Zunehmende Arbeitsbelastung, hoher Stress und eine große Verantwortung für das Leben der Patientinnen und Patienten – klingt das vertraut?
Die manuelle EKG-Analyse ist eine traditionelle, weit verbreitete Methode zur Auswertung von Holter-EKGs. Das Ergebnis dieser Analyse hängt stark vom Wissen, den Fähigkeiten und der Konzentration der Ärztin oder des Arztes ab. Doch Kardiologinnen, Kardiologen und andere Gesundheitsfachkräfte sind oft enormem Stress und Zeitdruck ausgesetzt, was gelegentlich zu unbeabsichtigten Fehlern führen kann. Diese Methode ist daher anfällig für menschliche Fehler und oft ungenau – eine der drei Hauptherausforderungen, die wir bei der Zusammenarbeit mit Kardiologinnen und Kardiologen in ganz Europa festgestellt haben.
Haben Sie manchmal das Gefühl, dass bei der Holter-EKG-Analyse die nötige Präzision fehlt?
Cardiomatics bietet eine Lösung, um diese Herausforderung zu meistern. Unsere cloudbasierte KI-Technologie zur Holter-EKG-Analyse kann Signale in verschiedenen Datenformaten unabhängig von der Länge der Aufzeichnung analysieren. Entwickelt für Kardiologie-Fachkräfte, Allgemeinmediziner, Krankenhäuser und andere Gesundheitsdienstleister, sorgt Cardiomatics für mehr Präzision und Effizienz in der Diagnostik.
KI-Algorithmen haben den Vorteil, EKG-Signale präziser zu interpretieren, da sie nicht den menschlichen Fehleranfälligkeiten unterliegen. Sie fungieren als „zweites Paar Augen“ und bieten Fachkräften mehr Sicherheit – unabhängig vom Zeitdruck oder Stress. Die Algorithmen sind auf Millionen von Datensätzen trainiert und lernen kontinuierlich dazu. Das bedeutet, dass sie im Laufe der Zeit immer genauer werden und mehr Signale auswerten können, als eine Fachkraft in ihrer gesamten Laufbahn sehen würde.
Dank maschinellem Lernen liefert Cardiomatics zuverlässige Berichte und eine präzise Interpretation von Holter-EKG-Aufzeichnungen. Die Software ist als CE-gekennzeichnetes Medizinprodukt zertifiziert, was ihre Sicherheit und Genauigkeit belegt. Unsere Algorithmen haben über 3,5 Millionen Stunden an Holter-EKG-Daten analysiert und Hunderttausende von Berichten erstellt – mit einer positiven Rückmeldungsrate von 99,9 %. Die Effektivität von Cardiomatics wurde in klinischen Studien validiert und von renommierten Institutionen wie der Universität Basel, der Universität Kopenhagen und der Medizinischen Universität Warschau sowie von Hunderten Fachkräften aus mehr als 15 Ländern – wie Deutschland, der Schweiz, England und Polen – anerkannt.
KI-Algorithmen steigern die Präzision in der klinischen Praxis
Eine Schweizer Vorhofflimmern-Kohortenstudie, durchgeführt am Universitätsspital Basel in Zusammenarbeit mit Cardiomatics, zeigte, dass die Bewertung der AF-Belastung durch KI-gestützte Tools Ergebnisse lieferte, die der manuellen Bewertung sehr ähnlich waren. Dies deutet darauf hin, dass KI eine effiziente und genaue Methode zur Bewertung von AF-Belastung sein kann.
„Im Rahmen der Schweizer Vorhofflimmern-Kohorte haben wir die AF-Belastung manuell mit einem Standard-7-Tage-Holter-EKG gemessen. Die Validierung der Ergebnisse war besonders bei Patientin oder Patienten mit mehreren AF-Episoden und lauten Aufzeichnungen herausfordernd. Das Cardiomatics-System, das wir nutzen, liefert hochwertige und zuverlässige Ergebnisse dank präziser Algorithmen,“ sagt Prof. Christine Meyer-Zuhn, MD, Universitätsspital Basel.
Ein weiteres Beispiel ist die Implementierung von Cardiomatics in der American Heart of Poland Klinik in Augustów. Die Software unterstützte AHP bei der Diagnose von Arrhythmien während der ambulanten und Fernüberwachung sowie bei der postoperativen Überwachung nach Herzoperationen wie Ablationen. Durch die Zusammenarbeit konnten 8 % der Patientinnen und Patienten mit Vorhofflimmern diagnostiziert werden. Besonders hob AHP die Fähigkeit der Cardiomatics-Software hervor, Rauschen und Artefakte aus EKG-Signalen effektiv zu entfernen.
„Ein großer Vorteil der KI von Cardiomatics ist die kontinuierliche Verbesserung, da das System aus seinen eigenen Fehlern lernt und mit jedem weiteren Test neue Informationen sammelt. Unsere bisherigen Erfahrungen sind äußerst vielversprechend, und wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit,“ sagt Beata Biedulewicz, M.D., Internistin, Geriaterin, PAKS.
Ist künstliche Intelligenz eine Bedrohung für medizinische Fachkräfte?
Die Implementierung von KI in der Kardiologie bedeutet nicht, dass Maschinen die Arbeit von Fachkräften übernehmen sollen. Vielmehr geht es darum, ein neues Hilfsmittel in die medizinische Praxis zu integrieren, um die Patientensicherheit zu erhöhen, die Diagnostik zu verbessern sowie Präzision und Effizienz zu steigern.
Genauigkeit ist nur eine der Herausforderungen, denen Fachkräfte in der Kardiologie täglich begegnen. Wenn Sie neugierig sind, welche weiteren zwei Herausforderungen wir identifiziert haben, lesen Sie unseren nächsten Artikel zu diesem Thema.
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