Wenn es um KI in der Kardiologie geht, befinden wir uns in einer Art Schwebezustand zwischen Hoffnung und Angst. Einerseits verspricht KI, dass eine personalisierte Behandlung von Herzerkrankungen bald Realität wird. Doch ist die KI schon bereit dafür? Das ist die Frage, die sich viele Kardiologen aktuell stellen.
In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die Bereiche der Kardiologie, in denen KI bereits zum Einsatz kommt und wir zeigen, wie medizinisches Fachpersonal die Hürden überwunden hat, um KI erfolgreich einzusetzen.
3 Einsatzmöglichkeiten von KI in der Kardiologie mit Potenzial
Die Kardiologie ist seit jeher eng mit dem technologischen Fortschritt verbunden. Der Einsatz von IT-Lösungen in der Herzmedizin ist schon lange selbstverständlich. Kein Wunder also, dass die Kardiologie auch ein Vorreiter beim Einsatz von KI-Lösungen ist.
Algorithmen helfen bei der Erstellung von KI-Modellen in kardiologischen Abteilungen. Folgende Modelle, jedes mit eigenen Stärken und Anwendungsbereichen, sind besonders aussichtsreich:
- Convolutional Neural Networks (Konvolutionale neuronale Netze, CNNs)
- Recurrent Neural Networks (Rekurrente neuronale Netze, RNNs)
- Explainable AI (Erklärbare KI, XAI)
Diese KI-Modelle für die Kardiologie schauen wir uns nun näher an.
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Ein Convolutional Neural Network (Konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN)) verdankt seinen Namen seinem Hauptmerkmal: der "Konvolutionsschicht". Die Konvolutionsschicht ist entscheidend für die Erkennung visueller Muster. Die Netze wenden Filter oder Kerne auf visuelle Daten an, und die Filter helfen dann, Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen, z. B. Kanten, Ecken und Textur.
In der Kardiologie verarbeiten CNNs medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, Magnetresonanztomografien (MRT) und Computertomografien (CT). Sie können Herzprobleme in diesen Bildern hervorragend identifizieren. CNNs schlüsseln auch Herzstrukturen auf und finden Anomalien in Angiogrammen.
Recurrent Neural Networks (RNNs)
Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) verarbeiten Daten, die in einer bestimmten Reihenfolge eingehen und sich im Laufe der Zeit ändern. Sie erfassen zeitliche Abhängigkeiten in Daten und erkennen Veränderungen.
In der Kardiologie überprüfen RNNs Herzdaten im Zeitverlauf. Sie überwachen zum Beispiel Elektrokardiogramme (EKGs), erkennen Veränderungen der Herzfrequenz und identifizieren Arrhythmien. Auf diese Weise können RNNs die Verläufe von Krankheiten vorhersagen und Herzprobleme frühzeitig erkennen.
Explainable AI (XAI)
Ein häufiges Problem bei der KI in der Medizin, so auch in der Kardiologie, ist das sogenannte "Blackbox"-Konzept. Die Algorithmen liefern Ergebnisse in einer Weise, die für das medizinische Fachpersonal unklar bleibt. Dieser Mangel an Klarheit und Erklärung lässt die Mediziner an den Ergebnissen zweifeln. Sie verstehen nicht, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen kommt.
Explainable AI (XAI) steht für "erklärbare KI", weil es darum geht, KI verständlich zu machen. Ihr Hauptmerkmal besteht darin, die Entscheidungen der KI zu erläutern, damit die Menschen ihr mehr Vertrauen entgegenbringen können. In anderen Worten: XAI legt offen, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen kommt. So kann sie beispielsweise die kritischen Faktoren hervorheben, die ihre Entscheidungen beeinflussen. Sie kann auch visuell darstellen oder in verständlicher Sprache erklären, wie sie zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Das schafft Transparenz und erhöht die Vertrauenswürdigkeit.
In der Kardiologie kann XAI erklären, warum KI bestimmte Diagnosen oder Behandlungen vorschlägt. Das schafft Vertrauen bei Ärzten und Patienten, weil es zeigt, dass die Erkenntnisse der KI klinisch relevant sind.
Nun zeigen wir anhand von 3 Erfolgsgeschichten, wie KI erfolgreich in die Kardiologie integriert werden kann.
Use Case 1: KI unterstützt die Auswertung von EKGs
Das EKG ist seit vielen Jahren ein unverzichtbares Hilfsmittel in der Kardiologie. Seine Auswertung ist jedoch herkömmlicherweise von menschlichen Experten abhängig. So kann ein erfahrener Kardiologe ein EKG schnell auswerten und einen möglichen Herzinfarkt erkennen. Ein weniger erfahrener Kollege hingegen könnte kritische Indikatoren übersehen und ein Herzproblem nicht diagnostizieren. Dies führt zu Qualitätsunterschieden in der kardiologischen Versorgung.
KI ist bei der EKG-Auswertung ein großartiges Hilfsmittel für Kardiologen, da sie lebenswichtige Anzeichen für Herzkrankheiten erkennt und häufig übersehene Muster identifiziert. Dies hilft Kardiologen, eine erstklassige kardiologische Versorgung zu gewährleisten.
Ein Praxisbeispiel
An der Technischen Hochschule Mittelhessen entwickelten zwei Doktoranden mit einem Partner der Justus-Liebig-Universität Gießen eine KI-Lösung zur Auswertung von EKGs.
KardioIQ wertet die Aufzeichnungen von EKGs automatisiert und computergestützt aus. Mithilfe von künstlicher Intelligenz erstellt die Lösung ein individuelles Risikoprofil potenzieller Herzerkrankungen für Patienten, das leicht in klinische und nichtklinische Abläufe integriert werden kann. Durch KardioIQ stehen potentiell lebensrettende Informationen schnell zur Verfügung und aufwendigere Untersuchungen werden unnötig.
KardioIQ steht Ärzten und Kliniken als kostengünstiges, KI-gestütztes Instrument zur Unterstützung der medizinischen Risikoeinschätzung und Diagnostik zur Verfügung.
Die Vorteile
- Zuverlässigere Diagnosen. KI liefert EKG-Auswertungen mit dem hohen Maß an Genauigkeit, das für hochqualifizierte Fachärzte typisch ist.
- Bessere Früherkennung und Diagnose. KI erkennt Muster in den EKG-Daten, die von menschlichen Beobachtern möglicherweise nicht erkannt werden. Dadurch hilft sie, selbst kleinste Anomalien zu erkennen.
Use Case 2: KI in der kardialen Bildgebung
Die kardiale Bildgebung spielt in der Kardiologie eine wichtige Rolle. Sie liefert ein detailliertes Bild der Herzgesundheit. Um dieses Bild zu erhalten, setzen Kardiologen verschiedene Methoden ein. Die bekanntesten sind die Echokardiographie, die nukleare Bildgebung, CT-Scans und die kardiale Magnetresonanztomographie (CMR).
Allerdings gibt es ein paar Probleme. Erstens erzeugen sie so viele Daten, dass sie für einen Menschen kaum zu verarbeiten sind. Zweitens können diese Bilder von schlechter Qualität und schwer zu lesen sein, sowohl für Fachleute als auch für technische Lösungen. Dadurch wird das Bild des Herzens weniger detailliert und genau.
Eine vielversprechende Lösung für diese Herausforderungen bietet KI in der Medizin. Ein KI-Modell kann so viele Daten verarbeiten, wie Sie ihm zuführen. Außerdem lernt es Muster aus einer großen Anzahl von Bildern - eine Fähigkeit, die es dem KI-Modell ermöglicht, Ähnlichkeiten zu erkennen, selbst wenn Daten fehlen oder von geringer Qualität sind.
Ein Praxisbeispiel
Ein Forscherteam aus dem Vereinigten Königreich hat sich mit Methoden zur Qualitätssicherung bei der CMR-Bildgebung befasst. Obwohl es sich um ein gängiges Instrument zur Untersuchung des Herzens handelt, kann die Qualität der Bildgebung für den Einsatz im klinischen Umfeld unzureichend sein.
Um dieses Problem zu lösen, entwickelten die Forscher eine KI-gesteuerte Pipeline. Die Pipeline überprüft die Qualität der eingegebenen und ausgegebenen CMR-Daten, indem sie diese mit den Datensätzen vergleicht, auf denen sie trainiert wurde. Sie setzt sich aus zwei Phasen der Qualitätskontrolle zusammen:
- Phase der Qualitätskontrolle vor der Analyse der Bilder. In dieser Phase wird die Qualität der eingegebenen Bilder überprüft. So werden beispielsweise Probleme durch Bewegungen und Fehler bei der Erstellung der Herzbilder aufgedeckt. Dadurch wird sichergestellt, dass die für die Analyse verwendeten Daten von guter Qualität sind.
- Phase der Qualitätskontrolle nach der Analyse der Bilder. In dieser Phase analysiert die Pipeline das Ausgabeergebnis und dessen Qualität. Sie prüft, ob die Bilder richtig ausgerichtet sind, bewertet, wie gut die Segmentierung das Herz abdeckt, und stellt sicher, dass die Ausgabemessungen genau sind. Mit diesem Schritt wird die Zuverlässigkeit der Ergebnisse gewährleistet.
Die Forscher testeten die Leistung der Pipeline an echten Patienten. Zu diesem Zweck wendeten sie die Maßnahmen zur Qualitätskontrolle auf gesunde Personen und Patienten mit Herzerkrankungen an. Das System erwies sich in beiden Szenarien als zuverlässig.
Die Vorteile auf einen Blick:
- Früherkennung und Überwachung von Herzkrankheiten. KI ist ein wertvolles Werkzeug für die Arbeit mit Aufnahmen unterschiedlicher Qualität von Herzerkrankungen.
- Automatisierung von Prozessen. KI-Algorithmen beschleunigen und verbessern die Interpretation von Aufnahmen des Herzens. Auf diese Weise spart die KI Zeit und liefert schneller Ergebnisse.
Use Case 3: Maschinelles Lernen zur Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen
In der Kardiologie müssen schnelle Entscheidungen getroffen werden, um Leben zu retten. Um diese Entscheidungen treffen zu können, benötigen Ärzte und Pfleger Patientendaten in Echtzeit. Doch es gibt eine gute und eine schlechte Nachricht. Es gibt zwar medizinische Geräte, die diese Daten liefern können, aber die Menge ist einfach zu groß. Der Mensch ist mit den Daten überfordert und kann leicht entscheidende Details übersehen.
An dieser Stelle kommen ML-Algorithmen ins Spiel. Sie extrahieren und entschlüsseln Muster, die sich in großen Datensätzen verbergen. Darüber hinaus decken sie Zusammenhänge auf, die menschlichen Fachleuten entgehen könnten. Das Ergebnis? Präzisere Diagnosen, bessere Vorhersagen und eine bessere Patientenversorgung.
Ein Praxisbeispiel
Das belgische OLV-Krankenhaus stand vor der Aufgabe, Vorhofflimmern (AF) zu behandeln. Dabei handelt es sich um eine verbreitete Herzerkrankung, die häufig mit Fettleibigkeit und Bluthochdruck einhergeht. Das Krankenhaus setzte zur Behandlung eine Ablation ein, aber aufgrund von Herzrhythmusstörungen war es schwierig zu beurteilen, wie die Behandlung während des Eingriffs verlief.
Um dieses Problem zu lösen, entschied sich das Krankenhaus für die ML-Technologie. Sie erkennt Anzeichen von Vorhofflimmern auch bei unregelmäßigen Herzrhythmen.
Um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten, entschied man sich für eine mehrteilige Lösung des Unternehmens CathVision. Die Lösung basiert auf dem Signal-Komplexitäts-ML-Algorithmus. Sie umfasst auch andere Elemente aus der CARDIALYTICS™-Suite von CathVision. Diese Teile arbeiten nahtlos zusammen.
So funktioniert die Lösung:
- Der Signal-Komplexitäts-Algorithmus sammelt Informationen von einem ebenfalls von CathVision bereitgestellten Gerät namens ECGenius System™.
- Der Algorithmus analysiert die Daten mithilfe von ML und erkennt Muster in den elektrischen Signalen, selbst wenn die Daten unregelmäßig oder durch Rauschen gestört sind.
- Wenn neue Daten vom ECGenius System™ aufgezeichnet werden, wertet der Algorithmus diese kontinuierlich aus. So können die Ärzte den Zustand des Herzens in Echtzeit überwachen.
Die Lösung ermöglicht es dem medizinischen Personal, bessere Entscheidungen während der Ablation zu treffen. Jetzt können sie den Fortschritt des Verfahrens bewerten und ihn gegebenenfalls korrigieren.
Die Vorteile
- Überwachung in Echtzeit. ML extrahiert und interpretiert Muster aus einem Datenfluss in Echtzeit. Dies hilft Ärzten und Pflegern, in Notfällen sofort zu reagieren.
- Kontinuierliches Lernen. ML-Modelle können sich anpassen und im Zeitverlauf aus neuen Daten lernen. Dadurch sind sie in der Lage, mit sich verändernden Herzproblemen umzugehen und während eines Eingriffs Anpassungen zu veranlassen.
Unterm Strich
KI in der Medizin hat Potenzial und die Kardiologie ist im Gesundheitsbereich Vorreiter bei der Einführung von KI. Fortschritte bei neuronalen Netzen und XAI machen KI für Skeptiker in der Kardiologie attraktiver. Die zunehmende Akzeptanz führt dazu, dass diese Innovationen die EKG-Analyse und die kardiale Bildgebung verbessern.
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