Künstliche Intelligenz erkennt verborgene Herzkrankheiten in Archivuntersuchungen

Künstliche Intelligenz erkennt versteckte Herzkrankheiten mit Hilfe von vorhandenen Scans in Patientenakten Forscher des Mass General Brigham haben in Zusammenarbeit mit dem United States Department of Veterans Affairs (VA) ein neues KI-Tool entwickelt, das es ermöglicht, bereits gesammelte CT-Scans zu analysieren und Personen mit erhöhten Coronaria-Kalkwerten (CAC) zu identifizieren. Diese Patienten haben ein höheres Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse. Ihre Studie, die im NEJM AI veröffentlicht wurde, zeigte, dass das Tool, genannt AI-CAC, eine hohe Genauigkeit und Prognosefähigkeit für zukünftige Herzinfarkte und die 10-Jahres-Mortalität aufweist. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die weitgehende Implementierung dieses Tools Ärzten helfen könnte, das kardiovaskuläre Risiko ihrer Patienten besser einzuschätzen. Das KI-Tool AI-CAC ist in der Lage, durch große Datenmengen von Patientenakten zu arbeiten und dabei CT-Scans zu durchsuchen, die ursprünglich für andere Zwecke erstellt wurden. Die Forscher analysierten dabei insgesamt mehr als 80.000 Scans aus der VA-Datenbank und konnten erfolgreich Patienten mit hohen CAC-Werten identifizieren. Die Coronaria-Kalkwerte sind ein wichtiger Indikator für die Ausbildung von Arteriosklerose, einer Verkalkung der Arterien, die das Risiko für Herzinfarkte und Schlaganfälle signifikant erhöht. Die Studie zeigte, dass das AI-CAC-Tool eine Prognosegenauigkeit von über 90 % erreicht, was es mit herkömmlichen Methoden vergleichbar macht. Das Besondere an diesem Tool ist jedoch, dass es in der Lage ist, Scans zu analysieren, die nicht speziell für die CAC-Bestimmung aufgenommen wurden. Dies erlaubt es, das kardiovaskuläre Risiko einer großen Anzahl von Patienten ohne zusätzliche Scans oder Tests zu bewerten. Ein weiterer Vorteil des AI-CAC-Tools ist seine Fähigkeit, die Ergebnisse in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. In der Vergangenheit mussten Radiologen die Scans manuell durchgehen und die CAC-Werte bestimmen, ein Prozess, der viel Zeit und Ressourcen erfordert. Das KI-Tool kann diese Aufgabe automatisch und effizient durchführen, wodurch Ärzte schneller und präziser Entscheidungen treffen können. Die Implementierung des AI-CAC-Tools in klinische Praxis könnte dazu beitragen, dass Patienten mit erhöhtem kardiovaskulärem Risiko früher identifiziert und behandelt werden. Dies könnte insbesondere in ärztlichen Praxen und Krankenhäusern nützlich sein, wo die Ressourcen oft begrenzt sind und eine schnelle Risikobewertung entscheidend sein kann. Zudem könnten die Kosten für die Diagnostik reduziert werden, da keine zusätzlichen Untersuchungen erforderlich wären. Die Forscher betonen, dass das AI-CAC-Tool nicht als Ersatz für herkömmliche medizinische Diagnosemethoden gedacht ist, sondern als Ergänzung, um das Screening und die Früherkennung von Herzkrankheiten zu verbessern. Sie planen, das Tool in weitere Studien einzubeziehen, um seine Effektivität bei verschiedenen Patientengruppen zu testen und potenzielle Anwendungsbereiche zu erweitern. Ein industry insider, ein Experte für medizinische Bildverarbeitung, äußerte sich positiv zu den Ergebnissen der Studie. Er meinte, das AI-CAC-Tool sei ein wichtiger Schritt in Richtung personalisierter Medizin und könne dazu beitragen, die Behandlung von Herzkrankheiten zu optimieren. Mass General Brigham ist ein führendes medizinisches Forschungszentrum in den USA, das sich auf die Entwicklung innovativer Diagnose- und Therapieverfahren spezialisiert hat. Die Zusammenarbeit mit der VA unterstreicht das Engagement beider Institutionen, die medizinische Versorgung durch die Integration von modernen Technologien zu verbessern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das AI-CAC-Tool ein vielversprechendes Werkzeug zur Früherkennung und Risikobewertung von Herzkrankheiten darstellt. Seine Implementierung in die tägliche klinische Praxis könnte zu weniger Herzinfarkten und einer besseren Überlebensrate beitragen. Die Forscher und Insider der Branche sind sich einig, dass dies ein wichtiger Fortschritt in der Prävention von kardiovaskulären Erkrankungen ist.