Die künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend verschiedene Bereiche, und die Medizin bildet da keine Ausnahme. Insbesondere die Analyse von Elektrokardiogrammen (EKGs) mittels KI, Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung erfahren. Während grundlegende Aspekte bereits beleuchtet wurden, konzentriert sich dieser Artikel auf die neuesten Studien zum praktischen Einsatz dieser Technologien, deren aktuelle Anwendungen und zukünftige Potenziale. Die Anzahl der Veröffentlichungen zum Thema KI-basierte EKG-Analyse steigt seit 2017 exponentiell an, wobei Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) eine zentrale Rolle spielt. Ziel ist es nicht nur, die Grenzen der herkömmlichen EKG-Diagnostik zu überwinden und deren Genauigkeit zu verbessern, sondern auch die Funktionalität des EKGs zu erweitern. Dies umfasst die Erkennung spezifischer kardiologischer und nichtkardiologischer Erkrankungen sowie die Vorhersage zukünftiger Krankheitszustände, wie linksventrikuläre Dysfunktion oder Vorhofflimmern. KI-Algorithmen, die mithilfe von DL subklinische Muster in riesigen EKG-Datensätzen erkennen, ermöglichen diese erweiterten Diagnosemöglichkeiten. KI-gestützte EKG-Analyse entwickelt sich somit zu einem leistungsfähigen Screening-Instrument, das weit über die reine Verbesserung der Diagnosefähigkeiten eines Kardiologen hinausgeht.
Die Evolution der EKG-Analyse durch Künstliche Intelligenz
Die Integration von KI in die medizinische Diagnostik, speziell in die Elektrokardiographie, markiert einen bedeutenden Fortschritt. Frühe Ansätze zur EKG-Analyse mittels traditionellem ML reichen bis in die 1980er Jahre zurück. Neuere Übersichten fassen den aktuellen Stand zusammen und heben insbesondere die Fortschritte in der automatisierten EKG-Interpretation hervor. Hierbei wird häufig auf überwachtes Lernen zurückgegriffen, bei dem die EKGs bereits mit Diagnosen versehen sind. Obwohl die Genauigkeit von ML-basierten Klassifizierungen oft über 90 % liegt und menschliche Experten übertrifft, sind klinische Implementierungen bislang rar. Herausforderungen wie aufwendige Signalverarbeitung, lange Berechnungszeiten und Probleme bei der Generalisierung der Modelle (Overfitting) bremsen die breite Anwendung.
Deep Learning: Ein Sprungbrett für neue EKG-Diagnosen
Der aktuelle Hype um KI wird maßgeblich durch Deep Learning (DL) mittels künstlicher neuronaler Netze (KNN) angetrieben, welche die Verarbeitung großer, hochdimensionaler Daten ermöglichen. Nachdem DL bereits Erfolge in der Bild- und Spracherkennung erzielt hat, findet es nun verstärkt Anwendung in der EKG-Analyse. Studien basieren zunehmend auf privaten Datensätzen großer Kliniken, da öffentlich zugängliche EKG-Datenbanken oft nicht ausreichend sind. Zwei Hauptforschungsrichtungen kristallisieren sich heraus: die Optimierung der traditionellen EKG-Diagnostik und die Erschließung neuer Anwendungsfelder. Letztere umfassen die Identifikation spezifischer kardiologischer Erkrankungen und die allein auf dem EKG basierende Vorhersage von Krankheitszuständen.
Identifikation spezifischer Krankheitsbilder mittels KI
Die klassische Elektrokardiographie stößt bei der expliziten Diagnose kardiologischer Krankheitsbilder oft an ihre Grenzen. DL-basierte Ansätze versprechen hier Abhilfe. So wurde ein konvolutionales KNN trainiert, um hypertrophe Kardiomyopathie (HCM) – eine der häufigsten Ursachen für plötzlichen Herztod im Sport – allein anhand des EKGs zu diagnostizieren. Mit einer AUC von 0,96 und hoher Sensitivität und Spezifität in Testkohorten zeigt dies das Potenzial für das Screening. Ähnlich hohe Werte wurden bei der Identifikation von pulmonaler Hypertonie, Amyloidose und Mitralklappenprolaps erzielt, auch wenn die Genauigkeit hier variiert.
KI-Modelle zeigen auch Potenzial bei der Identifikation von Aortenklappenstenose und Herzinsuffizienz mit erhaltener linksventrikulärer Funktion. Darüber hinaus können extrakardiale Faktoren wie Alter, Geschlecht und Serum-Kaliumkonzentration mittels KI aus EKGs abgeleitet werden. Ein Modell zur Erkennung von Serum-Kaliumwerten von ≥ 5,5 mmol/l erreichte eine AUC zwischen 0,873 und 0,883, was die Möglichkeit eines Screenings auf Hyperkaliämie ohne Blutentnahme eröffnet.
Vorhersage kardialer Funktionsstörungen und Rhythmusstörungen
Die Früherkennung von linksventrikulärer Dysfunktion, einer Hauptursache chronischer Herzinsuffizienz, ist medizinisch von großer Bedeutung. Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass DL-Algorithmen in der Lage sind, eine sich entwickelnde linksventrikuläre Dysfunktion anhand von EKGs vorherzusagen. Mit einer AUC von 0,93 und hoher Genauigkeit in Testdatensätzen stellen diese Ergebnisse einen beachtlichen Fortschritt dar, insbesondere da traditionelle EKG-Analysen hierbei oft an ihre Grenzen stoßen.
Auch die Vorhersage von Vorhofflimmern (VHF), der häufigsten behandlungsbedürftigen Herzrhythmusstörung, ist ein vielversprechendes Anwendungsfeld. DL-basierte Analysen können Patienten mit bis dahin unbekanntem Vorhofflimmern aus EKGs mit Sinusrhythmus mit einer Genauigkeit von fast 80 % vorhersagen. Obwohl die Sensitivität noch moderat ist, birgt dies Potenzial für das Screening. Forschungen deuten darauf hin, dass DL auch mit kleineren Datensätzen erfolgreich sein kann, was die Frage nach der Notwendigkeit extrem großer Datensätze aufwirft.
Herausforderungen und Ausblick
Trotz der beeindruckenden Fortschritte gibt es Herausforderungen. Die Entwicklung von KI-Modellen, insbesondere im DL-Bereich, erfordert umfangreiche Datensätze. Fehler und Verzerrungen (Bias) in diesen Datensätzen können die Leistung der Modelle beeinträchtigen. Daher sind qualitativ hochwertige und repräsentative Datensätze unerlässlich. Eine sorgfältige Validierung und Zertifizierung von KI-Anwendungen ist ebenso entscheidend, um ihre Übertragbarkeit auf andere Patientengruppen und IT-Umgebungen sicherzustellen. Die “Blackbox”-Natur vieler DL-Algorithmen, also die mangelnde Erklärbarkeit, erschwert Vertrauen und Akzeptanz.
Die KI-gestützte EKG-Analyse steht zwar noch am Anfang, doch ihr Potenzial ist unbestreitbar. Das EKG, als einfach anzuwendendes und kostengünstiges diagnostisches Verfahren, wird durch KI-Technologien in Zukunft wieder an klinischer Bedeutung gewinnen. KI wird den Arzt zwar nicht ersetzen, aber als wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Diagnostik und Patientenversorgung dienen. Die unaufhaltsame Integration von KI in die medizinische Diagnostik wird die Elektrokardiographie in den kommenden Jahren maßgeblich prägen.