Stimmanalyse: KI-basierte App zur Vorhersage bei Herzinsuffizienz

 

AHA-Kongress 2023 | Mit Hilfe einer KI-unterstützten Smartphone-App zur Stimmanalyse kann eine progrediente pulmonale Überwässerung bei Patient:innen mit Herzinsuffizienz detektiert werden. In einer vorgestellten israelischen Studie1 mit mehr als 400 Patient:innen konnte die App Herzinsuffizienz-bedingte Hospitalisierungen schon 3 Wochen im Voraus vorhersagen. Durch derartig frühzeitige Warnungen vor einer Verschlechterung der Herzinsuffizienz könnten zukünftig entsprechende Therapieanpassungen früher vorgenommen und so Herzinsuffizienz-bedingte Hospitalisierungen vermieden werden.

Von:

Prof. Birgit Aßmus

Herausgeberin der Rubrik Herzinsuffizienz

 

15.11.2023

 

Bildquelle (Bild oben): Igoron_vector_3D_render / Shutterstock.com

Die verwendete Technologie, das Cordio-HearO®-System, ist ein Remote-Monitoring-System einer Smartphone-basierten Sprachanalyse-Anwendung, die durch künstliche Intelligenz unterstützt wird. Die Analyse beinhaltet Tonlage, Volumen, Dynamik und andere, nicht weiter spezifizierte Sprachcharakteristika.

Vorgehen und Basischarakteristika der Teilnehmenden

 

Die multizentrische, nicht-interventionelle einarmige klinische Studie wurde von 2018 bis 2023 in Israel durchgeführt. Eingeschlossen wurden 409 Patient:innen mit bekannter Herzinsuffizienz im Stadium NYHA II und NYHA III, unabhängig von der linksventrikulären Ejektionsfraktion. Die Patient:innen waren aufgefordert, täglich fünf identische Sätze mit Hilfe der Smartphone-App in ihrer Muttersprache aufzunehmen.

 

Die eingeschlossenen Patient:innen waren zu 75 % männlich und im Mittel 68 Jahre alt. In der Trainingsphase haben 263 Patient:innen an 83 % der Tage zwischen März 2018 und November 2021 Sprachaufnahmen gemacht. Die Patient:innen wurden bis zu 44 Monate nachverfolgt. Die Validierungsgruppe von 153 Patient:innen hat an 81 % der Tage zwischen Februar 2020 und April 2023 Sprachaufnahmen gemacht und wurden bis zu 31 Monate nachverfolgt.

Die wichtigsten Ergebnisse zur Stimmanalyse-App

 

Insgesamt wurden 94.202 Tage mit Sprachaufnahmen analysiert. In der Trainingsphase des Algorithmus wurden die Aufnahmen von 263 Patient:innen verwendet. In dieser Phase konnte der Algorithmus 76 % der Herzinsuffizienz-Verschlechterungsereignisse („worsening heart failure events“) vorhersagen (44 von 58 Ereignissen), im Mittel 24 Tage vor Hospitalisation. Die App führte zu 3 Fehlalarmen pro Patient:in und pro Jahr.

 

In der Validierungsphase wurden 71 % der Verschlechterungsereignisse korrekt detektiert (10 von 14 Ereignissen), ebenfalls im Mittel 3 Wochen vor der Hospitalisierung. Die App führte auch hier zu 3 Fehlalarmen pro Patient:in und pro Jahr.

Schlussfolgerungen zur Studie

 

Die Autor:innen schließen aus ihrer Studie, dass die App-basierte Technologie zukünftige Herzinsuffizienz-Verschlechterungsereignisse zuverlässig detektieren kann, mit einer akzeptablen Rate von Fehlalarmen. Diese hohe Treffgenauigkeit und frühzeitige Vorhersage validieren die KI-basierte App als effektive Maßnahme, um zukünftige Herzinsuffizienz-Hospitalisierungen durch rechtzeitige Therapieanpassung zu verhindern.

 

Die wesentliche Limitation dieser Studie ist die relativ geringe Patientenanzahl. Eine weitere große Interventionszunahme-Studie läuft hierzu bereits in den USA.

Kommentar

 

Die Analyse der gesprochenen Sprache ist ein vielversprechendes und leicht anzuwendendes nicht invasives System, mit dem zukünftig durch eine entsprechend angepasste Intervention als Antwort auf einen Systemalarm Herzinsuffizienz-bedingte Hospitalisierungen verhindert werden könnten. Das Potential liegt also in der rechtzeitigen Warnung mit Hilfe einer Smartphone-basierten App, die somit keine weitere Medizintechnik erfordert und daher entsprechend breit bei Patient:innen mit Herzinsuffizienz angewendet werden könnte. Ungeklärt sind derzeit meines Erachtens die Datenschutz-technischen Voraussetzungen. Zudem muss in randomisierten Studien gezeigt werden, dass durch eine angepasste zeitnahe Intervention tatsächlich auch drohende Herzinsuffizienz-Ereignisse verhindert werden können.

Referenzen

  1. Abraham WT. Validation of a Speech Analysis Application to Detect Worsening Heart Failure Events in Ambulatory Heart Failure Patients. Late-Breaking Science 8, AHA-Kongress 2023, Philadelphia, 11.–13. November.

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