Herzrisiko im Schlaf: Modell prüft 10-Jahres-Gefahr mit einer EKG-Ableitung

Kardiovaskuläre Erkrankungen stellen das Gesundheitssystem vor anhaltende Herausforderungen. Jährlich werden Millionen ältere Erwachsene infolge von Beschwerden wie Atemnot, geschwollenen Beinen oder Flüssigkeitsansammlungen in der Lunge in Krankenhäusern stationär aufgenommen.

Eine in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift „Sleep“ veröffentlichte Untersuchung einer Forschergruppe zeigt nun neue Möglichkeiten der automatisierten Früherkennung auf. Durch die Kombination von Schlafphasen-Daten und den Messwerten einer einzelnen Ableitung eines Schlaf-Elektrokardiogramms (EKG) kann ein Deep-Learning-Modell zukünftige kardiovaskuläre Ereignisse abschätzen.

Breiter Datenbestand zur Entwicklung und Validierung

Für die Entwicklung des Systems griffen die Forschenden auf umfangreiche klinische Datensätze zurück. Das Modell wurde anhand der Aufzeichnungen von fast 16.000 Patientinnen und Patienten des Massachusetts General Hospital in Boston trainiert.

Um die Zuverlässigkeit und Übertragbarkeit der Methode zu prüfen, folgte eine Validierung an zwei weiteren großen Kohorten. Diese umfassten Daten von rund 10.000 Behandelten des Emory University Hospital in Atlanta sowie von über 12.000 Personen des Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston. Der methodische Schwerpunkt lag darauf, das 10-Jahres-Risiko für schwere kardiovaskuläre Vorfälle und den Tod jeglicher Ursache zu kalkulieren.

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Vorhersagekraft über traditionelle Faktoren hinaus

Der prognostische Wert des Algorithmus blieb auch nach einer rechnerischen Korrektur für klassische Einflussfaktoren wie Alter, Geschlecht, Body-Mass-Index (BMI), Diabetes und Hypertonie bestehen. Ebenso berücksichtigte die Auswertung schlafspezifische Parameter wie die Apnoe-Schwere, Schlafeffizienz und sogenannte Mikro-Arousals, ohne dass der Vorhersagewert dadurch verloren ging.

Fachleute sehen in dem Verfahren ein erhebliches Potenzial zur frühzeitigen Vorsorge. David Goff vom National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) erklärte, dass dieser Ansatz Risikopatienten bereits Jahre vor dem ersten Auftreten klinischer Symptome identifizieren könnte.

Gari Clifford von der Emory University betonte zudem, dass der errechnete Score die Vorhersage im Vergleich zu traditionellen Risikofaktoren verbessere. Ein praktischer Vorteil bestehe darin, dass die Aufzeichnung über eine Einzelableitung wesentlich einfacher umsetzbar sei als über ein Standard-12-Kanal-EKG.

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Differenzierte Prognose bei spezifischen Krankheitsbildern

Trotz der vielversprechenden Resultate zeigen sich bei der Differenzierung der Endpunkte derzeit noch methodische Unterschiede. Die Vorhersage des Modells gelang insbesondere für das Auftreten von Vorhofflimmern, Herzinsuffizienz sowie für die Gesamtmortalität. Bei anderen kardiovaskulären Ereignissen wie Myokardinfarkten oder Schlaganfällen war eine verlässliche Prognose mit dem aktuellen Stand der Technologie hingegen noch nicht möglich.