Herzinfarkt erkennen

Lebensretter „Dr. Data“?

Von Nadine Effert · 2019

Jährlich erleiden über 290.000 Menschen in Deutschland einen „Akuten Herzinfarkt“ – längst nicht alle überleben ihn. Das soll sich in Zukunft ändern: Indem zum Beispiel das kardiovaskuläre Ereignis besser vorausgesagt oder noch schneller eine fehlerfreie Diagnose gestellt wird. Künstliche Intelligenz soll es möglich machen.

EKG-Diagramm mit Stoffherz
Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft die EKG-Auswertung übernehmen. Foto: iStock/Andrey Mitrofanov

Ein Krankenwagen fährt mit Blaulicht vor die Notaufnahme. Mit an Bord: ein Mann mit Verdacht auf Herzinfarkt. Es zählt jede Minute. Denn: Je mehr Zeit nach einem Herzinfarkt verstreicht, desto größer ist die Gefahr, dass es zu einem Herzkammerflimmern und plötzlichen Herztod kommt. Darüber hinaus können Teile des Herzmuskels irreparabel zerstört werden, was zu einer langfristigen Herzschwäche führen kann. Doch bevor es für den Patienten in den OP geht, um den Blutfluss im verengten oder geschlossenen Herzkranzgefäß wiederherzustellen, bedarf es einer Diagnose. 

Computer stellt Diagnose

Entwarnung oder Stent? Die Antwort liefert ein Elektrokardiogramm, kurz EKG. Doch nicht immer ist die Interpretation der EKG-Bilder einfach. Die Signale von insgesamt zwölf unterschiedlichen Elektroden, welche die elektrischen Impulse des Herzens erfassen, müssen ausgewertet, unregelmäßige Herzschläge, Rauschen und Datenfehler isoliert werden. Hinzu kommt die in Notaufnahmen oftmals herrschende Hektik. Da käme eine automatisierte Unterstützung zur korrekten, zuverlässigen Erkennung von Anzeichen mehr als gelegen. Diese Aufgabe könnte in Zukunft Künstliche Intelligenz (KI) übernehmen. KI steht für Algorithmen, die angelernt, trainiert und getestet werden. Genau das haben Forscher am Fraunhofer Heinrich Hertz-Institut und am Uniklinikum Schleswig-Holstein getan, berichtet das Magazin „Technology Review“. Dafür haben sie ein neuronales Netzwerk entwickelt, in das sie 148 EKG-Protokolle von Patienten mit Herzinfarkt und 52 gesunden Kontrollpersonen einspeisten. Das Ergebnis: Die KI erkennt einen Herzinfarkt genauso gut wie ein menschlicher Kardiologe. Für den Einsatz im Krankenhaus sei es allerdings noch zu früh. Dafür bedarf es viel größerer Datenmengen, damit der Algorithmus stets einwandfreie Ergebnisse liefert.

Herzinfarkt erkennen und voraussehen

Dass der potenzielle Nutzen dieser neuartigen Deep-Learning (DL)-Algorithmen riesig ist, zeigt auch das Beispiel Google. Dessen Gesundheitstechnologieschwester Verily Life Sciences hat im vergangenen Jahr einen Algorithmus vorgestellt, der das Risiko für einen Herzinfarkt und andere Herz-Kreislauf-Erkrankungen prognostizieren kann – und zwar mittels eines Fotos der Netzhaut und mit ersten vielversprechenden Ergebnissen. Der Algorithmus erkennt bestimmte Risikofaktoren wie Alter oder Rauchen, kombiniert diese und ermittelt so, ob die Person als Hochrisikopatient einzustufen ist. Diese könnte folglich engmaschiger betreut werden, sodass es im Idealfall gar nicht erst zu einem Infarkt kommt.

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