Forscher der Johns Hopkins University wollen ein 3D-Modell Ihres Herzens erstellen, um ein lebensbedrohliches Problem vorherzusagen, bevor es eintritt.
Werden Sie einen Herzstillstand erleiden? Neue Technologie kann vorhersagen, ob und wann
Von Natalie Sabin
April 26, 2022 C Todesfälle durch COVID-19 mögen in letzter Zeit mehr Aufmerksamkeit erregt haben, aber Herzkrankheiten bleiben die häufigste Todesursache in den USA.
Mehr als 300 000 Amerikaner werden in diesem Jahr an einem plötzlichen Herzstillstand (auch plötzlicher Herztod oder SCD genannt) sterben, wenn das Herz plötzlich aufhört zu schlagen.
Diese Ereignisse treten plötzlich und oft ohne Vorwarnung auf, so dass sie kaum vorhersehbar sind. Doch das könnte sich dank der 3D-Bildgebung und der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), die an der Johns Hopkins University untersucht wird, ändern.
Dort arbeiten Forscher daran, genauere und personalisierte Modelle des Herzens C zu erstellen, und zwar nicht nur irgendeines Herzens, sondern Ihres Herzens, wenn Sie eine Herzerkrankung haben.
Derzeit kann ein Arzt nur sagen, ob ein Patient ein Risiko für einen plötzlichen Herztod hat oder nicht, sagt Dr. Dan Popescu, Forscher an der Johns Hopkins University und Erstautor einer neuen Studie über die Fähigkeit von KI, einen plötzlichen Herzstillstand vorherzusagen. Mit dieser neuen Technologie lassen sich sehr viel differenziertere Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses im Laufe der Zeit treffen.
Anders formuliert: Mit Hilfe von KI können Kliniker nicht nur vorhersagen, ob jemand ein Risiko für einen plötzlichen Herzstillstand hat, sondern auch, wann dieser am wahrscheinlichsten eintritt. Sie können dies mit Hilfe eines viel klareren und individuelleren Blicks auf die elektrische Verdrahtung Ihres Herzens tun.
Ihr Herz, der Dirigent
Ihr Herz ist nicht nur ein Metronom, das dafür sorgt, dass mit jedem Schlag ein gleichmäßiger Strom von Blut in das Gewebe gepumpt wird. Es ist auch ein Leiter, durch den die Lebensenergie fließt.
Um das Herz zum Schlagen zu bringen, fließen elektrische Impulse vom oberen zum unteren Teil des Organs. Gesunde Herzzellen leiten diesen Strom nahtlos weiter. In einem durch eine Entzündung oder einen früheren Herzinfarkt geschädigten Herzen blockiert jedoch Narbengewebe den Energiefluss.
Wenn ein elektrischer Impuls auf einen vernarbten Bereich trifft, kann das Signal unregelmäßig werden, den festgelegten Weg von oben nach unten unterbrechen und unregelmäßige Herzschläge (Arrhythmien) verursachen, die das Risiko eines plötzlichen Herztodes erhöhen.
Das Herz in 3D sehen
Heutige Tests bieten einige Einblicke in den Aufbau des Herzens. So können beispielsweise MRT-Scans geschädigte Bereiche aufdecken. PET-Scans können Entzündungen aufzeigen. Und EKGs können die elektrischen Signale des Herzens von Schlag zu Schlag aufzeichnen.
Aber all diese Technologien bieten nur eine Momentaufnahme, die die Herzgesundheit zu einem bestimmten Zeitpunkt zeigt. Sie können die Zukunft nicht vorhersagen. Deshalb gehen Wissenschaftler am Johns Hopkins noch einen Schritt weiter und entwickeln digitale 3D-Nachbildungen des menschlichen Herzens, so genannte Computational Heart Models.
Computermodelle sind computersimulierte Nachbildungen, die Mathematik, Physik und Informatik miteinander verbinden. Diese Modelle gibt es schon seit langem und werden in vielen Bereichen eingesetzt, von der Fertigung bis zur Wirtschaft.
In der Herzmedizin werden diese Modelle mit digitalen Zellen bevölkert, die lebende Zellen imitieren und mit unterschiedlichen elektrischen Eigenschaften programmiert werden können, je nachdem, ob sie gesund oder erkrankt sind.
Die derzeit verfügbaren bildgebenden Verfahren und Tests (MRTs, PETs, EKGs) geben ein gewisses Bild der Vernarbung, aber man kann nicht übersetzen, was im Laufe der Zeit passieren wird, sagt Natalia Trayanova, PhD, vom Johns Hopkins Department of Biomedical Engineering.
Mit computergestützten Herzmodellen erstellen wir ein dynamisches digitales Bild des Herzens. Dann können wir dem digitalen Bild einen elektrischen Reiz geben und beurteilen, wie das Herz darauf reagiert. Dann kann man besser vorhersagen, was passieren wird.
Die computergestützten 3D-Modelle ermöglichen auch eine bessere und genauere Behandlung von Herzkrankheiten.
Eine gängige Behandlung für eine Art von Herzrhythmusstörung, das so genannte Vorhofflimmern, ist beispielsweise die Ablation, also das Verbrennen von Herzgewebe. Die Ablation stoppt die unregelmäßigen elektrischen Impulse, die die Herzrhythmusstörungen verursachen, aber sie kann auch gesunde Herzzellen schädigen.
Ein personalisiertes computergestütztes Herzmodell könnte es Ärzten ermöglichen, genauer zu erkennen, welche Bereiche bei einem bestimmten Patienten behandelt werden sollten und welche nicht.
KI mit Deep Learning zur Vorhersage von Gesundheitsergebnissen
Trayanovas Kollege Popescu wendet Deep Learning und künstliche Intelligenz an, um mit computergestützten Herzmodellen mehr für die Vorhersage der Zukunft zu tun.
In einem kürzlich in Nature Cardiovascular Research veröffentlichten Artikel zeigte das Forscherteam, dass sein Algorithmus den Gesundheitszustand von 269 Patienten bewertete und in der Lage war, die Wahrscheinlichkeit eines plötzlichen Herzstillstands bis zu 10 Jahre im Voraus vorherzusagen.
Soweit wir wissen, ist dies das erste Mal, dass Deep-Learning-Technologien nachweislich die Vernarbung des Herzens erfolgreich analysieren können, sagt Popescu.
Popescu und Trayanova sagen, dass der KI-Algorithmus Informationen aus den 3D-Computermodellen des Herzens mit Patientendaten wie MRTs, ethnischer Zugehörigkeit, Alter, Lebensstil und anderen klinischen Informationen zusammenführt. Durch die Analyse all dieser Daten können genaue und konsistente Schätzungen über die Lebenserwartung von Patienten mit einem Risiko für den plötzlichen Herztod erstellt werden.
Sie können es sich nicht leisten, falsch zu liegen. Wenn man sich irrt, kann das die Lebensqualität eines Patienten dramatisch beeinträchtigen", sagt Popescu. Wenn Kliniker diese Technologie bei der Entscheidungsfindung einsetzen, können sie sich auf eine bessere Diagnose und Prognose verlassen.
In der aktuellen Studie ging es zwar speziell um Patienten mit einer bestimmten Art von Herzkrankheit, aber laut Popescu kann sein Algorithmus auch für die Beurteilung anderer Gesundheitszustände trainiert werden.
Wann könnte das Verfahren also außerhalb von Forschungsstudien eingesetzt werden? Trayanova geht davon aus, dass die 3D-Bildgebung von Herzmodellen in zwei Jahren zur Verfügung stehen könnte, aber zunächst muss die Technik in mehreren klinischen Studien getestet werden, von denen einige bereits jetzt laufen.
Die Hinzufügung von KI zu den Herzmodellen erfordert weitere Studien und die Genehmigung der FDA, so dass der Zeitplan weniger klar ist. Die vielleicht größte Hürde ist jedoch, dass die Technologien nach der Zulassung von Klinikern und Pflegepersonal angenommen und eingesetzt werden müssen.
Die viel schwieriger zu beantwortende Frage lautet: Wann werden sich Ärzte mit KI-Tools wohlfühlen? Und ich kenne die Antwort nicht, sagt Popescu. Wie man KI als Entscheidungshilfe einsetzt, wird derzeit nicht gelehrt.
