Im Rahmen der „Sonderforschungsförderung 2025: Diagnose und Therapie der koronaren Herzkrankheit (KHK) / Herzinfarkt“ der Deutschen Herzstiftung arbeitet ein Forschungsteam an der gezielten Weiterentwicklung eines KI-basierten Diagnoseverfahrens, das die Herzinfarkterkennung in der Notaufnahme deutlich beschleunigen und verlässlicher machen soll.

Grundlage des Projekts ist ein kürzlich veröffentlichtes, selbst entwickeltes KI-Modell, das bereits mit dem Aufnahme-EKG Hinweise auf akut behandlungsbedürftige Verschlüsse oder hochgradige Verengungen der Herzkranzgefäße liefern kann. Besonders in klinisch schwierigen Situationen – etwa bei unauffälligem EKG oder noch nicht eindeutig erhöhten Herzinfarkt-Markern wie hochsensitivem Troponin T (hs-TnT) – kann die KI als zusätzliche „Zweitmeinung“ wertvolle Zeit sparen.

„Unser Ziel ist es, Ärztinnen und Ärzte in der Notaufnahme genau dann zu unterstützen, wenn klassische Befunde noch keine klare Entscheidung erlauben“, sagt Dr. med. Antonius Büscher, Leiter der assoziierten Arbeitsgruppe Computational Cardiology am Institut für Medizinische Informatik und Kardiologe in der Klinik für Rhythmologie am Universitätsklinikum Münster. „Die KI kann Hinweise liefern, bevor Troponinwerte ansteigen und damit helfen, kritische Patientinnen und Patienten früher zu identifizieren.“

Im nun geförderten Projekt wird das Verfahren in einer großen internationalen Patientenkohorte geprüft und weiterentwickelt. Anhand serieller hs-TnT-Messungen und detaillierter Herzkatheterbefunde soll die Leistungsfähigkeit der KI nicht nur insgesamt, sondern auch standort- und schweregradabhängig bewertet werden. Ziel ist eine präzise Kalibrierung, die unterschiedliche Patientengruppen und Versorgungsrealitäten berücksichtigt.

Ein besonderer Fokus liegt auf dem standortspezifischen „Fine-Tuning“ des Algorithmus. KI-Modelle können an Genauigkeit verlieren, wenn sie auf neue Patientenkollektive treffen. Durch gezieltes Weitertrainieren mit lokalen EKG-Daten soll die Vorhersagequalität vor Ort verbessert und gleichzeitig die allgemeine Robustheit des Modells erhalten bleiben.

„Wir wollen eine KI entwickeln, die nicht nur unter Studienbedingungen funktioniert, sondern im klinischen Alltag zuverlässig einsetzbar ist – unabhängig davon, in welchem Krankenhaus sie genutzt wird“, betont Büscher. „Nur so kann aus einem vielversprechenden Algorithmus ein echtes klinisches Werkzeug werden.“

Lucas Plagwitz, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medizinische Informatik, ergänzt: „Die standortspezifische Feinabstimmung des Modells ist entscheidend, um die Vorhersagen zuverlässig auf unterschiedliche Patientengruppen und Versorgungsrealitäten anzupassen.“

Langfristig soll das Projekt den Weg für einen sicheren, fairen und effizienten Einsatz KI-gestützter EKG-Diagnostik in der Notaufnahme ebnen. Frühere und präzisere Risikoeinschätzungen könnten unnötige Untersuchungen vermeiden, knappe Ressourcen gezielter einsetzen und die Zeit bis zur richtigen Behandlung verkürzen.

Das Projekt wird im Rahmen der Sonderforschungsförderung 2025 von der Deutschen Herzstiftung e.V. gefördert.

Kontakt:
Dr. med. Antonius Büscher
Lucas Plagwitz, M.Sc.

Link zum Paper: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf254