MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Fähigkeit der Künstlichen Intelligenz, subtile Veränderungen im EKG zu erkennen, eröffnet neue Möglichkeiten in der präventiven Medizin. Ein interdisziplinäres Team hat herausgefunden, dass KI das biologische Alter des Herzens bestimmen kann, was eine frühzeitige Warnung vor Herz-Kreislauf-Risiken ermöglicht.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als ein mächtiges Werkzeug in der medizinischen Diagnostik erwiesen, insbesondere bei der Analyse von EKG-Daten zur Bewertung des Herz-Kreislauf-Risikos. Ein Team des Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) hat in einer umfassenden Studie gezeigt, dass KI das biologische Alter des Herzens aus EKG-Daten abschätzen kann. Diese Erkenntnis könnte die Art und Weise, wie wir Herz-Kreislauf-Erkrankungen frühzeitig erkennen und behandeln, revolutionieren.
Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind weltweit eine der häufigsten Todesursachen. Traditionell basieren Risikobewertungen auf Faktoren wie Bluthochdruck, Diabetes und Cholesterinspiegel. Die neue Methode nutzt KI, um das sogenannte “EKG-Alter” des Herzens zu bestimmen. Eine Diskrepanz zwischen dem EKG-Alter und dem chronologischen Alter könnte auf beginnende gesundheitliche Probleme hinweisen, noch bevor klassische Risikofaktoren sichtbar werden.
Die Forscher nutzten Langzeitdaten einer deutschen Bevölkerungsstudie, die über 20 Jahre hinweg gesammelt wurden. Das KI-Modell wurde zunächst mit EKG-Daten aus Brasilien trainiert und dann auf eine europäische Kohorte angewendet. Die Ergebnisse zeigten eine hohe Übereinstimmung zwischen dem vorhergesagten biologischen Herzalter und den tatsächlichen Gesundheitszuständen der Probanden. Diese nicht-invasive Methode könnte in Zukunft routinemäßig in Gesundheitschecks integriert werden.
Besonders bemerkenswert ist der Zusammenhang zwischen einem erhöhten EKG-Alter und dem Risiko für Herzrhythmusstörungen, Herzinsuffizienz und erhöhter Sterblichkeit. Personen, deren EKG-Alter ihr chronologisches Alter um mehr als acht Jahre übersteigt, weisen ein signifikant erhöhtes Risiko auf. Durch die Analyse mehrerer aufeinanderfolgender EKG-Messungen konnte die Risikoabschätzung weiter präzisiert werden.
Die Studie unterstreicht die Bedeutung einer langfristigen Beobachtung der Herzgesundheit. Die KI-gestützte Diagnostik ermöglicht eine personalisierte Prävention, indem sie Personen mit erhöhtem kardiovaskulären Risiko frühzeitig identifiziert. Dies könnte dazu beitragen, gezielte präventive Maßnahmen einzuleiten, bevor ernsthafte Erkrankungen auftreten.
Ein entscheidender Aspekt dieser Forschung ist die Transparenz der KI-Modelle. Durch die Integration klassischer EKG-Parameter in die Analyse wird die KI-Technologie mit bewährter evidenzbasierter Medizin kombiniert. Dies bietet Ärzten nicht nur wertvolle Zusatzinformationen, sondern auch eine transparente Grundlage für ihre Diagnosen.
Die Studie wurde unter der Leitung der Universitätsmedizin Göttingen in Zusammenarbeit mit dem DZHK durchgeführt. Forschende aus Deutschland, Schweden und Brasilien arbeiteten gemeinsam an der Analyse. Die zugrundeliegenden Daten stammen aus der SHIP-Studie, einer umfangreichen Langzeituntersuchung der Bevölkerung in Norddeutschland.
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