News

KI-Software RiskCardio ermittelt Herztod-Risiko aus einem einzigen EKG

Riskcardio braucht nur ein EKG. (Grafik: memej / Shutterstock)

Das MIT hat mit Riskcardio eine Software vorgestellt, die in der Lage sein soll, das Sterberisiko eines Herzkranken so genau zu ermitteln, dass daraus therapeutische Schlüsse gezogen werden können.

Dem „Computer Science and Artificial Intelligence Lab“ am Massachusetts-Institut für Technologie (MIT) im amerikanischen Cambridge ist es gelungen, ein Machine-Learning-System zu entwickeln, das in der Lage ist, das Sterberisiko eines Herzpatienten abzuschätzen. Dazu benötigt die KI lediglich ein Elektrokardiogramm (EKG) von 15 Minuten Dauer. Danach errechnet die künstliche Intelligenz einen Score, also einen Indexwert, der das Risiko auf einer Skala von 0 bis 100 sichtbar macht.

Riskcardio kann im Akutfall sehr genau prognostizieren

Gelingt es, dieses EKG bis zu 15 Minuten nach dem Auftreten eines akuten Koronarsyndroms, etwa eines Herzinfarktes, zu nehmen, kann Riskcardio die Wahrscheinlichkeit noch genauer ermitteln. In diesem Fall sollen die Informationen, die die Software aus den EKG-Rohdaten entnehmen kann, eine Prognose dazu ermöglichen, ob der untersuchte Patient in 30, 60, 90 oder 365 Tagen den Herztod sterben wird.

Jede neue Messung wird für das maschinelle Lernen verwendet und verbessert die Systemgenauigkeit, die zuvor mit den Daten früherer Patienten der Universitätsklinik trainiert worden war.

Riskcardio vergleicht Muster in Herzschlagsequenzen

Das System scheint zunächst recht einfach aufgebaut. Im Trainingsmodus haben die Forscher die vorhandenen EKG in ihre einzelnen Signale zerlegt und daraus dann Herzschlagsequenzen gruppiert. Herzschlagsequenzen von Patienten, die letztlich verstorben waren, erhielten direkt den höchsten Risiko-Score, während Sequenzen von Überlebenden entsprechend niedrigere Risiken zugeschrieben bekamen. Die Muster nun auf andere EKG anzuwenden, ist die Aufgabe der Software.

Dabei muss das System etliche Schwierigkeiten überwinden. So erschwert etwa das Phänomen, dass sich die Signale bei steigender Input-Menge tendenziell aneinander annähern und somit nicht mehr klar voneinander zu unterscheiden sind, die Bewertung.

Riskcardio soll künftig weitere Daten einbeziehen

„Machine-Learning ist besonders geeignet, um damit vorhandene Muster aufzuspüren und sichtbar zu machen. So können wir Risiken für Patienten einschätzen,“ sagt die Forscherin Divya Shanmugam vom MIT und fügt hinzu: „Risiko-Scores erlauben es, den Zustand eines Patienten neutral zu kommunizieren. So können bessere Therapieentscheidungen getroffen werden.“

Zukünftig wollen die Forscher zusätzliche Patientendaten in den Algorithmus einspeisen. So mag es einen Unterschied machen, ob ein Patient jung oder alt, männlich oder weiblich oder Angehöriger einer bestimmten Ethnie ist.

Passend dazu:

Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Wir freuen uns über kontroverse Diskussionen, die gerne auch mal hitzig geführt werden dürfen. Beleidigende, grob anstößige, rassistische und strafrechtlich relevante Äußerungen und Beiträge tolerieren wir nicht. Bitte achte darauf, dass du keine Texte veröffentlichst, für die du keine ausdrückliche Erlaubnis des Urhebers hast. Ebenfalls nicht erlaubt ist der Missbrauch der Webangebote unter t3n.de als Werbeplattform. Die Nennung von Produktnamen, Herstellern, Dienstleistern und Websites ist nur dann zulässig, wenn damit nicht vorrangig der Zweck der Werbung verfolgt wird. Wir behalten uns vor, Beiträge, die diese Regeln verletzen, zu löschen und Accounts zeitweilig oder auf Dauer zu sperren.

Trotz all dieser notwendigen Regeln: Diskutiere kontrovers, sage anderen deine Meinung, trage mit weiterführenden Informationen zum Wissensaustausch bei, aber bleibe dabei fair und respektiere die Meinung anderer. Wir wünschen Dir viel Spaß mit den Webangeboten von t3n und freuen uns auf spannende Beiträge.

Dein t3n-Team

Schreib den ersten Kommentar!

Melde dich mit deinem t3n Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus!

Hey du! Schön, dass du hier bist. 😊

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus, um diesen Artikel zu lesen.

Wir sind ein unabhängiger Publisher mit einem Team bestehend aus 65 fantastischen Menschen, aber ohne riesigen Konzern im Rücken. Banner und ähnliche Werbemittel sind für unsere Finanzierung sehr wichtig.

Danke für deine Unterstützung.

Digitales High Five,
Stephan Dörner (Chefredakteur t3n.de) & das gesamte t3n-Team

Anleitung zur Deaktivierung