KI-Stethoskop verdoppelt Erkennungsrate von oft übersehener schwangerschaftsbedingter Herzinsuffizienz

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Ernst Müller
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KI-Stethoskop erkennt Herzprobleme bei Schwangerschaftsuntersuchung.

BerlinHerzinsuffizienz während der Schwangerschaft ist eine ernste Erkrankung, die oft übersehen wird, da ihre Symptome, wie Atemnot und extreme Müdigkeit, den typischen Beschwerden einer Schwangerschaft ähneln. Kürzlich präsentierte Forschung auf dem Kongress der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie hob eine Studie der Mayo Clinic hervor, die ein KI-unterstütztes Stethoskop verwendete. Dieses diagnostizierte doppelt so viele Fälle von schwangerschaftsbedingtem Herzversagen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Schwangerschaftsbedingte Herzinsuffizienz früh erkennen – Leben retten

Herzinsuffizienz, insbesondere die peripartale Kardiomyopathie, kann während der Schwangerschaft und nach der Geburt sehr gefährlich sein, wenn sie nicht rechtzeitig erkannt wird. Eine späte Diagnose kann zu ernsthaften Komplikationen führen, die intensivmedizinische Maßnahmen, mechanische Herzpumpen oder sogar eine Herztransplantation erforderlich machen. Eine frühzeitige Erkennung der Erkrankung ermöglicht es den Ärzten, rechtzeitig Behandlungen einzuleiten, die die Symptome effektiv lindern können.

Die Untersuchung zielte darauf ab, ein KI-gesteuertes digitales Stethoskop in Nigeria zu verwenden, wo während der Schwangerschaft häufig Herzprobleme auftreten. Die wichtigsten Erkenntnisse umfassen:

  • Mehr erkannte Fälle: Die KI-Tools entdeckten doppelt so viele Fälle mit einer niedrigen Ejektionsfraktion (EF) unter 50%.
  • Früherkennung: Ärzte, die KI nutzten, waren 12-mal häufiger in der Lage, eine Herzschwäche mit einer EF unter 45% zu finden, was auf eine peripartale Kardiomyopathie hinweist.
  • Gründliche Untersuchung: Das Screening, bei dem KI-erweiterte digitale Stethoskope und EKG-Algorithmen zum Einsatz kamen, war besonders genau bei der Identifizierung schwacher Herzfunktionen.

Der Algorithmus der Mayo Clinic für ein KI-gestütztes 12-Kanal-EKG wurde für den Einsatz in digitalen Stethoskopen von Eko Health angepasst. Die U.S. FDA hat dieses verbesserte Stethoskop zugelassen, um Herzinsuffizienz mit niedriger Ejektionsfraktion zu erkennen, was entscheidend für die richtige Behandlung dieser Erkrankung ist.

Auswertungen zeigten signifikante Vorteile auf verschiedenen Niveaus der Ejektionsfraktion (EF). Liegt die EF unter 45 %, weist dies auf eine peripartale Kardiomyopathie hin. Bei einer EF unter 40 % deutet dies auf eine Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion hin, bei der bestimmte Medikamente die Symptome erheblich lindern und das Todesrisiko senken können. Liegt die EF unter 35 %, ist die Herzfunktion stark eingeschränkt und erfordert fortgeschrittene Herzinsuffizienzbehandlungen sowie möglicherweise die Implantation eines Defibrillators.

Diese Studie hat bedeutende Auswirkungen und könnte die pränatale Versorgung revolutionieren. Der Einsatz von KI-Technologie kann insbesondere in Ländern mit hohen Schwangerschafts-bedingten Herzfehler-Raten, wie Nigeria, die Ergebnisse verbessern. Es ist wesentlich zu verstehen, wie Gesundheitsdienstleister diese Werkzeuge nutzen und einführen können. Der Erfolg der Studie in Nigeria zeigt, dass die weltweite Anwendung dieser Technologien die Gesundheit von Müttern verbessern könnte.

Der nächste Schritt besteht darin, dieses KI-Tool in den USA zu testen, um seine Wirksamkeit in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen und für unterschiedliche Bevölkerungsgruppen zu bewerten. Besonders wichtig ist diese Überprüfung, da afrikanisch-amerikanische Frauen eine höhere Rate an periparter Kardiomyopathie aufweisen. Mit starker Finanzierung und Forschungsunterstützung könnte diese Technologie die Gesundheitsversorgung von Müttern erheblich verbessern.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03243-9

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Demilade A. Adedinsewo, Andrea Carolina Morales-Lara, Bosede B. Afolabi, Oyewole A. Kushimo, Amam C. Mbakwem, Kehinde F. Ibiyemi, James Ayodele Ogunmodede, Hadijat Olaide Raji, Sadiq H. Ringim, Abdullahi A. Habib, Sabiu M. Hamza, Okechukwu S. Ogah, Gbolahan Obajimi, Olugbenga Oluseun Saanu, Olusoji E. Jagun, Francisca O. Inofomoh, Temitope Adeolu, Kamilu M. Karaye, Sule A. Gaya, Isiaka Alfa, Cynthia Yohanna, K. L. Venkatachalam, Jennifer Dugan, Xiaoxi Yao, Hanna J. Sledge, Patrick W. Johnson, Mikolaj A. Wieczorek, Zachi I. Attia, Sabrina D. Phillips, Mohamad H. Yamani, Yvonne Butler Tobah, Carl H. Rose, Emily E. Sharpe, Francisco Lopez-Jimenez, Paul A. Friedman, Peter A. Noseworthy, Rickey E. Carter. Artificial intelligence guided screening for cardiomyopathies in an obstetric population: a pragmatic randomized clinical trial. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03243-9
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