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Digitalimpulse: Von der Modellentwicklung zur klinischen Evidenz

ESC Congress 2026 | In dieser Folge Digitalimpulse geht es darum, wie KI vom wissenschaftlichen Modell in die klinische Praxis kommt. Prof. Clemens Dlaska (Medizinische Universität Innsbruck) erläutert, wo die größten Hürden liegen, welche Anwendungen bereits heute relevant sind und was es für belastbare Evidenz braucht.

Von:

PD Dr. Philipp Breitbart 

Rubrikleiter Digitale Kardiologie

 

02.09.2026

Image source (image above): Sergii Figurnyi / Shutterstock.com

Take-aways

  • Klinische Evidenz ist die entscheidende Hürde: KI-Modelle werden immer leistungsfähiger, doch für den Einzug in die klinische Praxis fehlen noch ausreichend randomisierte kontrollierte Studien mit relevanten klinischen Endpunkten.
  • Detektion allein reicht nicht: Am Beispiel des Vorhofflimmer-Screenings zeigt sich, dass eine bessere Erkennung noch nicht automatisch zu besseren klinischen Outcomes führt. Studien wie das österreichische Digital Heart Program sollen genau diese Lücke untersuchen.
  • Foundation Models könnten die Robustheit erhöhen: Breiter trainierte Modelle, etwa für das EKG, sollen nicht nur für eine einzelne Fragestellung optimiert sein und könnten dadurch besser auf unterschiedliche klinische Umgebungen übertragbar sein.
  • KI hat bereits konkrete Einsatzfelder: Besonders weit entwickelt ist die KI-gestützte EKG-Analyse. Auch in der Bildgebung und bei administrativen Aufgaben wie Arztbriefen und Terminprozessen bestehen große Potenziale.
  • Kritisch bleiben, aber Potenziale nutzen: KI sollte wissenschaftlich nach denselben Prinzipien bewertet werden wie andere medizinische Innovationen. Angesichts des Hypes sei es wichtig, kritisch zu hinterfragen, ohne die Chancen der Technologie aus dem Blick zu verlieren.

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