Intelligente Diagnose: KI-Ansätze aus Bern und Basel stärken die Herzmedizin

Eine Forschungsgruppe des Inselspitals und der Universität Bern hat ein KI-Tool entwickelt, das Anomalien der Herzkranzgefässe in CT-Bildern präzise erkennt und einordnet. Koronaranomalien werden oft vom Auge übersehen – können aber insbesondere bei jungen Menschen zu plötzlichem Herztod oder Herzinfarkt führen: Fast ein Drittel der unerwarteten Todesfälle von jungen Athletinnen und Athleten sind auf solche fehlabgehenden Herzkranzgefässe zurückzuführen, so eine Mitteilung der Universität Bern.

Das Team unter der Leitung von Christoph Gräni und Isaac Shiri nutzte nun eine grosse Menge an Herz-CT Bildern, um einen Algorithmus zu trainieren: Insgesamt wurden über 4‘000 CCTA-Bilder von 2‘400 Patientinnen und Patienten analysiert – wovon wiederum 335 Personen von einer Koronaranomalie betroffen sind.

Im AI-Tool erfolgt in einem ersten Schritt die Bildsegmentierung, bei der die relevanten anatomischen Strukturen von den umgebenden Geweben getrennt werden. Beim nachfolgenden Klassifizierungsschritt sucht das System nach Anomalien und bestimmt, von wo das anomale Herzkranzgefäss aus der Aorta abgeht und wie es verläuft. Das Modell wurde mit externen Datensätzen in Zusammenarbeit mit dem Universitätsspital Zürich validiert sowie an einem öffentlich zugänglichen Datensatz getestet.

«Der KI-gestützte Algorithmus erkennt die Herzfehlbildungen direkt in den Bildern und bestimmt automatisch die Art der Anomalie», so Christoph Gräni: «Das Modell zeigte dabei eine überraschend hohe Präzision und konnte sogar Grenzfälle identifizieren, bei denen sich selbst Experten und Expertinnen uneinig waren.» Damit könnte es gut möglich werden, das Tool in klinische Arbeitsabläufe zu integrieren – zum Beispiel, indem es Echtzeit-Warnungen für potenziell risikoreiche Anomalien liefert und Bildgebungspezialisten bei der klinischen Diagnose unterstützt.