Im Rahmen einer neuen Studie, die am 30. März 2025 im European Heart Journal veröffentlicht wurde, entwickelten Forscherinnen und Forscher des Inserm, der Universität Paris Cité und der AP-HP in Zusammenarbeit mit amerikanischen Wissenschaftlern ein künstliches neuronales Netzwerk, das das menschliche Gehirn nachahmt.
Durch die Analyse von Daten aus über 240.000 ambulanten Elektrokardiogrammen konnte dieser Algorithmus in mehr als 70 % der Fälle Patienten identifizieren, die ein Risiko für eine schwerwiegende Arrhythmie haben, die innerhalb der folgenden zwei Wochen zu einem Herzstillstand führen kann.
Jährlich verursacht der plötzliche Herztod weltweit mehr als 5 Millionen Todesfälle (1). Viele dieser Herzstillstände treten plötzlich ohne erkennbare Vorzeichen auf und betreffen Menschen aus der Allgemeinbevölkerung, manchmal ohne bekannte Vorerkrankungen des Herzens.
Laut einer neuen Studie unter der Leitung eines Teams von Forscherinnen und Forschern des Inserm, der Universität Paris Cité und der AP-HP in Zusammenarbeit mit amerikanischen Wissenschaftlern könnte künstliche Intelligenz helfen, Arrhythmien besser vorherzusagen – unerklärliche Herzrhythmusstörungen, deren schwerste Formen zu einem tödlichen Herzstillstand führen können.
Im Rahmen dieser Studie entwickelten Ingenieure des Unternehmens Cardiologs (Philips-Konzern) in Zusammenarbeit mit der Universität Paris Cité und der Harvard University ein künstliches neuronales Netzwerk. Konkret imitiert dieser Algorithmus die Funktionen des menschlichen Gehirns mit dem Ziel, die Prävention des plötzlichen Herztods zu verbessern.
Die Forscher analysierten Millionen von Stunden Herzschlagdaten aus 240.000 ambulanten Elektrokardiogrammen, die in sechs Ländern (USA, Frankreich, Großbritannien, Südafrika, Indien und Tschechien) gesammelt wurden.
Mithilfe der künstlichen Intelligenz gelang es ihnen, neue schwache Signale zu identifizieren, die auf ein Arrhythmie-Risiko hinweisen. Die Forscher konzentrierten sich insbesondere auf die Zeit, die für die elektrische Stimulation und Entspannung der Herzkammern während eines vollständigen Herzzyklus benötigt wird.
"Wir haben festgestellt, dass es möglich ist, anhand der Analyse ihres elektrischen Signals über 24 Stunden Personen zu identifizieren, die in den folgenden zwei Wochen eine schwere Herzrhythmusstörung entwickeln könnten. Diese Art von Arrhythmie kann, wenn sie nicht behandelt wird, zu einem tödlichen Herzstillstand führen", erklärt Laurent Fiorina, Hauptautor der Studie, Forscher im Labor Paris - Zentrum für kardiovaskuläre Forschung (Inserm/Universität Paris Cité), Kardiologe am Institut cardiovasculaire Paris Sud und medizinischer Direktor für künstliche Intelligenz bei Philips.
Das künstliche neuronale Netzwerk befindet sich noch in der Evaluationsphase, hat aber im Rahmen dieser Studie gezeigt, dass es in 70 % der Fälle Risikopatienten und in 99,9 % der Fälle Patienten ohne Risiko erkennen kann.
In Zukunft könnte dieser Algorithmus zur Überwachung von Risikopatienten im Krankenhaus eingesetzt werden. Vorausgesetzt, seine Leistung wird weiter verbessert, könnte er auch in Geräte wie ambulante Blutdruckmessgeräte integriert werden, um das Risiko von Bluthochdruck aufzuzeigen, oder sogar in Smartwatches.
"Was wir hier vorschlagen, ist ein Paradigmenwechsel in der Prävention des plötzlichen Herztods, kommentiert Eloi Marijon, Forschungsdirektor am Inserm im Labor Paris - Zentrum für kardiovaskuläre Forschung (Inserm/Universität Paris Cité), Professor für Kardiologie an der Universität Paris Cité und Leiter der Kardiologie am Hôpital européen Georges-Pompidou AP-HP. Bisher versuchten wir, Risikopatienten mittel- und langfristig zu identifizieren, aber wir waren nicht in der Lage vorherzusagen, was in den Minuten, Stunden oder Tagen vor einem Herzstillstand passieren könnte. Heute können wir dank der künstlichen Intelligenz diese Ereignisse kurzfristig vorhersagen und potenziell handeln, bevor es zu spät ist."
Die Forscher möchten nun prospektive klinische Studien durchführen, um die Wirksamkeit dieses Modells unter realen Bedingungen zu testen.
"Es ist entscheidend, dass diese Technologie in klinischen Studien evaluiert wird, bevor sie in die medizinische Praxis integriert werden kann, betont Laurent Fiorina. Aber was wir bereits gezeigt haben, ist, dass künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Prävention schwerer Arrhythmien radikal zu verändern."
Anmerkung:
(1) https://www.thelancet.com/commissions/sudden-cardiac-death