Herzdiagnose: KI steigert Vorhersagegenauigkeit um bis zu 20%

In der modernen Präzisionsmedizin gewinnen computergestützte Analyseverfahren zunehmend an Bedeutung für die klinische Vorhersage komplexer Krankheitsverläufe. Aktuelle Forschungsarbeiten des Inselspitals und der Universität Bern verdeutlichen das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI), die diagnostische und prognostische Präzision bei schweren Herzerkrankungen signifikant zu erhöhen.

Wie aus Fachpublikationen des Jahres 2026 hervorgeht, ermöglichen diese Modelle eine deutlich verlässlichere Einschätzung bei Aortenklappenstenosen und Transthyretin-Amyloidose.

Steigerung der Prognosegüte bei Herzklappenerkrankungen

Ein Forschungsteam des Inselspitals und der Universität Bern hat KI-Modelle entwickelt, welche die Prognosegenauigkeit bei Patienten mit Aortenklappenstenose um 10 bis 15 % verbessern. Die in der Fachzeitschrift Lancet Digital Health veröffentlichten Ergebnisse basieren auf einer Datengrundlage von 2985 Berner Patienten. Zur Validierung der Verlässlichkeit wurde das System zudem an über 1000 Patienten in Japan erfolgreich getestet.

Parallel dazu weisen Forschungsergebnisse in JAMA Cardiology eine ähnliche Entwicklung für die Transthyretin-Amyloidose aus. Hier konnten die KI-Modelle, die anhand von 850 Patienten entwickelt wurden, die Vorhersagegenauigkeit um bis zu 20 % steigern. Um die klinische Anwendung zu fördern, sind diese Modelle bereits online für Fachkreise verfügbar.

Beschleunigte Triage durch EKG-Analyse

Ergänzend zu den Langzeitprognosen rückt die Geschwindigkeit der Akutdiagnostik in den Fokus der Forschung. Wissenschaftler des Imperial College London stellten auf dem ESC-Kongress in München im August 2026 ein KI-Verfahren vor, das Herzerkrankungen aus Elektrokardiogrammen (EKG) in unter zwei Sekunden identifizieren kann. Das System wurde mit 1,6 Millionen EKGs aus Brasilien trainiert.

Die vorläufigen Daten weisen eine Erkennungsrate von 81 % für Herzschwäche und 90 % für Klappenerkrankungen auf. Die Entwickler betonten jedoch, dass die Anwendung primär der effizienten Triage im klinischen Alltag dienen solle und nicht als alleiniges Diagnosewerkzeug zu verstehen sei.

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Ein weiterer präventiver Ansatz wurde im Rahmen des ESC-Kongresses 2026 durch die KI-gestützte Analyse von Mammogrammen präsentiert. In einer großangelegten Studie mit 29.921 Frauen und 97.364 Aufnahmen konnte die KI Anzeichen für Hypertonie (AUROC 0,79), ischämische Herzkrankheiten (0,78) und das Schlaganfallrisiko (0,86) identifizieren. Dies deutet darauf hin, dass radiologische Routineuntersuchungen künftig verstärkt für ein systemisches kardiovaskuläres Screening genutzt werden könnten.

Personalisierte Therapieentscheidungen und biologisches Alter

Über die Kardiologie hinaus findet KI Anwendung in der Vorhersage von Therapieerfolgen. Ein internationales Team unter Leitung der Universität Hohenheim entwickelte ein Verfahren, das den Erfolg von Adipositas-Behandlungen bereits vor dem Start der Therapie prognostizieren kann. Ein Fachvertreter der Universität, Dr. Benjamin Seethaler, erläuterte die Details dieses Verfahrens kürzlich in einem Fachgespräch.

Zudem ermöglicht die algorithmische Auswertung histologischer Präparate neue Einblicke in die individuelle Alterung. Wie in Nature Medicine im Jahr 2026 berichtet wurde, kann KI eine beschleunigte Organalterung erkennen. Diese sogenannten „Tissue clocks“ korrelieren mit der Genaktivität in Blutzellen. Die zugrunde liegende Untersuchung im Rahmen des GTEx-Projekts umfasste 983 Personen und analysierte 29 Organe sowie 40 Gewebearten.

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Fortschritte in Genetik und Laborinfrastruktur

Auch in der molekularbiologischen Diagnostik werden neue Standards gesetzt. Ein Team um Simone Ahting vom Uniklinikum Leipzig identifizierte mittels mRNA-Sequenzierung relevante Varianten des CFTR-Gens, was für die Behandlung der Mukoviszidose entscheidend ist.

In etwa 70 % der Fälle, in denen die herkömmliche Genetik keine klaren Ergebnisse lieferte, ermöglichte das Next-Generation Sequencing (NGS) eine gesicherte Diagnose und damit den Zugang zu spezifischen Modulatortherapien.

Flankiert werden diese Entwicklungen durch Investitionen in die Forschungsinfrastruktur. Das BG Universitätsklinikum Bergmannsheil in Bochum führt ein neues Laborsystem namens „Mantarray“ ein.

Mit Anschaffungskosten von zirka 200.000 Euro dient das System dazu, 3D-Muskelorganoide aus patienteneigenen Stammzellen zu züchten. Ziel ist es, Krankheitsmechanismen und potenzielle Therapien unter realitätsnahen Bedingungen außerhalb des menschlichen Körpers zu erproben.

de | wissenschaft | 70053143 |