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Liebe Leserinnen und Leser des Kompakt Kardiologie,
Menschen mit Typ-2-Diabetes sind besonders anfällig für die Entwicklung einer Herzinsuffizienz, wobei etwa doppelt so viele Frauen von der Kombination betroffen sind wie Männer. Klassischerweise werden Diabetes-Patienten auf eine Herzinsuffizienz untersucht, wenn sie klinische Anzeichen für die Erkrankung aufweisen – etwa Leistungseinschränkungen. Doch dieses Vorgehen wird einer neuen Studie zufolge den speziellen Bedürfnissen von weiblichen und männlichen Typ-2-Diabetes-Patienten nicht gerecht. Denn: Offenbar haben Frauen – im Gegensatz zu männlichen Erkrankten – oft lange Zeit keine Beschwerden oder geben diese nicht an, obwohl sie bereits an einer manifesten Herzinsuffizienz leiden. Im entsprechenden Beitrag lesen Sie, welches Screening-Tool sich bei Diabetes-Patientinnen womöglich besser zur Herzinsuffizienz-Diagnose eignet als klinische Symptome.
Ebenfalls an verbesserten Diagnosemöglichkeiten für Herz-Kreislauf-Erkrankungen arbeiten Forschende der TU Graz. Ihr Ansatz basiert auf einem Machine-Learning-Modell, das die Daten einfacher elektrischer, optischer oder Bioimpedanzsignale – beispielsweise von einem EKG, PPG oder einer Smartwatch – auswertet, einen digitalen Zwilling des Patienten erstellt und potenzielle Erkrankungen aus den Signalen herausliest.
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