Künstliche Intelligenz: Auf dem Weg zur Präzisionskardiologie

Zwei Experten erklären anhand von Herzrhythmusstörungen, wie Künstliche Intelligenz die kardiologische Diagnostik verändern wird. Auch mögliche Risiken und Herausforderungen werden dabei angesprochen.

Angesichts knapper personeller Ressourcen und hoher Krankheitslast unterstützt Künstliche Intelligenz (KI) die Kardiologie zunehmend bei Diagnose und Therapie. Besonders in der Akutversorgung kardiologischer Patientinnen und Patienten kann KI wertvolle Zeit sparen, betont Prof. Dr. Thomas Voigtländer von der Deutschen Herzstiftung.

KI revolutioniert die Diagnose von Herzrhythmusstörungen

Ein Beispiel ist die Diagnose von Herzrhythmusstörungen: Die Auswertung eines EKGs ist komplex und erfordert viel Erfahrung, da große Datenmengen aus verschiedenen Perspektiven gleichzeitig analysiert werden müssen. Ein einziges EKG liefert über 120.000 Datenpunkte – hier kann KI Ärztinnen und Ärzte entlasten. Dies erklären die Kardiologen Privatdozent Dr. Philipp Breitbart und Prof. Dr. Thomas Arentz vom Universitäts-Herzzentrum Freiburg/Bad Krozingen in der aktuellen Ausgabe von HERZ heute (2/2025), der Zeitschrift der Deutschen Herzstiftung.

KI-basierte Programme können heute EKGs in Praxen und Kliniken schnell und präzise auswerten. Sie erkennen innerhalb von Sekunden auffällige Muster, zum Beispiel Vorhofflimmern – eine häufige, oft unbemerkte Herzrhythmusstörung, die das Schlaganfallrisiko erhöht. Wird Vorhofflimmern früh erkannt, kann rechtzeitig eine Therapie eingeleitet und das Komplikationsrisiko senken.

An der Mayo-Klinik im US-amerikanischen Rochester (Minnesota) wurde eine KI entwickelt, die selbst in unauffälligen EKGs erste Hinweise auf Vorhofflimmern findet. Zudem kann sie weitere Herzfunktionen und Erkrankungen, wie die Pumpleistung der linken Herzkammer, aber auch die Konzentration des für die Herzfunktion wichtigen Elements Kalium im Blut lässt sich zuverlässig aus den EKG-Daten bestimmen.

Chancen und Herausforderungen beim KI-Einsatz in der Therapie

KI unterstützt nicht nur die Diagnostik, sondern auch die Therapie, etwa bei Katheterablationen zur Behandlung von Herzrhythmusstörungen, wie Dr. Breitbart und Prof. Arentz erklären – aber wo liegen die Grenzen?

Ein Beispiel ist die Katheterablation, bei der gezielt störende elektrische Impulse im Herzen ausgeschaltet werden. Studien zeigen, dass der Einsatz von KI die Behandlungserfolge verbessern und Rückfälle verringern kann. Gleichzeitig weisen Prof. Arentz und Dr. Breitbart darauf hin, dass auch Herausforderungen bestehen: Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt maßgeblich von den verwendeten Trainingsdaten ab. Fehlerhafte oder unvollständige Datensätze können zu falschen Prognosen führen, weshalb auch geografische und kulturelle Unterschiede beim Training berücksichtigt werden müssen. Zudem sind viele KI-Systeme selbstlernend. Hier tritt das sogenannte „Back-Box-Phänomen“ auf: für den Mensch ist es nicht nachvollziehbar, wie die KI zu diesen Ergebnissen kommt, ein Resultat, dass möglicherweise nicht der Realität entspricht, sondern um eine „Zauberei“ des Computers handelt.

Dies wirft wichtige medizinethische und juristische Fragen:

Wie viel Verantwortung darf auf die KI übertragen werden?
Wer haftet, bei falscher Diagnosestellung über die KI?
Wie können die Sicherheit der Gesundheitsdaten gewährleistet werden?

Außerdem verbrauchen KI-Systeme viel Energie, was zusätzliche Umweltbelastungen verursachen kann. In der Europäischen Union wurden Richtlinien erlassen [1], die bei neuen KI-basierten Diagnoseverfahren einen Schwerpunkt auf überwachte Lernverfahren legen. KI wird dabei als unterstützendes Instrument für Ärztinnen und Ärzte gesehen, das Diagnostik und Therapie verbessern kann. Die ärztliche Expertise bleibt jedoch unverzichtbar – die endgültige Entscheidung und Verantwortung liegt weiterhin bei den medizinischen Fachkräften.

Literatur: