Die Forscher sagten, dass ihr Modell, das das Risiko eines frühen Todes vorhersagt, Patienten mit gesundheitlichen Problemen, die das Herz betreffen, zugute kommen könnte.
Ein Tool mit künstlicher Intelligenz (KI), das Ärzten dabei helfen soll, Hochrisiko-Herzpatienten zu identifizieren, wird bald versuchsweise in England eingeführt, nachdem eine Studie ergeben hat, dass es das Risiko, dass jemand in den Jahren nach einem Herzscan stirbt, genau vorhersagen kann.
Das globale Forschungsteam unter der Leitung des Imperial College London trainierte sein KI-Modell, bekannt als AI-ECG Risk Estimation oder AIRE, auf Millionen von Ergebnissen von Elektrokardiogrammen (EKG), einem gängigen medizinischen Test, der elektrische Signale innerhalb und zwischen den Herzkammern aufzeichnet. Es wird typischerweise zur Diagnose von Herzinfarkten und anderen Unregelmäßigkeiten verwendet.
Ziel war es, differenzierte Muster zu identifizieren, die bedeuten könnten, dass jemand einem hohen Risiko für gesundheitliche Probleme oder den Tod ausgesetzt ist.
Im Test sagte das Modell die Sterbewahrscheinlichkeit im Jahrzehnt nach einem EKG voraus – und es lag in 78 Prozent der Fälle richtig.
„Wir glauben, dass dies große Vorteile für den NHS und weltweit haben könnte“, sagte Dr. Fu Siong Ng, ein kardiologischer Elektrophysiologie-Forscher am Imperial College London, der an dem Projekt arbeitete. sagte in einer Erklärung.
Das System kann auch Herzinfarkte, Herzinsuffizienz und Herzrhythmusstörungen vorhersagen, und die Forscher sagten, dass es innerhalb der nächsten fünf Jahre im gesamten National Health Service (NHS) eingeführt werden könnte.
Studien mit echten Patienten sind bereits an mehreren Standorten in London geplant und werden voraussichtlich Mitte 2025 beginnen.
Sie werden den Nutzen des Modells anhand von Patienten aus Ambulanzen und Krankenstationen bewerten.
Potenzial für KI zur Verbesserung der Herzgesundheit
KI-gestützte EKGs wurden bereits zur Diagnose von Herzerkrankungen eingesetzt, sie gehören jedoch nicht zur routinemäßigen medizinischen Versorgung und wurden noch nicht zur Identifizierung des Risikoniveaus eines bestimmten Patienten eingesetzt.
„Dies könnte den Einsatz von EKGs über das bisher Mögliche hinaus erweitern, indem es dazu beiträgt, das Risiko künftiger Herz- und Gesundheitsprobleme sowie das Sterberisiko einzuschätzen“, sagte Bryan Williams, wissenschaftlicher und medizinischer Leiter der British Heart Foundation finanzierte die Studie.
Die Forscher, die ihre Ergebnisse im veröffentlicht haben Lancet Digital Health Journal sagte, dass die Vorhersagen, bei denen die KI falsch war, auf andere unbekannte Faktoren zurückzuführen sein könnten, etwa darauf, ob der Patient eine zusätzliche Behandlung erhielt oder unerwartet starb.
Sie betonten jedoch, dass das Modell im Allgemeinen immer noch subtile Veränderungen in der Herzstruktur erkennen könne, die als Warnzeichen für Krankheit oder Tod dienen können, die Ärzte jedoch möglicherweise übersehen.
„Wir Kardiologen nutzen unsere Erfahrung und Standardrichtlinien, wenn wir EKGs betrachten und sie in ‚normale‘ und ‚abnormale‘ Muster sortieren, um uns bei der Diagnose von Krankheiten zu helfen“, sagte Dr. Arunashis Sau, ein akademischer Kliniker am Imperial College London, der die neue Forschung leitete .
„Das KI-Modell erkennt jedoch viel subtilere Details, sodass es Probleme in EKGs „erkennen“ kann, die für uns normal erscheinen würden, und zwar möglicherweise lange bevor sich die Krankheit vollständig entwickelt“, sagte Sau.
Sau sagte, dass mehr Forschung von Krankenhäusern und anderen Gesundheitseinrichtungen erforderlich sei, um die zukünftige Rolle des Modells bei Diagnose und Behandlung zu bestimmen, aber dass Patienten mit anderen Gesundheitsproblemen wahrscheinlich auch davon profitieren könnten, da andere Krankheiten wie Diabetes tendenziell auch das Herz beeinträchtigen.
Ng stimmte zu. „Dies könnte sich positiv auf die Art und Weise auswirken, wie Patienten behandelt werden, und letztendlich die Lebenserwartung und Lebensqualität der Patienten verbessern“, sagte er.
