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Herzinfarkte und Schlaganfälle durch KI vorhersagen

Alexander Stindt
Verfasst von Alexander Stindt, Fachredakteur für Gesundheitsnews
Quellen ansehen
16. Februar 2020
in News
Leseminuten 3 min
Wird die Vorhersage einer KI in Zukunft Menschen vor Schlaganfällen und Herzinfarkten schützen? (Bild: motortion/Stock.Adobe.com)

Wie zuverlässig ist eine KI zur Vorhersage von Schlaganfall und Herzinfarkt?

Künstliche Intelligenz (KI) wurde jetzt erstmals zur sofortigen und genauen Messung des Blutflusses eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, das die KI in der Lage ist effektiv das Risiko von einem vorzeitigen Tod, Herzinfarkt und Schlaganfall vorherzusagen.

Bei der aktuellen Untersuchung des University College London (UCL) wurde festgestellt, dass eine KI zuverlässig in der Lage ist, das Risiko von Herzinfarkten und Schlaganfällen zu prognostizieren. Die Ergebnisse der Studie wurden in der englischsprachigen Fachzeitschrift „Circulation“ veröffentlicht.

Herzkrankheiten weltweit führende Ursache für einen vorzeitigen Tod

Herzkrankheiten sind die weltweit führende Ursache für einen vorzeitigen Tod. Eine verminderte Durchblutung, die oft behandelbar ist, ist ein häufiges Symptom vieler Herzerkrankungen. Internationale Richtlinien empfehlen daher eine Reihe von Untersuchungen zur Messung des Blutflusses, aber viele davon sind invasiv und risikobehaftet. Die KI könnten Medizinerinnen und Medizinern eine frühzeitige Diagnose ermöglichen.

Probleme von anderen Methoden zur Vorhersage

Es gibt nicht-invasive Blutflussmessungen, einschließlich der kardiovaskulären Magnetresonanztomographie, aber bisher war es unglaublich schwierig, die Scan-Bilder so präzise zu analysieren, dass eine Prognose oder eine Behandlungsempfehlung möglich war.

Blutfluss zum Herzmuskel konnte sofort präzise quantifiziert werden

In der bisher größten Studie dieser Art, die von der British Heart Foundation finanziert wurde, nutzten die Forschenden routinemäßige Magnetresonanztomographie-Scans von mehr als 1.000 Personen und verwendeten eine neue automatisierte Technik der künstlichen Intelligenz zur Analyse dieser Bilder. Dadurch war die Forschungsgruppe in der Lage, den Blutfluss zum Herzmuskel präzise und sofort zu quantifizieren und die Messwerte an die behandelnden medizinischen Teams weiterzuleiten.

Verminderter Blutfluss kann gefährliche Folgen haben

Durch den Vergleich der von der künstlichen Intelligenz generierten Blutfluss-Ergebnisse mit den gesundheitlichen Ergebnissen der einzelnen Teilnehmenden stellte das Team fest, dass Personen mit vermindertem Blutfluss mit größerer Wahrscheinlichkeit nachteilige gesundheitliche Folgen wie einen Herzinfarkt, Schlaganfall und Herzinsuffizienz oder einen vorzeitigen Tod haben.

KI zuverlässiger in der Vorhersage

Die KI konnte zum ersten Mal zeigen, dass sie in der Lage ist vorherzusagen, welche Patientinnen und Patienten versterben oder größere unerwünschte gesundheitliche Vorfälle erleiden könnten, und zwar besser als Medizinerinnen und Mediziner es mit traditionellen Ansätzen könnten.

KI hat eine beeindruckende Prognosefähigkeit und Zuverlässigkeit

Die Prognosefähigkeit und Zuverlässigkeit der KI war beeindruckend und im Rahmen der Routineversorgung eines Patienten leicht zu implementieren. „Die Berechnungen wurden während des Scannens der Menschen durchgeführt und die Ergebnisse wurden den Ärzten sofort übermittelt”, brichtet Studienautor Dr. Kristopher Knott vom University College London in einer Pressemitteilung. Da ein schlechter Blutfluss behandelbar ist, führen diese besseren Vorhersagen letztlich zu einer besseren Patientenversorgung und geben neue Einblicke in die Funktionsweise des Herzens

Optimierung der Patientenversorgung durch KI

Die Studie zeigt das wachsende Potenzial der durch künstliche Intelligenz unterstützten Bildgebungstechnologie zur Verbesserung der Erkennung von Herzkrankheiten. Die Ergebnisse könnten uns einem präzisen medizinischen Ansatz zur Optimierung der Patientenversorgung näher bringen. Hoffentlich können dadurch in Zukunft viele Menschenleben gerettet werden, so das Fazit des Forschungsteams. (as)

Autoren- und Quelleninformationen

Dieser Text entspricht den Vorgaben der ärztlichen Fachliteratur, medizinischen Leitlinien sowie aktuellen Studien und wurde von Medizinern und Medizinerinnen geprüft.

Autor:
Alexander Stindt
Quellen:
  • Kristopher D. Knott, Andreas Seraphim, Joao B. Augusto, Hui Xue, Liza Chacko et al.: The Prognostic Significance of Quantitative Myocardial Perfusion: An Artificial Intelligence Based Approach Using Perfusion Mapping, in Circulation (Veröffentlicht 14.02.2020), Circulation
  • World first in AI helps scan heart disease patients to predict heart attacks and stroke, NHS Barts Health (Veröffentlicht 14.02.2020), NHS

Wichtiger Hinweis:
Dieser Artikel enthält nur allgemeine Hinweise und darf nicht zur Selbstdiagnose oder -behandlung verwendet werden. Er kann einen Arztbesuch nicht ersetzen.


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