Butterfly Network verbessert AI-gestützte Aortenklappen- und Aorten-Screening-Tools

Butterfly Network, Inc. (NYSE: BFLY), ein führendes Unternehmen im Bereich der digitalen Gesundheitsversorgung, hat gemeinsam mit Tufts Medical Center eine neue Studie vorgestellt, die die potenzielle Rolle künstlicher Intelligenz (KI) bei der frühen Erkennung einer aortalen Stenose (AS) mit handfesten Ultraschallgeräten untersucht. Die Ergebnisse, die in der Fachzeitschrift European Heart Journal – Imaging Methods and Practice veröffentlicht wurden, zeigen, dass ein maschinelles Lernmodell (ML), das speziell für das Butterfly iQ+-Gerät optimiert wurde, eine hohe Genauigkeit bei der Diagnose von AS erreicht. Die Studie belegt, dass das Modell nach Feinabstimmung des letzten Layers eines neuronalen Netzwerks eine AUROC von 0,94 erzielte – ein Wert, der auf eine klinisch relevante Leistungsfähigkeit hinweist und die Anwendung im Rahmen von Screening-Programmen ermöglicht. Aortale Stenose, eine Verengung des Aortenklappens, betrifft über 13 Prozent der Amerikaner über 75 Jahre und bleibt oft bis zu einem fortgeschrittenen Stadium unentdeckt. Besonders betroffen sind ältere und unterversorgte Bevölkerungsgruppen. Die verzögerte Diagnose führt zu komplexeren Eingriffen, schlechteren Behandlungsergebnissen und höheren Kosten. Früher Nachweis von AS hingegen ist mit besseren Prognosen verbunden, weshalb eine zugängliche, vorbeugende Screening-Strategie dringend erforderlich ist. Dr. John Martin, Co-Autor der Studie und Chief Medical Officer Emeritus von Butterfly Network, betont: „Diese Forschung zeigt einen vielversprechenden Weg, bei dem auch nicht spezialisierte medizinische Fachkräfte mit KI-gestützten Ultraschallgeräten nach aortaler Stenose suchen können.“ Dies eröffnet die Möglichkeit, die Früherkennung in primärmedizinischen Praxen, Pflegeheimen, Notfallambulanzen und sogar zu Hause zu ermöglichen. Parallel dazu hat Butterfly Network eine neue Erweiterung seiner AI-gestützten Lernplattform Butterfly ScanLab™ vorgestellt: den Aorta-Untersuchungs-Protokoll-Modul. Dieses Tool vermittelt durch Animationen, anatomische Beschriftungen und eine Qualitätsanzeige, wie man die Bauchaorta scannen und normale Strukturen erkennen kann. Damit sollen Nutzer in der Lage sein, lebensbedrohliche Erkrankungen wie Bauchaortenaneurysmen oder Dissektionen frühzeitig zu identifizieren. Die Lernmodule sind auf iPad kompatibel und sind in jeder Butterfly-Mitgliedschaft enthalten. Joseph DeVivo, CEO und Chairman von Butterfly Network, unterstreicht: „Früherkennung rettet Leben, aber der Zugang zu bildgebenden Verfahren bleibt ein großes Hindernis. Mit KI und Bildung gemeinsam können wir die Diagnostik demokratisieren und mehr Fachkräften ermöglichen, proaktive Versorgung in bisher unmöglichen Umgebungen zu leisten.“ Butterfly Network entwickelt seit 2018 handliche, ganzen Körper abdeckende Ultraschallgeräte mit der patentierten Ultraschall-on-Chip-Technologie. Die Geräte iQ, iQ+ und iQ3 – zuletzt 2024 mit dem Prix Galien USA Award für die beste medizinische Technologie ausgezeichnet – profitieren von der Weiterentwicklung nach Moore’s Law. Durch Kombination aus fortschrittlicher Hardware, intelligentem Software-Ökosystem, KI und Bildung will das Unternehmen die medizinische Bildgebung global zugänglicher machen. Die Geräte sind weltweit in mehreren Regionen verfügbar und sollen die Versorgung in ländlichen und unterversorgten Gebieten verbessern.