Zürcher Forscher entwickeln KI zur Diagnose von Herzfehlern

Die pulmonale Hypertonie kann für Babys lebensgefährlich sein, doch die Diagnose ist kompliziert. KI kann diese dank Forscher der ETH Zürich nun erleichtern.

herzfehler ki — Ein neues KI-Modell kann pulmonale Hypertonie bei Babys erkennen – und damit bei der Diagnose helfen. (Archivbild) - sda - KEYSTONE/GAETAN BALLY

Das Wichtigste in Kürze

Eine KI von Forschenden aus Zürich kann einen Herzfehler bei Neugeborenen entdecken.
Verpasste Diagnosen sollen dadurch weniger werden.
Die Diagnose stellt am Ende aber immer noch ein Mensch.

Eine von Zürcher Forschenden entwickelte Künstliche Intelligenz (KI) erkennt einen bestimmten Herzfehler bei Neugeborenen. Sie hat laut den Forschenden das Potenzial, die Zahl von verpassten Diagnosen der sogenannten pulmonalen Hypertonie zu verringern.

Schwere Fälle dieser Erkrankung rasch zu erkennen und zu behandeln sei wichtig. Das schrieb die Eidgenössische Technische Hochschule in Zürich (ETH Zürich) in einer Mitteilung vom Mittwoch. Denn je eher eine Therapie erfolge, desto besser seien die Aussichten für das neugeborene Kind.

Krankheit nur schwer erkennbar

Bei der pulmonalen Hypertonie bleiben die Lungenarterien nach der Geburt verengt oder verschliessen sich in den ersten Tagen oder Wochen nach der Geburt wieder. Bei Neugeborenen kann dies zu starker Atemnot führen. Bei der Behandlung werden die Arterien zur Lunge durch die Gabe von hochkonzentriertem Sauerstoff geöffnet.

Das Problem: Diese Krankheit zu erkennen, sei sehr aufwändig und erfordere viel Erfahrung, so die ETH Zürich. Das spezifische Know-How sei oft nicht vorhanden.

KI ETH Zürich — Forschende der ETH Zürich haben eine KI entwickelt, die einen bestimmten Herzfehler bei Neugeborenen erkennen kann. - keystone

Um Abhilfe zu schaffen, haben die Forschenden der ETH Zürich zusammen mit Forschenden der Kuno Klinik St. Hedwig in Regensburg (D) ein KI-Modell mit Videoaufnahmen von Herz-Ultraschalluntersuchungen von 192 Neugeborenen trainiert.

Hohe Treffsicherheit der KI

Dem so trainierten Modell gelang es anschliessend, in rund 80 bis 90 Prozent der Fälle, die richtige Diagnose vorzuschlagen und in rund 65 bis 85 Prozent der Fälle den korrekten Schweregrad der Erkrankung zu bestimmen, wie aus der Studie im Fachblatt «International Journal of Computer Vision» hervorgeht.

Vertrauen Sie künstlicher Intelligenz?

Die Diagnose stelle aber immer noch ein Mensch, betonte die Entwicklerin Julia Vogt von der ETH Zürich. Laut der Professorin für medizinische Datenwissenschaft ist deshalb wichtig, dass Menschen nachvollziehen können, aufgrund welcher Kriterien die KI ihre Entscheidungen trifft.

Das neue KI-Modell erlaube dies. Es markiere in den Ultraschallbildern diejenigen Bereiche, aufgrund derer es seine Einteilung getroffen hat. Ärztinnen und Ärzte können sich also genau anschauen, welche Stellen oder Eigenschaften des Herzens und seiner Gefässe dem Modell auffällig erschienen.