AF-Burden: Eine zentrale Kennzahl im Management von Vorhofflimmern
Erfahren Sie, wie Cardiomatics Sie dabei unterstützen kann, die AF-Burden präzise zu messen.

Vorhofflimmern (AF) wurde lange Zeit als binäre Diagnose betrachtet, ein Patient hat entweder AF oder nicht. In der klinischen Praxis wird jedoch zunehmend erkannt, dass diese Alles-oder-nichts-Sichtweise einer komplexen Erkrankung nicht gerecht wird.

Das Ausmaß an Vorhofflimmern, das eine Person erlebt, also die sogenannte AF-Burden, kann einen erheblichen Einfluss auf Risiko, Symptome und therapeutische Entscheidungen haben. Mit der zunehmenden Ausrichtung auf personalisierte Versorgung wird die AF-Burden zu einer der wichtigsten Kenngrößen im Management von Herzrhythmusstörungen.

Was versteht man unter AF-Burden?

Die AF-Burden beschreibt den Anteil der Zeit, den ein Patient während eines bestimmten Überwachungszeitraums im Vorhofflimmern verbringt. Sie wird in der Regel als Prozentsatz angegeben.

Zum Beispiel:

  • Wird während einer 24-stündigen Aufzeichnung für 6 Stunden Vorhofflimmern erkannt, beträgt die AF-Burden 25 %.
  • Tritt Vorhofflimmern während einer siebentägigen Aufzeichnung an zwei Tagen auf, liegt die AF-Burden bei etwa 29 %.

Kurz gesagt: Die AF-Burden zeigt, wie viel Vorhofflimmern tatsächlich auftritt, nicht nur, ob es vorhanden ist oder nicht.

Warum die AF-Burden wichtig ist

Aktuelle Studien zeigen, dass eine höhere AF-Burden mit folgenden Faktoren in Zusammenhang steht:

Erhöhtes Risiko für Schlaganfälle

Erhöhtes Risiko für Herzinsuffizienz

Verringerte Lebensqualität

Das Verständnis der AF-Burden hilft Ärztinnen und Ärzten, die Therapie gezielter anzupassen. Zum Beispiel bei der Entscheidung, wann eine Antikoagulation begonnen werden sollte, ob eine Rhythmuskontrolle sinnvoll ist oder wie der Erfolg einer Ablationsbehandlung beurteilt werden kann.

Wir erleben derzeit einen Paradigmenwechsel in der Bewertung von Vorhofflimmern: weg von einer einfachen binären Diagnose (ja oder nein) hin zu einer kontinuierlichen Quantifizierung der AF-Burden.

Die kürzlich veröffentlichte Expertenkonsens-Empfehlung zur einheitlichen Definition der AF-Burden schafft erstmals einen standardisierten Rahmen, um das Ausmaß von Vorhofflimmern über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu messen. Dadurch wird es möglich, Messungen der AF-Burden aus unterschiedlichen Studien und Quellen besser zu vergleichen und zu validieren. Gleichzeitig verbessert dies die Risikostratifizierung und klinische Entscheidungsfindung im Sinne einer personalisierten Therapie und unterstützt zudem die Weiterentwicklung von IT-Technologien in diesem Bereich.

Prof. Wolfram Doehner, Charité–Universitätsmedizin Berlin

Wie Prof. Doehner betont, markiert die Einführung einer standardisierten Definition einen Wendepunkt. Sie bringt klinische Forschung, Patientenmanagement und Innovationen im Bereich Digital Health rund um eine messbare und vergleichbare Kennzahl in Einklang.

Wie die AF-Burden gemessen wird

Die AF-Burden wird in der Regel mithilfe einer kontinuierlichen EKG-Überwachung gemessen, zum Beispiel durch:

  • Ambulante EKG-Systeme (Holter)
  • Patch-Monitore für mehrtägige Aufzeichnungen
  • Implantierbare Herzmonitore für die Langzeitüberwachung

Längere Überwachungszeiträume liefern genauere Einschätzungen. Vereinfacht gesagt: kurze Aufzeichnungen erkennen Vorhofflimmern, lange Aufzeichnungen quantifizieren es.

Die Rolle von KI bei der Abschätzung der AF-Burden

Künstliche Intelligenz hat eine präzise Bestimmung der AF-Burden sowohl skalierbar als auch leicht zugänglich gemacht. Die Deep-Learning-Algorithmen hinter Cardiomatics können AF-Episoden automatisch erkennen und die AF-Burden mit hoher Genauigkeit berechnen.

Eine begutachtete Validierungsstudie, veröffentlicht in Heart Rhythm O2 (PMID: 37101946, Volltext), zeigte, dass die KI von Cardiomatics bei der Bestimmung der AF-Burden eine Übereinstimmung auf Expertenniveau erreicht. Dies bestätigt ihre Zuverlässigkeit sowohl für die klinische Anwendung als auch für den Einsatz in der Forschung.

Cardiomatics’ Engagement für präzise Analysen der AF-Burden

Bei Cardiomatics sind wir überzeugt, dass die Zukunft der Behandlung von Vorhofflimmern in der Quantifizierung von Arrhythmien liegt, nicht nur in ihrer Erkennung.

Wir arbeiten daran:

  • KI-basierte Algorithmen für eine präzise Analyse der AF-Burden weiterzuentwickeln
  • Real-World-Evidenz bereitzustellen, wie sich die Dauer des Monitorings auf die Genauigkeit der Burden-Bestimmung auswirkt
  • ein eigenes AF-Burden-Modul innerhalb des Cardiomatics-Plus-Angebots zu entwickeln, das Ärztinnen und Ärzten direkten Zugriff auf präzise Burden-Daten ermöglicht

Wie wir bereits in unseren früheren Beiträgen zur Weiterentwicklung der kardiologischen Diagnostik beschrieben haben, ist es unsere Mission, Behandlungsteams mit tieferen Einblicken aus jedem einzelnen Herzschlag zu unterstützen.

Wichtigste Erkenntnisse

  • Die AF-Burden beschreibt, wie viel Zeit ein Patient im Vorhofflimmern verbringt.
  • Sie ermöglicht eine differenziertere Beurteilung des Krankheitsverlaufs und des Therapieansprechens.
  • Eine längere EKG-Überwachung (≥ 5 Tage) ist entscheidend für eine präzise Abschätzung der AF-Burden.

KI-gestützte Lösungen wie Cardiomatics ermöglichen eine konsistente und effiziente Analyse der AF-Burden.

Erfahren Sie, wie Cardiomatics Sie dabei unterstützen kann, die AF-Burden präzise zu messen.