In der medizinischen Fachzeitschrift „JAMA Cardiology“ berichten die Forscherinnen und Forscher unter Leitung der ETH und des Universitätsspitals Zürich nun von einem Algorithmus des maschinellen Lernens, der eine automatische Klassifizierung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen auf Grundlage von Bildgebungsdaten vornimmt. Eingeflossen in den Algorithmus sind Daten von Herz-Ultraschall Untersuchungen von rund 450 Patientinnen und Patienten, die entweder an einem akuten Herzinfarkt oder dem „Broken-Heart“-Syndrom litten.
Emotionaler Stress
Diese auch als „Takotsubo“-Syndrom bezeichnete Herzschwäche tritt vor allem bei Frauen auf und folgt meist auf emotionalen oder physischen Stress. Durch eine temporäre Schwäche des Herzmuskels bläht sich ein Teil des Herzens unnatürlich auf, wodurch es einem japanischen Gefäß zum Fang von Tintenfischen ähnelt, einem „Takotsubo“. Die Folge sind Schmerzen in der Brust, Atemnot und schlimmstenfalls Herzinfarkt und Tod.
Die Forscher weisen darauf hin, dass trotz des guten Abschneidens der KI weitere Studien erforderlich seien, bevor sie klinisch zur Anwendung kommen könne. Wenn künftig noch größere Datensätze zur Verfügung stehen würden, könnten die Vorhersagen noch erheblich verbessert werden und weitere Einblicke in die Dynamik der normalen und krankhaften Herzfunktion gewähren, sagte der Kardiologe Christian Templin vom Unispital.