KI-gestütztes Stethoskop (AI-Enhanced Stethoscope) verdoppelt die Genauigkeit bei der Erkennung von Herzerkrankungen

Eine neue Studie, die in der Fachzeitschrift Digital Health veröffentlicht wurde, hat gezeigt, dass ein von Eko Health entwickeltes KI-gestütztes Stethoskop die herkömmlichen manuellen Untersuchungen bei der Erkennung von Herzklappenerkrankungen deutlich übertrifft. Die Forschung belegt, dass das KI-gesteuerte Gerät eine Sensitivitätsrate von 92,3 % bei der Identifizierung von mittelschweren bis schweren Herzklappenerkrankungen (Valvular Heart Disease, VHD) erreichte, was die Genauigkeitsrate von 46,2 % bei Standard-Stethoskop-Untersuchungen durch Hausärzte (Primary Care Physicians) nahezu verdoppelt.

Dieser Durchbruch schließt eine kritische Lücke in der kardiologischen Diagnostik, insbesondere bei älteren Erwachsenen, die ein höheres Risiko für die Entwicklung von Klappenerkrankungen haben. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) in ein Routinewerkzeug könnten Gesundheitsdienstleister bald in der Lage sein, gefährliche Herzerkrankungen viel früher zu erkennen und so potenziell schwere Komplikationen wie Herzversagen zu verhindern.

Die Studie: KI vs. traditionelle Methoden

Die Studie, die von Forschern verschiedener Institutionen in den Vereinigten Staaten durchgeführt wurde, zielte darauf ab, die Wirksamkeit von KI-Algorithmen bei der Anwendung auf digitale Herztonaufnahmen zu bewerten. An der Studie nahmen 357 Patienten im Alter von 50 Jahren und älter teil, die alle dokumentierte Risikofaktoren für Herzerkrankungen aufwiesen. Zu diesen Risikofaktoren gehörten Bluthochdruck (Hypertension), Diabetes, ein Body-Mass-Index (BMI) von über 30 oder eine Vorgeschichte mit früheren kardialen Ereignissen.

Um die Technologie zu bewerten, setzten die Forscher ein dreistufiges Validierungsverfahren ein:

1. Standarduntersuchung: Die Patienten erhielten zunächst eine herkömmliche körperliche Herzuntersuchung von ihrem Primärversorgungs-Anbieter unter Verwendung eines akustischen Standard-Stethoskops.
2. KI-gestützte Untersuchung: Die Patienten wurden anschließend mit dem digitalen intelligenten Stethoskop von Eko Health untersucht, das die Herztöne zur Analyse durch das KI-System aufzeichnete.
3. Verifizierung: Alle Patienten unterzogen sich einer Echokardiographie – dem „Goldstandard“ der bildgebenden Verfahren –, um das Vorliegen oder Fehlen einer Herzerkrankung definitiv zu bestätigen.

Die Ergebnisse verdeutlichten einen starken Kontrast in der diagnostischen Fähigkeit. Während Primärversorger mit traditionellen Methoden weniger als die Hälfte der signifikanten Fälle identifizierten, markierte das KI-System korrekt über 90 % von ihnen.

Vergleichende Leistungsdaten

Die folgende Tabelle skizziert die wichtigsten Leistungskennzahlen, die während der klinischen Studie beobachtet wurden, und verdeutlicht den erheblichen Vorteil des KI-gestützten Ansatzes gegenüber der klinischen Standardpraxis.

Auswirkungen auf die Primärversorgung und Früherkennung

Eine Herzklappenerkrankung beinhaltet die Schädigung einer oder mehrerer Herzklappen, was die Effizienz des Blutflusses verringert und das Herz zwingt, schwerer zu arbeiten. Obwohl sie in alternden Bevölkerungsgruppen häufig vorkommt, bleibt sie oft undiagnostiziert, bis die Symptome fortgeschritten sind.

„Herzklappenerkrankungen sind bei älteren Erwachsenen leider sehr häufig, werden jedoch oft erst entdeckt, wenn die Symptome fortgeschritten sind“, erklärte Rosalie McDonough, Hauptautorin der Studie von Eko Health. „Dies bedeutet, dass Patienten Komplikationen und eine Verschlechterung des Gesundheitszustands erfahren können, die durch eine frühere Diagnose hätten verhindert werden können.“

Die Diskrepanz in den Erkennungsraten deutet darauf hin, dass die subtilen akustischen Signaturen von Klappenerkrankungen für das menschliche Ohr, selbst für das von geschultem Fachpersonal, inmitten der Geräusche einer klinischen Umgebung leicht zu überhören sind. Der KI-Algorithmus ist jedoch darauf trainiert, spezifische Klangmuster zu isolieren und zu identifizieren, die mit einer Pathologie verbunden sind, wie z. B. Herzgeräusche, die auf eine Regurgitation oder Stenose hindeuten.

McDonough betonte die praktische Anwendbarkeit der Ergebnisse: „Wir haben gezeigt, dass ein KI-fähiges Stethoskop viel besser darin ist, zu erkennen, welche Patienten eine mittelschwere bis schwere Klappenerkrankung haben, als ein herkömmliches Stethoskop in realen klinischen Umgebungen.“

Patienteneinbindung und Vertrauen

Über die diagnostische Genauigkeit hinaus enthüllte die Studie einen unerwarteten sekundären Nutzen: eine erhöhte Patienteneinbindung. Die digitale Natur des Stethoskops von Eko Health ermöglicht es Patienten, ihre eigenen Herztöne während der Untersuchung zu visualisieren und anzuhören.

Die Forscher stellten fest, dass Patienten stärker in ihre Versorgung eingebunden schienen, wenn sie wahrnehmen konnten, was der Kliniker analysierte. „Wir glauben, dass dies der Fall war, weil sie sehen und hören konnten, worauf der Kliniker reagierte – was das Vertrauen und die Bereitschaft zur Nachbehandlung erhöhen kann“, bemerkte McDonough. Diese Transparenz könnte entscheidend sein, um Patienten davon zu überzeugen, notwendige, aber oft teure oder unangenehme Folgetests wie Echokardiogramme durchführen zu lassen.

Einschränkungen und Zukunftsaussichten

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, ist die Technologie kein Allheilmittel für alle Herzerkrankungen. Die Forscher räumten spezifische Einschränkungen ein:

• Nur hörbare Erkrankungen: Die KI ist auf Schall angewiesen; daher kann sie keine „stummen“ Klappenerkrankungen erkennen, die keine Geräusche oder hörbaren Unregelmäßigkeiten erzeugen.
• Falsch-positive Ergebnisse: Die Studie stellte eine leichte Zunahme falsch-positiver Ergebnisse mit dem KI-Gerät im Vergleich zur Standarduntersuchung fest. Die Forscher argumentieren jedoch, dass dies angesichts der erheblichen Verbesserung der Erkennungssensitivität ein akzeptabler Kompromiss ist.

Das Team kam zu dem Schluss, dass das KI-gestützte Stethoskop zwar ein leistungsstarkes Screening-Instrument ist, aber die Notwendigkeit einer umfassenden diagnostischen Bildgebung nicht ersetzt. Stattdessen dient es als hocheffektiver Filter, der sicherstellt, dass Patienten, die weitere Tests benötigen, früher im Versorgungsprozess identifiziert werden.

Zukünftige Forschung zielt darauf ab, die Technologie an breiteren Bevölkerungsgruppen und in vielfältigeren klinischen Umgebungen zu testen, um ihre Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Während die KI das Gesundheitswesen weiter durchdringt, repräsentieren Werkzeuge wie das Stethoskop von Eko Health einen Wandel hin zur „erweiterten Intelligenz“ (Augmented Intelligence), bei der die Technologie den Kliniker unterstützt, anstatt ihn zu ersetzen, was letztendlich zu besseren Patientenergebnissen führt.