KI ermittelt Herzversagen an einem Schlag

Innovatives System zur Analyse von EKG-Daten schafft überraschende 100 Prozent Genauigkeit. [...]

Forscher der University of Surrey haben ein KI-System entwickelt, dass kongestive Herzinsuffizienz anhand der EKG-Rohdaten eines einzigen Herzschlags erkennt. Dieses hat sich bei Tests an öffentlich verfügbaren Datensets spektakulär bewährt. „Unser Modell hat 100 Prozent Genauigkeit geliefert: Durch das Prüfen nur eines Herzschlags konnten wir erkennen, ob eine Person Herzinsuffizienz hat oder nicht“, sagt Neurowissenschaftler Sebastiano Massaro.

Schnelle KI-Diagnose

Allein in Europa gibt es geschätzt über zehn Mio. Menschen mit Hetzinsuffizienz, in Deutschland gilt sie als eine der häufigsten Todesursachen. Die Diagnose beruht bisher meist auf Unregelmäßigkeiten der Herzrate, was zeitaufwendig und nicht ganz fehlerfrei ist. Massaro sowie Forscher der University of Warwick und der Universität Florenz setzen daher auf „Convoluted Neural Networks“. Das sind hierarchische neuronale Netzwerke, die gut für Muster- und Strukturerkennung geeignet sind. Modernste Signalverarbeitung und Maschinenlernen haben dabei ausgezeichnete Ergebnisse ermöglicht, wie das Team in „Biomedical Signal Processing and Control“ berichtet.

Für Training und Tests des Systems kamen öffentliche EKG-Datensätze mit insgesamt fast einer halben Mio. Herzschlägen zum Einsatz, die sowohl herzinsuffiziente als auch gesunde Personen umfassen. Dabei hat das System letztlich an einem Schlag erkannt, ob jemand an Herzinsuffizienz leidet. „Unser Modell ist auch eines der ersten, das morphologische Features von EKGs erkennen kann, die speziell mit der Schwere der Erkrankung in Verbindung stehen“, betont zudem Massaro. Das Team hofft also, dass der Ansatz helfen wird, die diagnostische Früherkennung von Herzinsuffizienz zu verbessern, so Patienten zu helfen und letztlich Gesundheitskosten zu reduzieren.