KI revolutioniert Herzscans: mehr Zeit für erweiterte Herzversorgung durch Ärzte

BerlinWissenschaftler haben große Fortschritte bei der Überprüfung der Herzgesundheit gemacht, indem sie künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um die Analyse von MRT-Scans zu beschleunigen. Forscherteams der Universitäten East Anglia, Sheffield und Leeds haben ein neues KI-Modell entwickelt, das Herzbilder aus MRT-Scans in einer Vier-Kammer-Ansicht analysiert.

Das neue KI-Modell bietet zahlreiche Vorteile:

• Verkürzt die Analysezeit von MRT-Scans von 45 Minuten auf wenige Sekunden.
• Liefert präzise Messungen der Herzgröße und -funktion.
• Garantiert konsistente und verlässliche Ergebnisse.

Dr. Pankaj Garg von der Norwich Medical School der UEA und beratender Kardiologe hat zusammen mit seinem Team die Entwicklung der 4D-MRI-Bildgebung geleitet. Diese innovative Methode ermöglicht nicht-invasive und präzise Gesundheitsuntersuchungen. Dr. Garg betont, dass ihr KI-Modell Ergebnisse liefert, die denen menschlicher Ärzte gleichwertig sind, jedoch wesentlich schneller. Dieses automatisierte System könnte die Patientenversorgung erheblich verbessern und die Ressourcenverwaltung in Krankenhäusern optimieren.

Eine Studie analysierte Daten von 814 Patienten aus den Krankenhäusern in Sheffield und Leeds, um ein KI-Modell zu trainieren. Anschließend wurde das Modell an 101 Patienten des Norfolk and Norwich University Hospitals getestet. Im Gegensatz zu früheren KI-Studien, die sich nur auf zwei Herzkammern konzentrierten, untersucht dieses Modell alle vier Kammern und liefert somit eine umfassendere Beurteilung.

Dr. Hosamadin Assadi, ein Doktorand, betonte, wie KI die Bewertung der Herzfunktion und -struktur automatisieren kann. Diese Automatisierung kann die Diagnose, die Behandlungsentscheidungen und die Ergebnisse für Herzpatienten verbessern. Sie kann auch die Sterblichkeit basierend auf Herzmaßen vorhersagen und zeigt großes Potenzial für die zukünftige Herzversorgung.

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Das KI-Modell wurde in mehreren Krankenhäusern, mit unterschiedlichen Scannertypen und an einer Vielzahl von Patienten getestet. Die Forschungsteams empfehlen, das Modell zukünftig an mehr Patienten sowie bei verschiedenen häufigen Krankheiten zu testen, um seine Effektivität in realen Situationen sicherzustellen.

Wissenschaftler der Universitäten von UEA, Leeds und Sheffield haben die Herz-MRTs für Frauen verbessert. Dank dieser Verbesserung konnte die Erkennung von frühen oder grenzwertigen Herzkrankheiten bei Frauen um 16,5 % gesteigert werden. Die frühzeitige Erkennung dieser Probleme ist entscheidend, da Frauen oft andere Symptome zeigen und spezielle Diagnosemethoden benötigen.

Institutionen wie das Leiden University Medical Centre und verschiedene NHS Trusts arbeiteten zusammen. Die Studie wurde durch das Wellcome Trust Clinical Research Career Development Fellowship finanziert.

Die Studie mit dem Titel „Entwicklung und Validierung einer KI-gestützten Segmentierung von Vierkammeransichten in der cine-CMR“ wurde im Fachjournal European Radiology Experimental veröffentlicht.

Dies ist ein bedeutender Fortschritt im Einsatz von KI für medizinische Diagnosen, da es schnellere und präzisere Beurteilungen der Herzgesundheit ermöglicht, die die Patientenbetreuung und -behandlung revolutionieren können.