Herzinfarkte zählen weltweit zu den häufigsten Todesursachen – trotz Fortschritten in der Medizin bleiben viele Warnzeichen unerkannt. Doch immer mehr Startups setzen auf Künstliche Intelligenz, um genau das zu ändern. Sie entwickeln Technologien, die Risiken frühzeitig erkennen und Leben retten können.
Die stille Gefahr: Warum Herzinfarkte oft zu spät erkannt werden
Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind laut Weltgesundheitsorganisation (WHO) für rund 17,9 Millionen Todesfälle jährlich verantwortlich. Ein wesentlicher Faktor dabei: Herzinfarkte werden häufig erst erkannt, wenn es bereits zu spät ist. Klassische Risikobewertungen stützen sich auf statische Faktoren wie Blutdruck, Cholesterin oder Lebensstil, unterschätzen jedoch oft individuelle Krankheitsverläufe oder unspezifische Symptomkombinationen. Genau hier setzt Künstliche Intelligenz an – mit datengetriebenen Modellen, die Muster analysieren, die für das menschliche Auge unsichtbar bleiben.
Wie KI-Algorithmen das Risiko frühzeitig erkennen
Künstliche Intelligenz nutzt große Datenmengen, um prädiktive Modelle zu trainieren. Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, ist dabei besonders vielversprechend. KI-Systeme analysieren EKG-Aufzeichnungen, Blutwerte, MRI-Scans und sogar kontinuierlich erhobene Daten aus Wearables, um subtile Anzeichen eines bevorstehenden Myokardinfarkts zu erkennen. Oft erfolgt dies mit einer Präzision, die traditionelle Verfahren deutlich übertrifft.
Ein Beispiel liefert die im New England Journal of Medicine veröffentlichte Studie von Attia et al. (2022), in der ein neuronales Netzwerk trainiert wurde, um eine asymptomatische linksventrikuläre Dysfunktion – ein Frühindikator für Herzinsuffizienz – anhand normaler EKGs zu erkennen. Die KI erzielte eine AUC (Area under Curve) von 0,93 – ein Wert, der nahe an die diagnostische Perfektion heranreicht.
Startups als Innovationsmotor im kardiologischen KI-Sektor
Insbesondere HealthTech-Startups treiben diese Entwicklung rasant voran. Unternehmen wie Cardiologs (Frankreich), Cleerly (USA), HeartFlow (USA) oder Kardia by AliveCor (USA) nutzen KI-basierte Verfahren zur Früherkennung und Risikoeinschätzung kardiologischer Ereignisse. Europäische Anbieter wie Preventicus aus Jena oder Cardisio aus Frankfurt schließen die Lücke zwischen Diagnostik und präventiver Medizin.
Ein besonders spannendes Beispiel ist Cardisio: Das Frankfurter Startup entwickelte ein Algorithmus-basiertes Verfahren, das anhand eines Cardio-Scans und KI-Analyse das Risiko einer koronaren Herzkrankheit binnen 4 Minuten einschätzen kann – ganz ohne Injektionen oder Belastungstests. Laut einer im „European Heart Journal – Digital Health“ veröffentlichten Studie erreichte der Test eine Sensitivität von über 85 %.
Technologien und Trends: Was funktioniert – und was (noch) nicht?
Der technologische Fortschritt schöpft aus verschiedenen Quellen:
- Wearable Data: Smarte Uhren und Fitness-Tracker erfassen kontinuierlich Herzfrequenz, HRV (Herzfrequenzvariabilität) oder Schlafqualität. Mit KI lassen sich diese Daten zu klinisch nutzbaren Erkenntnissen aggregieren.
- Bildgebende Verfahren + KI: Startups wie HeartFlow setzen auf KI-gestützte Interpretation von CT-Angiogrammen, um Engstellen in Herzkranzgefäßen zu erkennen.
- Natural Language Processing (NLP): Klinische Notizen, Anamnesen und Befundberichte werden via NLP ausgewertet, um Risikopatienten früh zu identifizieren.
Doch so vielversprechend die Technologien erscheinen – sie stehen vor Herausforderungen: fehlende Standardisierung, Datenschutzkonflikte, Black-Box-Charakter der Algorithmen und Fragmentierung der Gesundheitsdatensätze.
Nach einer Analyse von McKinsey & Company aus dem Jahr 2024 könnten durch KI-basierte Prävention und Diagnostik pro Jahr bis zu 150 Milliarden US-Dollar im Gesundheitswesen weltweit eingespart werden – vorausgesetzt, die Systeme sind zuverlässig und flächendeckend einsetzbar.
Regulierungen und ethische Herausforderungen
Die EU-Medizinprodukteverordnung (MDR) von 2021 verlangt für KI-basierte Medizinprodukte eine risikobasierte Klassifizierung, klinische Evaluation und eine nachvollziehbare Dokumentation. Für viele Startups bedeutet das: lange Zertifizierungsprozesse, Zulassungsverfahren und hohe regulatorische Komplexität. Gerade im Bereich Deep Learning, wo Algorithmen teilweise „Black Boxes“ darstellen, ist die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen zentral.
Zudem mahnen Ethikbeiräte zur Vorsicht: Wer trägt im Fehlerfall die Verantwortung – Entwickler, Anwender oder Algorithmus? Werden bestimmte Patientengruppen von den Datensätzen unterrepräsentiert? Und: Wie lässt sich sicherstellen, dass KI auch soziale Ungleichheiten nicht reproduziert?
3 praktische Tipps für Klinikleiter, Ärzte und technische Entscheider
- Setzen Sie auf interoperable Systeme: Datenintegration aus verschiedenen Quellen (Wearables, Klinik-IT, EKGs) ist essenziell für eine ganzheitliche KI-Analyse.
- Legen Sie Wert auf erklärbare KI: Für Vertrauen und medizinische Nachvollziehbarkeit sollten nur Lösungen mit XAI (eXplainable AI) eingesetzt werden.
- Planen Sie ethische Begleitprozesse ein: Implementieren Sie KI-Ethikboards oder nutzen Sie Leitlinien wie die „Ethik-Leitlinien der EU-Kommission für vertrauenswürdige KI“.
Zukunftsausblick: Von der Früherkennung zur Prävention
Die Vision vieler Entwickler geht über die reine Früherkennung hinaus: KI-Systeme sollen im Zusammenspiel mit Alltagstechnologien wie Smartphones präventiv wirken. Denkbar sind etwa personalisierte Risikowarnungen in Echtzeit, präventive Lebensstilanpassungen auf Basis von KI-Empfehlungen oder gar KI-gesteuerte Interventionsempfehlungen für Hausärzte. Studien aus Stanford und dem MIT zeigen, dass regelmäßige KI-Risikoscreenings mittels tragbarer Geräte Infarktwahrscheinlichkeiten um bis zu 27 % senken können.
Doch bis zur klinischen Routine ist es ein weiter Weg. Nicht alle Lösungen sind evidenzbasiert validiert, und Datenschutzfragen sind nicht abschließend gelöst. Dennoch ist klar: KI wird die kardiologische Diagnostik in den nächsten Jahren maßgeblich beeinflussen – und dabei schon bald zum differenzierenden Faktor zwischen reaktiver und proaktiver Medizin werden.
Welche Erfahrungen haben Sie mit KI im kardiologischen Bereich gemacht? Nutzen Sie bereits Lösungen in Ihrem klinischen Alltag oder forschen Sie in diesem Bereich? Teilen Sie Ihre Einblicke und Meinung mit unserer Community!
