Künstliche Intelligenz analysiert EKG-Aufnahmen in zwei Sekunden und erkennt Herzkrankheiten

Technik und Auswirkungen

Aus 1,6 Millionen Patientendaten trainiert Fr das Training des Modells wurden 1,6 Millionen EKG-Daten, die mit Patientenaufzeichnungen aus Brasilien abgeglichen wurden, sowie Millionen zustzlicher Aufzeichnungen aus den Vereinigten Staaten Daten hat das Modell gelernt, nicht nur aktuelle Diagnosen zu erkennen, sondern auch, in welche Krankheiten sich versteckte Muster auf dem Elektrokardiogramm (EKG) in den kommenden Jahren entwickeln können.

Im Rahmen eines umfassenden Forschungsprogramms wurde mitgeteilt, dass die Software bei Herzinfarkten und Arrhythmien eine Genauigkeit von 83 % bis 93 % sowie bei Diabetes und Nierenerkrankungen eine Genauigkeit von 70 % bis 80 % erreicht.

Prozesse der Zulassung und regulatorische Genehmigungen Das vom British Heart Foundation geförderte Projekt ist in den kommerziellen Prozess eingetreten, wobei das akademische Unternehmen Cardiovolt.ai, dessen Gründer Professor Fu Siong Ng und Dr. Arunashis Sau sind, die Schnittstelle bildet.

Technik und Auswirkungen

Das Unternehmen hat eine Seed-Finanzierung in Höhe 1,84 Millionen US-Dollar (1,4 Millionen Pfund Sterling) erhalten und zielt darauf ab, die künstliche Intelligenz in tragbare EKG-Geräte der Handgröße zu integrieren.

Dafür müssen jedoch zur Einführung des Systems in den routinemäßigen klinischen Einsatz in Krankenhäusern die Prozesse der klinischen Validierung und der Zulassung als Medizinprodukt abgeschlossen werden.

Die derzeitigen Ergebnisse belegen zwar, dass aus den EKG-Daten verborgene Informationen extrahiert werden können, doch die langfristigen Auswirkungen der Patienten werden noch beobachtet.