Cardiomatics - AI to cardiac diagnostic and treatment.

Die Pandemie hat die Herausforderung durch Datenüberlastung in der Kardiologie deutlich gemacht: Nach nur zehn Monaten haben sich 87 000 wissenschaftliche Publikationen mit Corona und COVID-19 befasst. Überwachungsprogramme von „Retraction Watch“ identifizierten Hunderte von Artikeln, die zurückgezogen wurden, darunter einige aus führenden Zeitschriften. Abgesehen davon ist es für Mediziner aller Fachrichtungen auch ganz ohne die Pandemie ein große Herausforderung, sich mit Blick auf die enorme Menge an Erkenntnissen aus der Forschung auf dem Laufenden zu halten, deren Gültigkeit zu überprüfen und sie mit ihren individuellen Patientenfällen abzugleichen. Aber die Technologie, einschließlich KI, steht bereit, um sie dabei zu unterstützen.

Genauso wie ihre Kollegen tun sich auch Kardiologen schwer, mit der stetigen Zunahme an wissenschaftlicher Literatur fertig zu werden, insbesondere in Zeiten steigender Arbeitsbelastung. „Schon heute fallen in der Kardiologie pro stationärem Fall Datenmengen im Bereich von mehreren Gigabyte an“, betont Prof. Dr. med. Benjamin Meder, mitglied der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie. Meder ist stellvertretender Ärztlicher Direktor der Klinik für Kardiologie, Angiologie und Pneumologie sowie Direktor des Instituts für Cardiomyopathien am Universitätsklinikum Heidelberg in Deutschland. „Dazu gehören heutzutage nicht nur bildgebende Daten (3D und 4D), sondern auch molekulare Hochdurchsatzdaten aus der Genomik und Genexpressionsanalysen aus der Molekularpathologie.“

„Wir haben in unserer täglichen Routine eine deutliche Zunahme des Datenvolumens in den letzten Jahren festgestellt“, kommentiert PD Dr. med. David Dunker. Er ist stellvertretender Direktor des Hannover Herzrhythmus Centrums (HHC) an der Klinik für Kardiologie und Angiologie der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH). „Im vergangenen Jahr entwickelten sich die Kontaktbeschränkungen zu einem Katalysator für diese Tendenz – in vielen Fällen konnten wir unsere Patienten nicht persönlich treffen und mussten auf Telefon- und Videokonsultationen zurückgreifen. In der Herzrhythmusambulanz führte dieses virtuelle Setting zu Überwachungslücken.“ Dr. Dunckers Team wechselte zu einer App, die den Herzrhythmus und die Herzfrequenz aufzeichnet. „Wir haben aus diesem Projekt viel für unsere klinische Routine gelernt“, unterstreicht Dr. Duncker, „einschließlich der Tatsache, dass Wearables einfach in klinische Pfade integriert werden und klinische Entscheidungen unterstützen können.“ Eine nahtlose Integration, so ergänzt Prof. Meder, sei ein Erfolgsfaktor für IT-Lösungen. In dem von Stress und einem hohen Patientendurchsatz geprägten Arztalltag muss Software leicht zugänglich sein und schnell Ergebnisse liefern. Die Vergütung für den Einsatz der Technologie, bemerkt Dr. Duncker, muss allerdings noch geklärt werden.

KI reduziert Komplexität, identifiziert Risiken

„Software kann Ärzte dabei unterstützen, diese großen Datenmengen vorzusortieren und zu analysieren“, sagt Dr. Duncker. Ärzte müssen entscheiden, welche Informationen für die Diagnose sowie die Festlegung der Therapie für den passenden Patienten zum richtigen Zeitpunkt relevant sind. Anamnese, Untersuchungsergebnisse sowie Labordaten und Bildgebungsberichte müssen berücksichtigt werden, während die Verfügbarkeit weiterer Daten zusätzlich die Komplexität erhöht.

All diese Daten, fügt Prof. Meder hinzu, erlauben es, neue Erkenntnisse zu gewinnen und sie in der Kardiologie anzuwenden. Technologien wie maschinelles Lernen stellen unentbehrliche Instrumente in einer Umgebung bereit, die durch eine Vielzahl von Datentypen und -strömen definiert ist. 

Dr. Duncker zufolge sind verfügbare KI- und Deep-Learning-Algorithmen, die auf einfachen EKGs basieren, in der Lage vorherzusagen, ob ein Patient gegenwärtig an einer Herzinsuffizienz leidet oder ob dies in naher Zukunft der Fall sein wird, ob er/sie eine Myokardstenose aufweist oder eine Herzrhythmusstörung entwickeln wird. „Diese Entwicklungen sind äußerst vielversprechend, weil sie das Potenzial aufzeigen.“ Dr. Duncker ist nicht der Meinung, dass KI Ärzte ersetzen wird; vielmehr wird sie „uns in die Lage versetzen, verfügbare Informationen auf bessere Weise zu nutzen, als wir Menschen dazu in der Lage sind.“

Bisher geht das Potenzial dieser Daten jedoch noch weit über das hinaus, was mit ihrer Erschließung tatsächlich erreicht wird. „Die Variablen werden so ausgewählt, dass sie zu den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns passen“, erklärt Prof. Meder. „Die Herausforderung besteht nicht nur darin, neue KI-Methoden zu entwickeln, sondern sie auch im klinischen Umfeld zu evaluieren und in den Alltag zu integrieren – sofern ihre Funktionsweise transparent gemacht wird.”

Entscheidungsunterstützung – ein wichtiger Trend

In Deutschland und darüber hinaus hat sich die klinische Entscheidungsunterstützung mit geprüften Daten und innovativen Technologien zu einem wichtigen Trend entwickelt. Sie ist ein zentraler Punkt im Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG), das Krankenhausinvestitionen in Technologie finanziert. „Große und etablierte Unternehmen sowie Start-ups digitalisieren medizinisches Wissen und erstellen Algorithmen zur Unterstützung von Ärzten“, sagt Prof. Meder. Er ist in der Sektion eCardiology der Deutschen Gesellschaft für Kardiologie (DGK) aktiv, die an mehreren Projekten arbeitet. Die DGK hat sich frühzeitig auf diesem Gebiet engagiert und eine eigene Task Force aufgebaut sowie anschließend eine Projektgruppe geschaffen. Prof. Meder resümiert: „Wenn wir das richtig machen, werden diese neuen Lösungen dazu beitragen, die Qualität der medizinischen Versorgung deutlich zu verbessern.“

Dr. Duncker, der ebenfalls in der DGK eCardiology aktiv ist, fügt hinzu: „Die Ausbildung muss die Grundlage dafür schaffen, dass Ärzte lernen, mit umfangreichen Datenmengen und technologischen Tools umzugehen.“ 

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