Unter der Leitung von Gerhard-Paul Diller, Oberarzt an der Klinik für Kardiologie III: Angeborene Herzfehler (EMAH) und Klappenerkrankungen am Universitätsklinikum Münster. konnte ein internationales Wissenschaftlerteam erstmals den Nutzen neuartiger Deep-Learning (DL)-Algorithmen bei der Diagnostik von erwachsenen Patienten mit einem schweren angeborenen Herzfehler nachweisen. Der speziell für die Ultraschallanalyse des Herzens trainierte DL-Algorithmus erzielte mit 98 Prozent eine leicht höhere Gesamtgenauigkeit bei der Erkennung der korrekten Diagnose als die Testgruppe der spezialisierten Mediziner.
Die Forscher hatten dazu die Bilddaten von Patienten mit einer Transposition der großen Arterien (TGA) nach einer Vorhofumkehr-OP (atriale Switch-Operation nach Mustard oder Senning) sowie von Patienten mit einer sogenannten angeborenen korrigierten Transposition (ccTGA), bei der auch die Herzkammern seitenverkehrt angeordnet sind, und von herzgesunden Menschen herangezogen. „Die präzise Diagnostik sowie die Ausdifferenzierung der Befunde der Herzkammern mittels künstlicher Intelligenz haben unsere Erwartungen noch übertroffen“, resümiert Diller.
Ähnlich vielversprechend fällt das Fazit des EMAH-Spezialisten zu einer ersten KI-Studie zur Schätzung der Prognose und Steuerung der Therapie bei angeborenen Herzerkrankungen aus. Durch lernende Systeme algorithmisch verarbeitet und ausgewertet worden waren hier die Daten von mehr als 10.000 erwachsenen Patienten, die zwischen 2000 und 2018 nachbeobachtet worden waren. Die DL-Algorithmen erwiesen sich als problemlos entwicklungsfähige Entscheidungshilfe für die Mediziner.
Registeraufbau, Datenschutz und pseudonymisierte Datenerfassung
„KI bietet das nötige Potenzial für die überlebensnotwendige Identifikation von Gesundheitsrisiken bei einzelnen Diagnosen. Darin liegt eine große Chance für die betroffenen Patienten. Vernünftig eingesetzt können algorithmisch lernende Systeme die Lebenserwartung der Patienten deutlich steigern“, formuliert Gerhard-Paul Diller die Erwartungen aufgrund der Studien, die beide in Kooperation mit dem renommierten Royal Brompton Hospital in London durchgeführt worden sind.
Ziel müsse es nun sein, durch kontinuierliche Forschung an diese Ergebnisse anzuknüpfen und sie schnellstmöglich in innovative Praxismodelle zu überführen. Für die hierfür notwendige Forschungsplattform Künstliche Intelligenz biete das Kompetenznetz Angeborene Herzfehler mit dem Nationalen Register für angeborene Herzfehler idealtypische Voraussetzungen. „Wir können hier auf den Datenschatz eines der weltweit größten und erfahrensten Patientenregister auf diesem Gebiet zugreifen. Es gibt kaum eine geeignetere Plattform für die KI-Forschung in der Herzmedizin“, so Helmut Baumgartner, Direktor der Klinik für Kardiologie III: Angeborene Herzfehler (EMAH) und Klappenerkrankungen am Universitätsklinikum Münster.
Die Anschubfinanzierung für das Projekt leistet die EMAH Stiftung Karla Völlm. „Mit der gezielten Förderung der Erforschung künstlicher Intelligenz betreten wir sensibles Neuland, das enorme Chancen, aber auch große Risiken birgt. Sicherheit und Schutz der Patienten müssen oberste Priorität haben. Seit Jahren gewährleistet das Kompetenznetz mit seiner besonderen Expertise in Sachen Registeraufbau, Datenschutz und pseudonymisierte Datenerfassung erfolgreiche Forschung, die die Interessen der Patienten konsequent in den Mittelpunkt stellt“, begründet Karla Völlm das Engagement ihrer Stiftung und verweist dabei auch auf die enge Zusammenarbeit des Forschungsverbundes mit den Patientenorganisationen.
Quelle: KNAHF, 06.02.2019
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