MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue KI kann Hinweise auf Herzinsuffizienz und Erkrankungen der Herzklappen aus einem routinemäßigen EKG in weniger als zwei Sekunden erkennen. Die Auswertung soll mehr Muster aus dem Elektrokardiogramm extrahieren als das menschliche Auge typischerweise sieht. In einer US-Studie mit 67.000 Patientinnen und Patienten identifizierte das System bis zu 81 % der Betroffenen mit Herzinsuffizienz und bis zu 90 % mit Herzklappenerkrankungen. Entscheidend ist: Die KI ersetzt keine finale Diagnostik, sondern beschleunigt vor allem die Weiterleitung zur Echokardiografie.
Auf dem europäischen Kardiologiekongress in München wurde ein KI-gestütztes EKG-Analyseverfahren vorgestellt, das den Diagnoseweg bei zwei besonders häufigen Herzproblemen stark verkürzen soll: Herzinsuffizienz und Erkrankungen der Herzklappen. Im Kern geht es um eine technische Auswertung eines routinemäßigen Elektrokardiogramms (EKG), das sonst vor allem Herzfrequenz und Rhythmus abbildet. Die neue Software soll aus denselben EKG-Daten deutlich mehr relevante Informationen herausarbeiten, als Ärztinnen und Ärzte im Alltag visuell erfassen können. Genau dadurch entsteht der behauptete Zeitvorteil: Die Auswertung soll in „weniger als zwei Sekunden“ möglich sein, also im Bereich des „Blinkens“ – zumindest als schnelle Entscheidungsunterstützung für das weitere Vorgehen.
Technisch betrachtet bleibt das EKG ein messbares und standardisiertes Eingangssignal: Es registriert die elektrische Aktivität im Herzen und ist damit seit Jahrzehnten ein zentraler Baustein in der Kardiologie. Für die eigentliche Frage „Welche strukturelle Erkrankung liegt vor?“ reicht dieses Signal aber oft nicht aus. Die Quelle beschreibt, dass eine Echokardiografie als Ultraschalluntersuchung erforderlich ist, um das Vorliegen von Herzinsuffizienz oder Herzklappenerkrankungen verlässlich zu klären. In der Praxis entsteht dabei häufig ein Engpass, weil Patientinnen und Patienten auf Terminfenster warten müssen – monatelang, wenn die Kapazitäten knapp sind. Die KI setzt an dieser Lücke an: Sie soll aus dem EKG eine sehr belastbare Wahrscheinlichkeit ableiten, damit die richtigen Personen schneller zur Echokardiografie priorisiert werden.
Die klinische Evidenz, die im Bericht genannt wird, bezieht sich auf eine US-Studie mit 67.000 Patientinnen und Patienten. Dort soll das System bis zu 81 % der Fälle von Herzinsuffizienz erkannt haben. Bei Herzklappenerkrankungen nennt die Quelle sogar bis zu 90 %. Wichtig ist dabei die genaue Einordnung: Die KI soll nicht die endgültige Diagnose ersetzen. Stattdessen liefert sie einen starken Hinweis, dass eine Person wahrscheinlich betroffen ist. Dadurch kann die Weiterleitung schneller erfolgen – beispielsweise mit dem Ziel, zeitnah eine Echokardiografie zu veranlassen, statt den üblichen Warteprozess abzuwarten. Für die Versorgungsrealität ist das relevant, weil EKGs zu den häufigsten medizinischen Untersuchungen gehören. Die Quelle spricht von etwa einer Milliarde EKGs pro Jahr weltweit. Wenn eine solche Abdeckung mit einer schnellen, computergestützten Priorisierung kombiniert wird, kann sich die Wirkung im System vervielfachen, auch wenn die KI lokal „nur“ Indikatoren auswertet.
Die Perspektive aus der klinischen Praxis wird durch namentlich genannte Beteiligte der Studie ergänzt. So sagte Dr Sonya Babu-Narayan, die als konsultierende Kardiologin und klinische Leiterin bei der British Heart Foundation auftritt und die Studie finanziell unterstützt haben soll: „Es ist aufregend zu sehen, dass KI inzwischen eine Auslese aus einem EKG liefern kann, in dem es sich anfühlt, als blinzle man.“ Auch Prof Fu Siong Ng betonte in diesem Kontext den diagnostischen Engpass: „Patientinnen und Patienten müssen oft mehrere Monate auf einen Ultraschall des Herzens warten, nachdem sie von ihrer Ärztin oder ihrem Arzt dafür überwiesen wurden.“ Beide Aussagen stehen inhaltlich für dasselbe Prinzip: KI wird hier nicht als Ersatz für die Bildgebung positioniert, sondern als Vorfilter, der die Ressourcen für die Echokardiografie zielgerichtet einsetzt.
Ein weiterer Punkt ist, wie die KI in unterschiedlichen Behandlungsszenarien genutzt werden könnte. Die Quelle beschreibt, dass das System nicht nur bei Fällen helfen soll, in denen die entsprechenden Krankheiten bereits vermutet werden. Es könne auch „opportunistisch“ eingesetzt werden, also Hinweise liefern, selbst wenn im aktuellen Anlass der Untersuchung keine Herzinsuffizienz oder Herzklappenerkrankung im Fokus steht. Praktisch bedeutet das: Die Software könnte auf alle EKGs angewendet werden, die in einer Klinik ohnehin durchgeführt werden, um diejenigen Fälle zu markieren, bei denen ein höheres Risiko besteht. Dadurch entsteht ein zusätzlicher Hebel für Frühdiagnose – insbesondere dann, wenn Betroffene bislang ohne spezifischen Verdacht im System ankommen. Gleichzeitig bleibt die zentrale technische Abgrenzung bestehen: Das Modell markiert Risikoprofile, aber es entscheidet nicht allein abschließend über das Vorliegen der Erkrankung.
Abseits des EKG-Use-Cases liefert der Bericht noch einen zweiten, eng verwandten Trend: KI-basierte Analysen sollen auch ohne kardiologische Bildgebung Auffälligkeiten erkennen können. Laut Quelle wurde auf dem Kongress zudem über ein Modell berichtet, das mittels Analyse von Gesichtsvideos schnell und genau auf bislang undiagnostiziertem hohen Blutdruck sowie auf Typ-2-Diabetes hinweisen kann. Genannt wird dabei die Idee, dass bereits fünf Sekunden Videomaterial ausreichen sollen, um diagnostisch relevante Muster abzuleiten. Für Unternehmen und Entwickler ist das weniger eine Konkurrenz zum EKG-Projekt als ein Signal: KI-gestützte Screening- und Priorisierungslogiken bewegen sich in der Versorgung zunehmend weg von Labor-Sonderwegen hin zu Verfahren, die mit alltäglicher Datenerhebung arbeiten – EKG, Video, standardisierte Messwerte.
Für die nächsten Schritte nennt die Quelle als nächsten Zielkonflikt die Umsetzbarkeit im Klinikalltag: Das Modell soll nicht nur in Forschungs-Setups laufen, sondern idealerweise in Form mobiler, „handheld“ EKG-Reader verfügbar werden, die von medizinischem Fachpersonal bedient werden können. Hier entscheidet sich, ob der Nutzen aus den Sekunden im Modell auch in reale Abläufe übertragen wird: Erst die Integration in bestehende Workflows, die Rechenleistung an der richtigen Stelle und eine klare Kennzeichnung der Risikopriorität machen aus einem Laborergebnis einen produktiven Prozess. Wenn das gelingt, könnte sich der Fokus von „Diagnose im Nachhinein“ hin zu „Diagnose mit schneller Vorentscheidung“ verschieben. Und gerade bei Erkrankungen, bei denen Zeit bis zur richtigen Therapie stark mit Prognosen zusammenhängt, ist genau dieser Weg in der Praxis der entscheidende Unterschied.
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