Kardiale Amyloidose: Frühe Diagnose dank Künstlicher Intelligenz

Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der MedUni Wien (Österreich) hat ein KI-System entwickelt und überprüft, mit dem die kardiale Amyloidose automatisiert und verlässlich erkannt werden kann. Die Studienergebnisse wurden aktuell in „The Lancet Digital Health“ publiziert.

Kardiale Amyloidose ist eine folgenschwere Erkrankung, bei der sich abnormale Proteine (Amyloide) im Herzmuskel ansammeln und die Herzfunktion beeinträchtigen. Da die Erkrankung unbehandelt zu schwerwiegenden Komplikationen wie zum Beispiel Herzinsuffizienz und in vielen Fällen zum Tod führt, ist eine frühe Diagnose für einen rechtzeitigen Therapiebeginn unerlässlich. Hier kommt das auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende neue System ins Spiel.

Entwickelt und validiert wurde dieses anhand der Datensätze von 16.000 Patientinnen und Patienten, die in neun Institutionen in Europa und Asien, darunter das AKH Wien, zwischen 2010 und 2020 eine Untersuchung mittels Szintigrafie-Bildgebung erhalten hatten. Das im Zuge der Forschungsarbeit unter Leitung von Christian Nitsche (Universitätsklinik für Innere Medizin II der MedUni Wien) und Marcus Hacker (Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin der MedUni Wien) neu geschaffene KI-Tool kann die kardiale Amyloidose im Rahmen einer Szintigrafie automatisiert erkennen und somit die Diagnosestellung entscheidend beschleunigen.

Mindestens ebenso zuverlässig wie die ärztliche Diagnose

Die KI-Anwendung wurde im Rahmen der groß angelegten Studie nicht nur entwickelt, sondern auch auf Genauigkeit im Vergleich zur diagnostischen Leistung von Ärztinnen und Ärzten überprüft. „Dabei haben wir festgestellt, dass das System kardiale Amyloidose durchgehend mindestens ebenso zuverlässig erkennen kann wie medizinische Expert:innen“, berichten die Erstautoren Clemens Spielvogel und David Haberl von der Universitätsklinik für Radiologie und Nuklearmedizin der MedUni Wien. Auch mögliche Übereinstimmungen der Diagnosestellungen des KI-Systems mit dem Auftreten von Herzversagen und dem Sterberisiko wurden vom Forschungsteam untersucht. Dabei zeigte sich, dass Szintigrafiepatienten, bei denen das KI-System eine kardiale Amyloidose vorhersagt, ein doppelt so hohes Sterberisiko und ein mehr als 17-fach erhöhtes Risiko für Herzversagen haben als Patienten ohne entsprechendes Ergebnis.

Die kardiale Amyloidose ist eine bislang selten und oft erst spät diagnostizierte, aber schwerwiegende Erkrankung, die sich z. B. häufiger als bisher angenommen hinter einer Herzinsuffizienz verbergen kann. 2020 wurden in der Europäischen Union erstmals krankheitsmodifizierende Therapien zugelassen, die das Fortschreiten der kardialen Amyloidose stoppen können. Da bereits bestehende Proteinablagerungen und damit die Erkrankung nicht wieder rückgängig gemacht werden können, spielt eine frühe und präzise Diagnose eine wichtige Rolle für die Erkrankten. „Unsere Erkenntnisse und die von uns entwickelte Technologie können in Zukunft ein Screening auf kardiale Amyloidose unter allen Szintigrafiepatient:innen ermöglichen, bei dem das KI-System parallel zu Ärzt:innen die Bilddaten bewertet“, fasst Spielvogel die enorme Relevanz der Studienergebnisse zusammen.