In vielen niedrigen und mittleren Einkommensländern fehlt es an ausreichendem Zugang zu fortschrittlicher Diagnostik für Kinder mit angeborenen Herzfehlern – ein Problem, das zu schwerwiegenden Versorgungslücken führt. Laut Studien erhalten bis zu 90 Prozent dieser Kinder nur eingeschränkte Herzversorgung. Um diese Kluft zu schließen, haben Dr. Joshua Mayourian, Dr. John Triedman und Dr. Sunil Ghelani am Boston Children’s Hospital das Congenital Heart Artificial Intelligence (CHAI)-Lab gegründet. Es ist eine der ersten Einrichtungen weltweit, die Kardiologen, Informatiker und Datenexperten zusammenbringt, um künstliche Intelligenz (KI) gezielt für die Diagnose und Behandlung kindlicher Herzkrankheiten zu entwickeln. Ein zentrales Ziel des Labs ist die Nutzung des einfachen und kostengünstigen Elektrokardiogramms (ECG), das weltweit verfügbar ist. Obwohl ein ECG traditionell nur die Herzfrequenz und -rhythmus zeigt, ermöglicht KI, tiefere Einblicke in die Herzfunktion zu gewinnen. Die CHAI-Forscher entwickelten KI-Modelle, die bereits in mehreren Studien nachweisen konnten, dass sie Herzrhythmusstörungen wie das Wolff-Parkinson-White-Syndrom oder das Long-QT-Syndrom genauer erkennen als kommerzielle Software – und sogar besser als erfahrene Kardiologen in bestimmten Fällen. Ein weiterer Durchbruch: Ein KI-Modell konnte mithilfe des ECGs bereits eine verminderte Pumpfunktion des Herzens (Ventriculäre Dysfunktion) vorhersagen, ohne dass eine Ultraschalluntersuchung (Echokardiographie) nötig war. Dazu analysierte das Modell feine Veränderungen im QRS-Komplex, die für den menschlichen Blick kaum wahrnehmbar sind. Diese Fähigkeit könnte besonders in ländlichen oder unterversorgten Regionen entscheidend sein, wo Kardiologen fehlen und hochwertige Bildgebung nicht verfügbar ist. Mit einem einfachen ECG-Gerät und einem KI-Tool könnte jedes medizinische Zentrum frühzeitig auf potenzielle Herzprobleme aufmerksam machen – etwa bei Sportuntersuchungen oder Screening-Programmen zur Vermeidung plötzlicher Herztodesfälle. Die Forscher betonen, dass die KI-Tools nicht die Ärzte ersetzen, sondern ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, besonders wenn Ressourcen knapp sind. Ein entscheidender Vorteil des CHAI-Labs ist der Zugang zu einem riesigen, anonymisierten Datensatz aus 60 Jahren klinischer Daten des Boston Children’s Hospital, strukturiert über das Fyler-Code-System. Diese Datenbasis ermöglicht es, KI-Modelle auf vielfältigen Fällen zu trainieren und deren Leistung über Jahrzehnte zu validieren. Um Sicherheit und Glaubwürdigkeit zu gewährleisten, werden die Modelle kontinuierlich an unterschiedlichen Populationen getestet und mit Feedback von Kliniker:innen und Patient:innen weiterentwickelt. Industrieexperten loben die Initiative als wegweisend für die globale Gesundheitsversorgung. „KI kann die Ungleichheit im Zugang zu Spezialversorgung revolutionieren“, sagt ein externer Kardiologe. Boston Children’s Hospital gilt als weltweit führendes Zentrum für kindliche Herzmedizin – durch das CHAI-Lab wird dieses Wissen nun digital und skalierbar geteilt. Die Vision: Ein KI-gestütztes ECG-Tool könnte eines Tages in jedem Krankenhaus der Welt zur Standarddiagnostik werden, um Kinder mit Herzfehlern früher zu erkennen und zu retten.