12-Kanal-EKG kann Herz-Kreislauf-­Risiken gut erkennen

/picture alliance, Zoonar, Yann Tang

Hamburg – Das klassische 12-Kanal-EKG, dessen diagnostische Bedeutung in letzter Zeit ein wenig in den Hintergrund getreten ist, könnte von Hausärzten in Zukunft genutzt werden, um die kardiometabolischen Risiken ihrer Patienten zu beurteilen.

Dies zeigen neue Studienergebnisse, die auf der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Kardiologie (DKG) vorgestellt wurden.

Häufige Erkrankungen wie Diabetes mellitus, Herzinsuffizienz, Bluthochdruck, koronare Herzkrankheit oder auch Schlaganfall (der häufig Folge eines Vorhofflim­merns ist) gehen mit Veränderungen im EKG einher, die für den Arzt mit bloßem Auge nicht erkennbar oder deutbar sind. Eine künstliche Intelligenz, die subtile Abweichungen von der Norm erkennt, könnte hier weiterhelfen.

Im Rahmen der „Hamburg City Health Study“ wurden Computer zunächst mit den EKGs von 5.557 Personen und deren Krankendaten gefüttert. Die Rechner unter­suchten dann mit einem „Convolutional Neural Network“, welche minimalen Veränderungen mit den Erkrankungen der Patienten assoziiert waren.

Die Künstliche Intelligenz (KI) entwarf insgesamt 5 Modelle, deren Validität Marius Knorr und Renate Schnabel vom Universitären Herz- und Gefäßzentrum Hamburg dann an einer 2. Gruppe von 2.932 Patienten prüfen ließen.

Die Ergebnisse können sich sehen lassen. In der ROC-Kurve („receiver operating characteristic“), die Sensitivität und Spezifität kombiniert, wurde ein AUC („area under the curve“) von 0,73 für die Erkennung eines Diabetes mellitus erzielt, die mit einem 95-%-Konfidenzintervall von 0,72-0,74 einen recht präzisen Eindruck von den Möglichkeiten der KI ermittelte.

Ein AUC-Wert von 1 wäre eine sichere Diagnose gewesen, ein Wert von 0,5 ein reines Zufallsergebnis. Auch bei Herzinsuffizienz (AUC 0,75; 0,70-0,79), Bluthoch­druck (AUC 0,73; 0,72-0,74) und koronarer Herzkrankheit (AUC 0,74; 0,72-0,76) wurden recht gute Werte erzielt.

Bei der Vorhersage eines früheren Schlaganfalls (AUC 0,62; 0,60-0,63), der nicht immer kardiale Ursachen hat, waren die Vorhersagen moderat. Bei der Kombination der 5 KIs konnte die Treffsicherheit noch ein wenig verbessert werden: Für Diabetes mellitus betrug die AUC 0,74, für eine Herzinsuffizienz 0,77, für den Bluthochdruck 0,74, für eine Koronare Herzkrankheit 0,75 und für einen vorausgegangenen Schlaganfall 0,63.

Nach Ansicht von Knorr und Schnabel zeigen die Ergebnisse, dass kardiovaskuläre Risikofaktoren in der Durchschnittsbevölkerung hinreichend aus einem EKG vorhergesagt werden können. Eine Einschränkung ergibt sich sicher daraus, dass die Erkrankungen in der „Hamburg City Health Study“ bereits bekannt waren. Richtig interessant wäre ein EKG, das den Arzt auf bisher nicht bekannte oder drohende kardiovaskuläre Probleme hinweist. © rme/aerzteblatt.de