{"id":372027,"date":"2026-09-03T03:07:50","date_gmt":"2026-09-03T03:07:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/372027\/"},"modified":"2026-09-03T03:07:50","modified_gmt":"2026-09-03T03:07:50","slug":"ki-liest-ekg-in-sekunden-und-erkennt-herzschwaeche-risiken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/372027\/","title":{"rendered":"KI liest EKG in Sekunden und erkennt Herzschw\u00e4che-Risiken"},"content":{"rendered":"

M\u00dcNCHEN \/ LONDON (IT BOLTWISE) \u2013 Ein britisches Forscherteam stellt auf dem ESC-Kongress eine KI vor, die Herzschw\u00e4che und Klappenerkrankungen aus dem EKG in etwa zwei Sekunden erkennen soll. Das Modell wurde mit Millionen EKG-Aufzeichnungen trainiert und in einer Untersuchung an 67.000 Patientinnen und Patienten in den USA<\/a> auf hohe Trefferquoten gebracht. Laut den Forschenden dient die Software als Filter, damit Hochrisiko-F\u00e4lle schneller zu einem Echokardiogramm kommen. Die Ergebnisse sind bislang noch nicht in einem begutachteten Fachjournal ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

\"KI<\/a>KI liest EKG in Sekunden und erkennt Herzschw\u00e4che-Risiken (Foto: IT BOLTWISE)<\/p>\n

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Wer in Kliniken auf einen Herzultraschall wartet, erlebt den Engpass selten als statistisches Problem, sondern als echte Verz\u00f6gerung bei potenziell kritischen Befunden. Genau dort setzt die neue KI-gest\u00fctzte Auswertung von Elektrokardiogrammen (EKG) an: Ein britisches Team pr\u00e4sentierte auf dem Kongress der Europ\u00e4ischen Gesellschaft f\u00fcr Kardiologie (ESC) in M\u00dcNCHEN ein Modell, das Herzschw\u00e4che sowie Herzklappenerkrankungen anhand eines EKGs in rund zwei Sekunden priorisieren soll. Der zentrale Punkt der Meldung ist weniger die \u201eautomatische Diagnose\u201c als die Geschwindigkeit der Risiko-Erkennung, damit besonders dringende F\u00e4lle schneller in die n\u00e4chste Abkl\u00e4rungsstufe rutschen.<\/p>\n

Technisch wird das Vorhaben damit begr\u00fcndet, dass Herzprobleme in der elektrischen Signatur des Herzens messbar sind, auch wenn der endg\u00fcltige Nachweis je nach Fragestellung h\u00e4ufig ein Echokardiogramm erfordert. In der beschriebenen Studie<\/a> wurde die KI mit Millionen EKG-Aufzeichnungen trainiert und anschlie\u00dfend in einer Untersuchung an 67.000 Patientinnen und Patienten in den USA<\/a> getestet. Dabei erreichte die Software bis zu 81 Prozent der Menschen mit Herzschw\u00e4che und bis zu 90 Prozent derjenigen mit einer Herzklappenerkrankung. F\u00fcr die Praxis ist diese Spanne deshalb relevant, weil ein Screening-Algorithmus nicht nur \u201erichtig\u201c liegen muss, sondern auch zuverl\u00e4ssig genug sein sollte, um Priorit\u00e4ten im Workflow zu verschieben.<\/p>\n

Die Autoren betonen, dass die KI den Ultraschall nicht ersetzen soll, sondern \u00c4rztinnen und \u00c4rzte mit Hinweisen unterst\u00fctzt. Das Konzept lautet: Wer als Hochrisiko-Patient markiert wird, kann direkt f\u00fcr ein Echokardiogramm eingeplant werden. In einer realen Klinik bedeutet das weniger \u201eEnd-to-End-Automatisierung\u201c, mehr Entscheidungsunterst\u00fctzung: Das EKG l\u00e4uft im Hintergrund ohnehin mit, und die Software kann als zus\u00e4tzlicher Layer die Liste der n\u00e4chsten Untersuchungen sortieren. Besonders wichtig ist dabei die Einordnung der aktuellen Datenlage: Die vorgestellten Ergebnisse sind nach Angaben im Text bislang nicht in einem begutachteten Fachjournal ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n

Ein zweiter Aspekt betrifft die Umsetzbarkeit im Alltag, weil EKGs nicht nur bei Verdacht auf Herzinsuffizienz angefordert werden. Laut den Angaben entstehen EKGs aus vielen Anl\u00e4ssen, etwa bei Brustschmerzen, bei Routinekontrollen oder zur Vorbereitung auf Operationen. Dadurch k\u00f6nnte sich die KI \u201eopportunistisch\u201c \u00fcber bereits vorhandene oder parallel anfallende EKG-Daten legen lassen und auch solche F\u00e4lle markieren, bei denen in diesem Moment niemand explizit nach Herzschw\u00e4che oder Klappenerkrankung sucht. Diese Logik passt zu einem generischen Trend in der Medizin-Software: Modelle werden immer h\u00e4ufiger als kontinuierliche Hintergrundanalyse gedacht, nicht als einmaliger Test im Anschluss an eine klare Leitdiagnose.<\/p>\n

Zu den praktischen H\u00fcrden geh\u00f6rt dennoch die Frage, wie schnell aus einem \u201eHinweis\u201c tats\u00e4chlich eine bessere Versorgungskette wird. Fu Siong Ng, Professor f\u00fcr Kardiologie am Imperial College London, stellt in der vorliegenden Darstellung den Nutzen vor allem als Priorisierungsmechanismus heraus: Patientinnen und Patienten warteten nach \u00dcberweisung teils mehrere Monate auf einen Herzultraschall. Genau hier kann eine KI helfen, ohne dass sie die diagnostische Endentscheidung allein \u00fcbernehmen muss. Wenn das Modell die dringenden F\u00e4lle herausfiltert, reduziert sich die Zeit bis zur Bildgebung, und damit steigt die Chance, dass aus einem Warnsignal fr\u00fcher eine gezielte Abkl\u00e4rung wird.<\/p>\n

Neben dem Fokus auf Herzinsuffizienz und Klappenerkrankungen wird auch beschrieben, dass sich aus EKG-Signalen mittels verschiedener KI-Modelle weitere Muster ableiten lassen. F\u00fcr andere Erkrankungen nennt das Team Trefferquoten zwischen 83 und 93 Prozent bei Herzerkrankungen sowie noch etwa 70 bis 80 Prozent bei Zust\u00e4nden wie Diabetes und Nierenleiden. Gleichzeitig zeigt das, wie anspruchsvoll Multi-Task- oder Transferlernen in der Kardiologie sein kann: Je weiter man sich von der urspr\u00fcnglichen Zielklasse entfernt, desto gr\u00f6\u00dfer ist typischerweise das Risiko von Verwechslungen mit Begleitmustern. Umso entscheidender ist dann die Integration in klinische Pfade, damit die KI eher eskaliert oder priorisiert, statt neue diagnostische Sackgassen zu erzeugen.<\/p>\n

F\u00fcr die Branche signalisiert die Ausgr\u00fcndung ebenfalls, dass aus der reinen Forschung<\/a> ein produktionsnahes Gesch\u00e4ft werden soll. Die Technologie wurde inzwischen in das Unternehmen Cardiovolt.ai ausgegliedert. Der Ansatz der Arbeitsgruppe am National Heart and Lung Institute des Imperial College London wird dabei mit dem Anspruch beschrieben, aus EKGs mehr herauszulesen als das, was einzelne Spezialistinnen und Spezialisten in gleicher Zeit manuell leisten k\u00f6nnen; Arunashis Sau wird in diesem Zusammenhang mit der Aussage zitiert, sie h\u00e4tten sich EKGs angesehen, um \u201eDinge\u201c zu finden, die \u00fcbermenschlich seien und kein Kardiologe leisten kann, egal wie erfahren. In der Summe zeigt die Entwicklung, wie schnell KI-Methoden von der Datenanalyse zur klinischen Prozessoptimierung vordringen: Nicht die \u201emagische Genauigkeit\u201c ist der einzige Ma\u00dfstab, sondern die Frage, ob sich damit Wartezeiten, Untersuchungsreihenfolgen und letztlich die Versorgung messbar verbessern lassen.<\/p>\n

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Erg\u00e4nzungen und Infos bitte an die Redaktion per eMail an de-info[at]it-boltwise.de. Da wir bei KI-erzeugten News und Inhalten selten auftretende KI-Halluzinationen nicht ausschlie\u00dfen k\u00f6nnen, bitten wir Sie bei Falschangaben und Fehlinformationen uns via eMail zu kontaktieren und zu informieren. Bitte vergessen Sie nicht in der eMail die Artikel-Headline zu nennen: „KI liest EKG in Sekunden und erkennt Herzschw\u00e4che-Risiken“.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"M\u00dcNCHEN \/ LONDON (IT BOLTWISE) \u2013 Ein britisches Forscherteam stellt auf dem ESC-Kongress eine KI vor, die Herzschw\u00e4che…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":372028,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[20],"tags":[17360,9571,46,42,93169,6047,93170,48424,124,123,40342,73253,36093,507,508,93171,44,93172],"class_list":["post-372027","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-gesundheit","tag-ai","tag-artificial-intelligence","tag-at","tag-austria","tag-cardiologie","tag-diagnostik","tag-echokardiogramm","tag-ekg","tag-gesundheit","tag-health","tag-herzinsuffizienz","tag-herzklappe","tag-kardiologie","tag-ki","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-medizinische-entscheidung","tag-oesterreich","tag-priorisierung"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@at\/117204911014728807","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372027","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=372027"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372027\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/media\/372028"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=372027"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=372027"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=372027"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}