Fettleber: KI erkennt Herzrisiko fünf bis zehn Jahre früher
Veröffentlicht am: 24.07.2026 um 23:21 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Früherkennung von Fettlebererkrankungen wird präziser und weniger invasiv. Neue Verfahren setzen auf künstliche Intelligenz, innovative Atemsensorik und optimierte Bildgebung.
Das unterschätzte Risiko fürs Herz
Eine MASLD – die metabolisch assoziierte steatotische Lebererkrankung – ist kein lokales Problem. Eine Analyse in Diabetes Research and Clinical Practice mit über 10.000 Teilnehmenden zeigt: Bereits in frühen Stadien vervierfacht die Fettleber das Risiko für tödliche Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Experten betonen: Eine rechtzeitige Identifizierung könnte das Sterberisiko massiv senken.
Der Haupttreiber? Übergewicht. Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) wertete Daten von rund 458.000 Menschen aus der UK-Biobank aus. Ergebnis: Rund 11,5 Prozent aller Krebsfälle gehen auf Übergewicht zurück. Dabei sind Taillenumfang und Taille-Hüft-Verhältnis verlässlichere Indikatoren als der BMI.
Netzhaut-Scan in 30 Sekunden
Im Juli 2026 stellte Nature Medicine das System „Reti-Pioneer“ vor. Die KI analysiert Netzhautbilder und erkennt innerhalb von 30 Sekunden Krankheitsbilder – darunter auch Fettstoffwechselstörungen. Trainiert mit über 107.000 Bildern, soll das Modell Vorhersagen fünf bis zehn Jahre vor den ersten Symptomen ermöglichen.
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Auch der Ultraschall wird smarter. Eine im Juli 2026 zugelassene KI-Software erreicht bei Abdomen-Untersuchungen eine Genauigkeit von über 93 Prozent. Die Scan-Zeit sinkt um bis zu 30 Prozent. Für Patienten mit autoimmuner Hepatitis empfehlen Fachleute zudem elastographische Verfahren und kontrastverstärkten Ultraschall, um Herzrhythmusstörungen früh zu erkennen.
Atemanalyse statt Blutabnahme
Forscher der ETH Zürich haben gemeinsam mit einem Industriepartner den tragbaren Atemsensor „Nutrion“ entwickelt. Das Gerät misst die Aceton-Konzentration in der Ausatemluft – ein Nebenprodukt der Fettverbrennung. Die Ergebnisse im Juli 2026 in Device zeigen: In einer Studie mit 312 Proben lag die Korrelation mit Labormessgeräten bei 0,995.
Die Anwendung ist app-gesteuert. Künftig soll der Sensor nicht nur im Sport und bei Diäten helfen, sondern auch Therapien bei Typ-2-Diabetes oder ketogenen Behandlungen überwachen.
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60 Millionen für KI in der Medizin
Um KI schneller in die klinische Praxis zu bringen, investieren Bund und Bayern kräftig. Am Universitätsklinikum Erlangen erfolgte im Juli 2026 der Spatenstich für das Center for AI-based Real-time Medical Diagnostics and Therapy (CARE-MED). 60 Millionen Euro fließen in die Plattform für individualisierte Diagnostik und Therapie bei chronischen und onkologischen Erkrankungen. Rund 100 Mitarbeitende werden dort an der Schnittstelle von Medizintechnik und KI forschen.
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