Schnellere STEMI-Behandlung dank KI

 

AHA-Kongress 2023 | Kann die künstliche Intelligenz (KI) zeitkritische Prozesse im klinischen Alltag beschleunigen? Auf dem AHA-Kongress wurden die Ergebnisse der ARISE-Studie aus Taiwan mit über 40.000 Patient:innen zum Vergleich einer KI-basierten EKG-Auswertung gegenüber der ärztlichen EKG-Befundung bei Patient:innen mit Myokardinfarkt vorgestellt.  

 

Von:

Dr. Heidi Schörken

HERZMEDIZIN-Redaktion

 

Prof. David Duncker

Senior Editor

 

30.11.2023

 

Bildquelle (Bild oben): SynthEx / Shutterstock.com

 

Bei einem Myokardinfarkt (MI) kommt es zum Sauerstoffmangel, da der Blutfluss zum Herzen aufgrund der Blockade einer Koronararterie verringert ist. Dadurch kann der Herzmuskel geschädigt werden. Die frühzeitige Diagnose und Behandlung sind entscheidend, um die Durchblutung wiederherzustellen, die Schädigung des Herzmuskels zu verringern und die Heilungschancen zu erhöhen. Das EKG kann Aufschluss darüber geben, ob es sich bei einem MI um einen ST-Hebungsinfarkt (STEMI) handelt, der durch eine vollständig blockierte Koronararterie gekennzeichnet ist. Die Wiedereröffnung des Gefäßes ist zeitkritisch, um den Schaden am Herzmuskel zu limitieren. Je früher die Reperfusion erfolgt, desto besser.

Studiendesign

 

In der ARISE-Studie aus Taiwan wurde untersucht, ob der Einsatz von KI bei der EKG-Auswertung die Dauer bis zur Behandlung im Herzkatheterlabor verkürzen kann.

 

An der Studie nahmen Patient:innen teil, die zwischen Mai 2022 und April 2023 entweder in der Notaufnahme oder stationär im größten Militärkrankenhaus Taiwans behandelt wurden. Die Patient:innen wurden 1:1 randomisiert entweder in die Interventionsgruppe mit KI-basierter EKG-Auswertung oder in die Kontrollgruppe mit ärztlicher EKG-Befundung. Falls die KI-Analyse in der Interventionsgruppe eine STEMI-Diagnose ergab, wurden die Ärzt:innen automatisch alarmiert. Alle Patient:innen, bei denen laut EKG ein STEMI vorlag, wurden anschließend im Herzkatheterlabor untersucht.

Signifikante Zeiteinsparung und weniger falsch-positive Fälle

 

Von 43.176 Patient:innen wurde in 145 Fällen (Intervention n = 77; Kontrolle n = 68) die finale Diagnose STEMI anhand der Koronarangiographie gestellt. Die KI-basierte EKG-Auswertung führte zu einer signifikanten Verkürzung (p = 0,003) der medianen Dauer zwischen EKG bis zum Katheterlabor von 52,3 Minuten (IQR: 44,1–68,6) auf 43,3 Minuten (IQR: 29,0–58,3). In der Notaufnahme war die Zeiteinsparung etwas stärker ausgeprägt als im stationären Bereich – Intervention: 43,0 Minuten (IQR: 29,6–55,7) vs. Kontrolle: 52,3 Minuten (IQR: 44,1-68,6), p = 0,001.

In der Interventionsgruppe kamen mit 6,5 % weniger Fälle vor, bei denen die STEMI-Diagnose nicht in der Koronarangiographie bestätigt wurde, gegenüber der Kontrollgruppe mit 15,8 % (OR: 0,37, 95% KI: 0,14–0,94). Das KI-basierte EKG hatte einen positiven prädiktiven Wert von 88,0 % und einen negativen prädiktiven Wert von 99,9 %.

Fazit

In dieser Studie konnte durch die Anwendung einer KI-basierten EKG-Auswertung die Zeit von der EKG-Untersuchung bis zur Behandlung bei STEMI-Patient:innen signifikant um etwa 9 Minuten verkürzt werden. Die KI-basierte EKG-Auswertung hatte eine hohe Genauigkeit mit einem negativen prädiktiven Wert von 99,9 % und ergab weniger falsch-positive STEMI-Fälle im Vergleich zur ärztlichen Befundung.

Insgesamt zeigte diese Analyse, dass die routinemäßige Anwendung einer KI-basierten EKG-Auswertung Kardiolog:innen bei einer zeitkritischen Diagnose unterstützen und die Zeit bis zur dringenden Intervention verkürzen kann.

Referenz

Lin C-S. Artificial Intelligence Enabled Rapid Identification of ST-Elevation Myocardial Infarction Using Electrocardiogram (ARISE): A Pragmatic Randomized Controlled Trial. AHA Scientific Sessions 2023, Philadelphia 11.-13. November


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