Übertrifft Kardiologen

Künstliche Intelligenz erkennt „gebrochenes Herz“

(Bild: peterschreiber.media/stock.adobe.com)

Die Symptome sind zum Verwechseln ähnlich: Der akute Herzinfarkt und das Broken-Heart-Syndrom Takotsubo. Forschende unter Leitung der ETH und des Universitätsspitals Zürich konnten in einer internationalen Studie nun zeigen, dass künstliche Intelligenz erfahrene Kardiologen bei der Analyse von Herz-Ultraschall-Daten übertreffen kann. Der Weg zum klinischen Einsatz ist trotzdem noch weit.

In der Fachzeitschrift „JAMA Cardiology“ berichten die Forschenden von einem Algorithmus des maschinellen Lernens, der eine automatische Klassifizierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen auf Grundlage von Bildgebungsdaten vornimmt. Eingeflossen in den Algorithmus sind Daten von Herz-Ultraschall Untersuchungen von rund 450 Patientinnen und Patienten, die entweder an einem akuten Herzinfarkt oder dem „Broken-Heart“-Syndrom litten.

Diese auch als Takotsubo-Syndrom bezeichnete Herzschwäche tritt vor allem bei Frauen auf und folgt meist auf emotionalen oder physischen Stress. Durch eine temporäre Schwäche des Herzmuskels bläht sich ein Teil des Herzens unnatürlich auf, wodurch es einem japanischen Gefäß zum Fang von Tintenfischen ähnelt, einem „Takotsubo“. Die Folge sind Schmerzen in der Brust, Atemnot und schlimmstenfalls Herzinfarkt und Tod.

Die Forschenden weisen darauf hin, dass trotz des guten Abschneidens der KI weitere Studien erforderlich seien, bevor sie klinisch zur Anwendung kommen könne. Wenn künftig noch größere Datensätze zur Verfügung stehen würden, könnten die Vorhersagen noch erheblich verbessert werden und weitere Einblicke in die Dynamik der normalen und krankhaften Herzfunktion gewähren, so der Kardiologe Christian Templin vom Unispital.