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KI und VHF: Sieben wichtige Dinge, die Sie wissen sollten

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Erkennung von Vorhofflimmern (VHF) schneller, einfacher und kostengünstiger machen

Künstliche Intelligenz entlastet Ärzte in ihrem Arbeitsalltag. In der Kardiologie analysiert das Startup Cardiomatics Daten aus Langzeit-EKGs und stellt Ärzten Analysen auf der Basis von Algorithmen zur Verfügung, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen.

VHF ist einer der Kontexte für diese automatisierte Auswertung. Langzeit-EKGs liefern VHF-bezogene Informationen, die für jene Patienten relevant sind, die ein zerebrovaskuläres Ereignis erlitten haben. Dank KI profitieren Kardiologen, überweisende Ärzte sowie Patienten von schlanken Prozessen und einer schnellen VHF-Diagnose. Wir haben 7 wichtige Aspekte zusammengestellt, die Sie bei der Auswahl einer KI-basierten Lösung berücksichtigen sollten.

Schnelles und zuverlässiges Stellen von Diagnosen

  1. Schnelle Erstbeurteilung von EKGs: In Krankenhäusern wie dem Spital Interlaken führt die Langzeitüberwachung nach einem Schlaganfall zu Personalengpässen. Das Schweizer Krankenhaus hat sich für die EKG-Analyseplattform von Cardiomatics entschieden. Diese webbasierte Anwendung ermöglicht das direkte Hochladen der Aufzeichnungen von EKG-Rekordern, wobei die Qualität durch ausgeklügelte Rauschunterdrückung und benutzerfreundliche Berichte verbessert wird, die über das Internet bereitgestellt werden. Dies beschleunigt die Diagnose durch den Arzt und die nachfolgenden Prozesse.
  2. Höchste Präzision basierend auf Millionen von Patienten: Kardiologen etwa in Interlaken und in vielen weiteren Krankenhäusern schätzen die Ergebnisse dieser KI-gestützten Analyselösung als qualitativ sehr gut und äußerst hilfreich für ihre Diagnose ein. Die Algorithmen wurden auf der Grundlage von über einer Milliarde Herzschlägen aus Zehntausenden Mehrkanal-EKGs erstellt, die von Cardiomatics für eine Vielzahl von Kunden und Partnerkrankenhäusern interpretiert wurden.
  3. Ständige Überwachung von Patienten aus Risikogruppen: Das Schlaganfallrisiko von Patienten mit Vorhofflimmern ist im Vergleich zu Gesunden fünfmal höher. Deshalb konzentriert sich Cardiomatics auf die Optimierung der VHF-Erkennung – was eine Vielzahl von Optionen für weitere Anwendungen bietet.
  4. Früherkennung von Vorhofflimmern und anderen Erkrankungen: In Studien hat sich gezeigt, dass die Software von Cardiomatics dazu beiträgt, menschliche Fehler bei der Erkennung von Anomalien zu vermeiden. Durch die Beschleunigung einer mit KI unterstützten Diagnose kann die Behandlung früh beginnen, was zu einer Vermeidung des Eintretens von systemischen embolischen Ereignissen mit relevanten Folgen für die Gesundheit des Patienten und von Kosten für die Gemeinschaft beiträgt.
  5. Mehr Zeit für Kardiologen: Schlankere Prozesse dank KI-basierter Analysesoftware verschaffen Ärzten wieder mehr Zeit, um sich auf Patienten, Prävention und Behandlung zu konzentrieren. Ärzte begrüßen diesen Vorteil – im Team in Interlaken sowie in anderen Krankenhäusern möchte heute niemand mehr auf diese komfortable Lösung verzichten.
  6. Datenbasiertes Gesamtbild des Patienten: Analysen aus der Cardiomatics-Software liefern ein zentrales Teil für jenes Puzzle, das Ärzte zusammensetzen müssen, um bei einem einzelnen Patienten z. B. nach der Ursache einer Herz-Kreislauf-Erkrankung zu suchen. Dies erlaubt Ärzten das Gewinnen einer ganzheitlichen Sicht auf den Patienten und das Festlegen geeigneter Maßnahmen zur Therapie und Prävention, um auf diese Weise bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.
  7. Mehr Daten gewähren Erkenntnisse über den einzelnen Patienten hinaus: Informationen, die aus Big Data wie Millionen von EKGs gewonnen werden, tragen dazu bei, das Know-how in der medizinischen Gemeinschaft zu erweitern. Während beispielsweise Cardiomatics diesen Informationsschatz dazu nutzen wird, um seine Software noch präziser und schneller zu machen, können Forscher die Daten und Analysen verwenden, um die zugrunde liegenden Ursachen weiterer Erkrankungen zu erforschen und mögliche neue Therapien sowie Präventionsmethoden zu untersuchen.

Immer mehr Krankenhäuser setzen auf fortschrittliche KI-basierte Software, um ihre Prozesse im Rahmen der Langzeit-EKG-Auswertung zu optimieren. Cardiomatics lädt alle im In- und Ausland tätigen Gesundheitsdienstleister dazu ein, Verbesserungen hinsichtlich der Präzision und Effizienz ihrer Prozesse zu diskutieren, und begrüßt Kooperationsvorschläge für vielversprechende Forschungen.

 

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