KI-Modell zeigt hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Herzinfarkten

ACC-Kongress 2025 | Ein Modell mit künstlicher Intelligenz (KI), das darauf trainiert wurde, blockierte Koronararterien auf der Grundlage von Elektrokardiogramm-(EKG)-Messungen zu erkennen, schnitt besser ab als Klinikexpertinnen und -experten und war gleichwertig mit Troponin-T-Tests. Das neue Modell ist das erste, das explizit für eine breite Anwendbarkeit in einer allgemeinen Notaufnahme und nicht für eine vorselektierte Hochrisikogruppe entwickelt wurde.

Dr. Antonius Büscher vom Universitätsklinikum Münster und Erstautor der Studie, hat die Ergebnisse auf dem ACC-Kongress vorgestellt.¹ Die Studie wurde zeitgleich im European Heart Journal publiziert.² Im Interview erläutert Büscher die Besonderheiten der Studie, welche Studienergebnisse besonders hervorstechen und welche Schlussfolgerungen sich für die Praxis ziehen lassen.