Verdacht auf Infarkt – mit KI zur genaueren Diagnose

Wiesbaden. Ein Algorithmus, der Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, kann Ärzten in Notaufnahmen dabei helfen, genauer zu bestimmen, ob bei einem Patienten ein Herzinfarkt vorliegt oder nicht, sodass die Patienten schneller einer zielgerichteten Behandlung zugeführt oder – wenn kein Herzinfarkt diagnostiziert wurde – sicher entlassen werden können. Das bestätigen die Ergebnisse einer vor kurzem publizierten Studie (Circulation 2019; 140: 899–909), wie das Unternehmen Abbott mitteilt.

In der Studie untersuchte eine Gruppe von Wissenschaftlern aus Deutschland, den USA, Großbritannien, der Schweiz, Australien und Neuseeland anhand von 11 000 Patientenfällen, ob die von Abbott entwickelte, aber derzeit noch nicht kommerziell verfügbare Technik eine schnellere und genauere Bestimmung von Myokardinfarkten ermöglicht. Wie die Auswertung der erhobenen Daten ergab, bot der Algorithmus den Ärzten laut Mitteilung eine umfassendere Analyse bezüglich der individuellen Wahrscheinlichkeit, ob der Patient einen Herzinfarkt erlitten hatte oder nicht. Dies galt insbesondere für diejenigen Patienten, die innerhalb der ersten drei Stunden nach Beginn ihrer Symptome hospitalisiert und untersucht wurden.

Symptomatische Patienten mit Verdacht auf Myokardinfarkt werden bekanntlich in der Notaufnahme aktuell meist mittels Elektrokardiogramm und Troponintests in vordefinierten Abständen untersucht und diagnostiziert. „Mit Hilfe von Technologien auf Grundlage maschinellen Lernens können Ärzte nun den Schritt von einer generellen HerzinfarktRisikobewertung hin zu einer individualisierten und präziseren Diagnose vollziehen, die sich aus dem Gesamtbild aller relevanten Variablen zum aktuellen Zeitpunkt ableitet“, wird Professor Stefan Blankenberg vom Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf in der Mitteilung zitiert. „Damit könnte diese Technologie Ärzten in Notaufnahmen individuellere, schnellere und genauere Informationen für die Entscheidung liefern, ob ein Herzinfarkt vorliegt oder nicht.“

Den Algorithmus entwickelte ein Team aus Ärzten und Statistikern bei Abbott, die mit Hilfe von KI umfangreiche Datensätze analysierten und die Variablen identifizierten, die Aufschluss über die Wahrscheinlichkeit des Vorliegens eines Myokardinfarkts geben können. Zu diesen gehören neben Alter und Geschlecht auch die spezifischen Troponinwerte, die mit einem hochsensitiven Troponin-I-Test bestimmt werden können. Der Algorithmus könne diejenigen Ärzte unterstützen, die für eine Herzinfarktdiagnose individuelle Patienteninformationen heranziehen möchten, heißt es in der Mitteilung. (eb)