KI-Modell übertrifft Ärzte bei der Erkennung schwerer Herzerkrankungen

Studien, die behaupten, dass künstliche Intelligenz (KI) das Gesundheitswesen verändern wird, haben in letzter Zeit die Schlagzeilen beherrscht - aber eine neue Entwicklung scheint noch einen Schritt weiter zu gehen.

Das von einem Team von Wissenschaftlern an der Johns Hopkins University entwickelte Modell soll tatsächlich helfen, das Risiko eines plötzlichen Herztods vorherzusagen.

Dieses KI-Tool mit dem Namen MAARS scannt detaillierte MRT-Bilder und vollständige Krankengeschichten, um das zu finden, was die meisten Ärzte nicht sehen können, z. B. Vernarbungen im Herzen - etwas, das das Risiko eines plötzlichen Herztods massiv erhöht.

Auf 90% genau

MAARS, so die Forscher, ist besonders wichtig für Patienten mit hypertropher Kardiomyopathie - einer weit verbreiteten erblichen Herzerkrankung, die Menschen, die normalerweise völlig gesund erscheinen, wie z. B. Sportler, ohne Vorwarnung treffen kann.

In Tests stellten die Wissenschaftler fest, dass das KI-Modell fast jedes Mal richtig lag. Es wurde an realen Patientenfällen am Johns Hopkins und am Sanger Heart & Vascular Institute getestet und zeigte eine Gesamtgenauigkeit von 89 % und eine noch beeindruckendere Genauigkeit von 93 % bei Menschen im Alter von 40-60 Jahren, der am meisten gefährdeten Altersgruppe.

Die Wissenschaftler behaupten, dass dies weit mehr ist als die derzeitigen Leitlinien der Ärzte, die nur etwa die Hälfte der Zeit richtig liegen.

"Derzeit gibt es Patienten, die in der Blüte ihres Lebens sterben , weil sie nicht geschützt sind, und andere, die den Rest ihres Lebens mit Defibrillatoren auskommen müssen, ohne dass sie davon profitieren", sagte Professor Natalia Trayanova, die die Forschung leitete.

"Wir sind in der Lage, mit sehr hoher Genauigkeit vorherzusagen, ob ein Patient ein sehr hohes Risiko für einen plötzlichen Herztod hat oder nicht."

Was macht sie einzigartig?

Das Besondere an MAARS ist, dass es MRT-Bilder auf eine Art und Weise auswertet, wie Ärzte es bisher nicht konnten. Diese Scans bieten einen detaillierten Überblick über die Vernarbung des Herzens - ein wichtiges Warnsignal für einen Herzstillstand. Bis jetzt sind die meisten dieser Daten ungenutzt geblieben, so die Wissenschaftler.

"Die Menschen haben diese Bilder nicht mit Deep Learning bearbeitet", erklärte Trayanova. "Wir sind in der Lage, diese versteckten Informationen in den Bildern zu extrahieren, die normalerweise nicht berücksichtigt werden.

Bemerkenswert ist, dass die KI jemanden nicht einfach als Hochrisikopatienten einstuft und es dabei belässt. Sie kann erklären, warum das so ist, und den Ärzten helfen, den Behandlungsplan entsprechend anzupassen.

"Unsere Studie zeigt, dass das KI-Modell unsere Fähigkeit zur Vorhersage von Hochrisikopatienten im Vergleich zu unseren derzeitigen Algorithmen erheblich verbessert und somit das Potenzial hat, die klinische Versorgung zu verändern", sagte Mitautor Dr. Jonathan Crispin.

Als nächstes plant das Team, das Modell zu erweitern, um auch andere Herzerkrankungen zu erkennen.

Quellenhinweis:

Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy, published in Nature Cardiovascular Research, July 2025.