Wie die Künstliche Intelligenz die kardiovaskuläre Medizin verändert

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) hat bereits heute zu bedeutenden Veränderungen in der kardiovaskulären Medizin geführt und wird in Zukunft eine grundlegende Transformation in diesem Bereich bewirken. Bereits in den 1980er und frühen 1990er Jahren begann der Einsatz von KI, zunächst durch einfache Algorithmen für die Datenanalyse, gefolgt von fortschrittlicheren Methoden wie maschinellem Lernen und Mustererkennung vor allem im Bereich der Diagnostik.

Diese ersten Ansätze fokussierten sich hauptsächlich auf die Analyse von EKG-Daten und Bildgebung. Diese frühen KI-Systeme waren zwar relativ einfach im Vergleich zu den heutigen fortschrittlichen Technologien, legten jedoch den Grundstein für die weiterführende Entwicklung und Integration von KI in der kardiovaskulären Medizin. Viele fragen sich vielleicht: Warum steht KI gerade heute so im Fokus, und warum ist gerade jetzt der Zeitpunkt günstig für die umfassende Integration von KI-Algorithmen in die klinische Praxis von Herz-Gefäss-Patienten? Zum einen erleben wir das erste Mal eine enorme Zunahme der Rechenleistung, die sich weiter exponentiell entwickelt. Zum anderen führt dies in Kombination mit verbesserten Algorithmen, der grossen Verfügbarkeit von Daten (Open Source) und Investitionen grosser Technologieunternehmen und Kapitalisierung von Start-Ups dazu, dass genau der jetzige Zeitpunkt ideal ist, um tiefgreifende Neuerungen in Diagnostik, Risikostratifizierung und Therapie mittels KI-Assistenz in der kardiovaskulären Medizin voranzutreiben.

Während sich Kardiologen:innen früher vorwiegend auf manuelle Auswertungen von Herztests wie Langzeit- EKGs oder Echokardiographiebilder MRI- (Magnetresonanztomographie) und CT-Bilder (Computertomographie) des Herzens stützten, setzen sie heutzutage vermehrt auf fortschrittliche KI-Technologien, die nicht nur die Genauigkeit der Diagnosen erhöhen, sondern auch die Patientenversorgung deutlich effizienter gestalten. Die Rolle der KI beschränkt sich nicht nur auf die Diagnostik, sondern erstreckt sich auch auf die Entwicklung personalisierter Medizin. Durch die Analyse einer breiten Palette von Patientendaten, einschliesslich demografischer Informationen, Lebensstil, Ko-Morbiditäten, genetischen Daten sowie seriellen Daten wie Laborwerten, Bilddaten und klinischem Verlauf, ermöglicht die KI-basierte personalisierte Medizin Ärzten, individuell angepasste Therapiepläne zu entwickeln. Die Entwicklung wird noch weitergehen und geht in Richtung noch fortgeschrittenerer diagnostischer Tools, die komplexe KI-Modelle nutzen, um selbst subtile Veränderungen in EKGs oder der Bildgebung zu identifizieren, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Ebenso könnte die Nutzung von KI in tragbaren Geräten und in der Telemedizin weiter zunehmen, was eine kontinuierliche Überwachung und präventive Gesundheitsversorgung für Patienten mit Herzerkrankungen ermöglicht.

Ein weiterer zukünftiger Schwerpunkt liegt in der Forschung, wo KI die Auswertung komplexer biologischer und klinischer Daten unterstützt, um neue Substanzen für Medikamente rasch zu entwickeln und in simulierten Modellen zu testen. Hier hört man oft den Begriff «Digitaler Zwilling» (auf English Digital Twin). Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell eines realen Systems oder Prozesses, das in der Arzneimittelforschung Medikamentenwirkungen virtuell simulieren kann. So können Forscher schneller erkennen, wie ein neues Medikament wirkt, ohne reale Tests durchführen zu müssen. Zum Beispiel kann ein Digitaler Zwilling eines Organs genutzt werden, um zu testen, wie ein Medikament spezifisch auf das eine oder andere System im Körper reagiert. Das spart Zeit und Kosten, da weniger echte Versuche nötig sind, und es hilft dabei, personalisierte Medikamente zu entwickeln mit einem besseren Wirkung-Verträglichkeitsprofil.

Trotz all dieser Fortschritte bleibt die Notwendigkeit einer ethischen Betrachtung und Sicherstellung der Datensicherheit ein zentrales Thema. Zudem müssen Ausbildungsprogramme für medizinisches Fachpersonal kontinuierlich angepasst werden, um die effektive Nutzung und das Verständnis von KI-Technologien zu gewährleisten. Insgesamt steht die Herz-Gefässmedizin am Anfang einer revolutionären Transformation durch KI, die das Potenzial hat, die Behandlung von Herz-Gefässkrankheiten grundlegend zu verändern und zu verbessern.

In unserer fortlaufenden Reihe werden wir uns intensiv mit dem Einsatz von KI in den verschiedenen Bereichen der Herz-Gefässmedizin auseinandersetzen und dabei eine Reihe von Instrumenten und Technologien genauer unter die Lupe nehmen. Wir planen einen tiefgehenden Einblick in die vielfältigen Anwendungen von KI, angefangen bei der Segmentierung von Bilddaten bis zur Diagnose, Risikostratifizierung und Behandlung. Unser Fokus liegt darauf, die verschiedenen Instrumente und Techniken, die im KI-Kontext zum Einsatz kommen, detailliert zu beleuchten. Ziel ist es, zu verstehen, wie sich deren Auswirkungen auf den Alltag der behandelnden Ärztinnen und Ärzte auswirken und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch für die Zukunft eröffnen.

Prof. Dr. Dr. med. Christoph Gräni, Bern

(Dieser Text wurde mit der Unterstützung von ChatGPT 4.0 erstellt.)