Basierend auf Rohbildern erkrankter Herzen und Anamnesen hat ein Forschungsteam einen neuen Algorithmus entwickelt. Er soll vorhersagen können, wann Menschen an einem Herzstillstand sterben könnten. Die Künstliche Intelligenz soll es Ärztinnen und Ärzten ermöglichen, bessere Vorhersagen zu treffen – vor allem in Bezug auf Herzinfarkte.

Herzinfarkte voraussagen: Neue Methode macht es möglich

Weltweit machen Herzinfarkte beinahe 20 Prozent aller Todesfälle aus. Dabei ist der Forschung nur wenig über die zugrundeliegenden Herzrhythmusstörungen bekannt. Wir wissen beispielsweise nur in wenigen Fällen, warum sie auftreten oder wer gefährdet ist. Das unterstreicht auch Natalia Trayanova, Professorin für biomedizinische Technik und Medizin an der Johns Hopkins University. Sie ist die Hauptautorin einer Studie, die sie Anfang April gemeinsam mit ihrem Team im Fachjournal Nature Cardiovascular Research veröffentlichte.

„Es gibt Patienten, die ein geringes Risiko für einen plötzlichen Herztod haben und Defibrillatoren erhalten, die sie vielleicht gar nicht brauchen, und dann gibt es Hochrisikopatienten, die nicht die notwendige Behandlung erhalten und in der Blüte ihres Lebens sterben könnten. Unser Algorithmus kann feststellen, bei wem das Risiko eines plötzlichen Herztods besteht und wann er eintreten wird, so dass die Ärzte genau entscheiden können, was zu tun ist.“

Natalia Trayanova

Einer Pressemitteilung der John Hopkins zufolge sei der Ansatz des Teams einzigartig. Es setze neuronale Netze erstmals ein, um für Patientinnen und Patienten mit einer Herzerkrankung eine personalisierte Überlebenserwartung zu erstellen. Das könnte vor allem mit Blick auf tödliche Herzinfarkte sehr hilfreich sein. Zudem verfügen die Risikomessungen mit der Methode von Trayanova und ihren Kolleg*innen über eine hohe Genauigkeit. Sie können die Wahrscheinlichkeit eines plötzlichen Herztods über einen Zeitraum von mehr als zehn Jahren prognostizieren.

Vernarbung gibt Aufschluss über Vergangenheit und Zukunft

Die zugrundeliegende Technologie trägt den Namen Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (SSCAR). Das Team trainierte den Algorithmus mittels kontrastverstärkter Herzbilder. Sie zeigen die Narbenverteilung von Hunderten Patientinnen und Patienten am Johns Hopkins Hospital.

„Die Bilder enthalten wichtige Informationen, auf die Ärzte bisher keinen Zugriff hatten“, zitiert die Universität Erstautor Dan Popescu, ehemals Doktorand an der John Hopkins. „Diese Vernarbung kann unterschiedlich verteilt sein und sagt etwas über die Überlebenschancen eines Patienten aus. Darin sind Informationen versteckt.“

Quelle: Johns Hopkins University; „Arrhythmic sudden death survival prediction using deep learning analysis of scarring in the heart“ (2022, Nature Cardiovascular Research)

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