KI-Augenscans identifizieren frühzeitig erhöhtes Herzinfarktrisiko

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Dirk de Pol, Beitrag vom 26. Januar 2022

Wissenschaftler haben ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das Augenscans analysieren kann und Patienten mit einem hohen Herzinfarkt-Risiko identifizieren kann.

In der von der Universität Leeds geleiteten Forschungsarbeit wurden Techniken des sogenannten Deep Learning eingesetzt, um das KI-System so zu trainieren, dass es automatisch Netzhautscans liest und diejenigen Personen identifiziert, die im Laufe des folgenden Jahres wahrscheinlich einen Herzinfarkt erleiden werden.

Deep Learning basiert auf einer Reihe von komplexen Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

In der Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence berichten die Forscher, dass das KI-System eine Genauigkeit von 70 bis 80 Prozent hatte. Der Einsatz von Deep Learning bei der Analyse von Netzhautscans könnte die Art und Weise revolutionieren, wie Patienten regelmäßig auf Anzeichen von Herzerkrankungen untersucht werden.

Netzhautscans sind vergleichsweise billig und könnten in Arztpraxen und Kliniken routinemäßig eingesetzt. Durch ein automatisiertes Screening könnten Patienten mit einem hohen Erkrankungsrisiko an spezialisierte Herzdienste überwiesen werden.

An der Studie war ein weltweites Team von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Medizinern beteiligt. Die UK Biobank stellte Daten für die Studie zur Verfügung.

Während des Deep-Learning-Prozesses analysierte das KI-System die Netzhaut- und Herzscans von mehr als 5.000 Personen. Das KI-System erkannte Zusammenhänge zwischen pathologischen Veränderungen der Netzhaut und Veränderungen des Herzens der Patienten.

Sobald die Bildmuster gelernt waren, konnte das KI-System die Größe und Pumpleistung der linken Herzkammer, einer der vier Herzkammern, allein anhand der Netzhautscans abschätzen. Eine vergrößerte Herzkammer ist mit einem erhöhten Risiko für Herzkrankheiten verbunden.

Mit den Informationen über die geschätzte Größe der linken Herzkammer und ihre Pumpleistung in Verbindung mit grundlegenden demografischen Daten über den Patienten, sein Alter und sein Geschlecht, kann das KI-System eine Vorhersage über sein Herzinfarktrisiko in den folgenden 12 Monaten treffen.


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