Künstliche Intelligenz erkennt "gebrochenes Herz"

Die Symptome eines "Broken Heart"-Syndroms und eines akuten Herzinfarkts gleichen einander, was die Diagnose schwierig macht. Forschende unter Leitung der ETH und des Universitätsspitals Zürich berichten nun, dass künstliche Intelligenz (KI) die Klassifizierung besser meistert als Kardiologen. Klare Kriterien für die Unterscheidung dieser zwei kardiovaskulären Erkrankungen würden bis heute fehlen, teilte das Universitätsspital Zürich kürzlich mit.

In der medizinischen Fachzeitschrift "JAMA Cardiology" berichten die Forschenden nun von einem Algorithmus des maschinellen Lernens, der eine automatische Klassifizierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen auf Grundlage von Bildgebungsdaten vornimmt. Eingeflossen in den Algorithmus sind Daten von Herz-Ultraschall Untersuchungen von rund 450 Patienten, die entweder an einem akuten Herzinfarkt oder dem "Broken-Heart"-Syndrom litten.

Diese auch als "Takotsubo"-Syndrom bezeichnete Herzschwäche tritt vor allem bei Frauen auf und folgt meist auf emotionalen oder physischen Stress. Durch eine temporäre Schwäche des Herzmuskels bläht sich ein Teil des Herzens unnatürlich auf, wodurch es einem japanischen Gefäß zum Fang von Tintenfischen ähnelt, einem "Takotsubo". Die Folge sind Schmerzen in der Brust, Atemnot und schlimmstenfalls Herzinfarkt und Tod.

Die Forschenden weisen darauf hin, dass trotz des guten Abschneidens der KI weitere Studien erforderlich seien, bevor sie klinisch zur Anwendung kommen könne. Wenn künftig noch größere Datensätze zur Verfügung stehen würden, könnten die Vorhersagen noch erheblich verbessert werden und weitere Einblicke in die Dynamik der normalen und krankhaften Herzfunktion gewähren, sagte der Kardiologe Christian Templin vom Unispital.