisse bei der Sicherheit eingeht“, ergänzt Meder, der auch Sprecher von Informatics for life ist. Die interdisziplinäre Allianz von Herz-Kreislauf-Medizinern und Informatikern der Universität Heidelberg, des Universitätsklinikums Heidelberg und des Heidelberger Instituts für Theoretische Studien wird von der Klaus-Tschira-Stiftung gefördert. Ihr Ziel ist es, die angewandte Medizin mit der digitalen Medizin sowie dem maschinellen Lernen zu verbinden.