Ergebnisse aus zwei ersten internationalen KI-Studien am
Kompetenznetz Angeborene Herzfehler (KNAHF) belegen: Künstliche
Intelligenz erleichtert Identifikation von Gesundheitsrisiken und
rechtzeitige Behandlung bei erwachsenen Patienten mit angeborenen
Herzfehlern. Forscher setzen Hoffnungen in KI-Strategie der
Bundesregierung.

Wie lassen sich lebensbedrohliche Situationen bei Patienten mit
angeborenen Herzfehlern rechtzeitig erkennen und vermeiden? Genaue
Antworten auf diese Fragen erhoffen sich Forscher am Kompetenznetz
Angeborene Herzfehler vom gezielten Einsatz künstlicher Intelligenz.
Der Forschungsverbund errichtet dazu unter der Leitung der auf
Erwachsene mit angeborenen Herzfehlern (EMAH) spezialisierten
Kardiologen Gerhard-Paul Diller und Helmut Baumgartner vom
Universitätsklinikum Münster eine Forschungsplattform Künstliche
Intelligenz. Dem von der EMAH Stiftung Karla Völlm unterstützten
Innovationsprojekt vorausgegangen waren am Kompetenznetz zwei erste
KI-Studien, deren im Januar 2019 publizierte Ergebnisse nach
Einschätzung der Experten für eine dringende Intensivierung der
Forschungsleistung auf diesem Gebiet sprechen.

Präziser als der Mensch

Unter der Leitung des EMAH-Forschers Gerhard-Paul Diller konnte
ein internationales Wissenschaftlerteam erstmals den Nutzen
neuartiger Deep-Learning (DL)-Algorithmen bei der Diagnostik von
erwachsenen Patienten mit einem schweren angeborenen Herzfehler
nachweisen. Der speziell für die Ultraschallanalyse des Herzens
trainierte DL-Algorithmus erzielte mit 98 Prozent eine leicht höhere
Gesamtgenauigkeit bei der Erkennung der korrekten Diagnose als die
Testgruppe der spezialisierten Mediziner. Die Forscher hatten dazu
die Bilddaten von Patienten mit einer Transposition der großen
Arterien (TGA) nach einer Vorhofumkehr-OP (atriale Switch-Operation
nach Mustard oder Senning) sowie von Patienten mit einer so genannten
angeborenen korrigierten Transposition (ccTGA), bei der auch die
Herzkammern seitenverkehrt angeordnet sind, und von herzgesunden
Menschen herangezogen. „Die präzise Diagnostik sowie die
Ausdifferenzierung der Befunde der Herzkammern mittels künstlicher
Intelligenz haben unsere Erwartungen noch übertroffen“, resümiert
Gerhard-Paul Diller, Oberarzt an der Klinik für Kardiologie III:
Angeborene Herzfehler (EMAH) und Klappenerkrankungen am
Universitätsklinikum Münster.

Wichtige Entscheidungshilfe

Ähnlich vielversprechend fällt das Fazit des EMAH-Spezialisten zu
einer ersten KI-Studie zur Schätzung der Prognose und Steuerung der
Therapie bei angeborenen Herzerkrankungen aus. Durch lernende Systeme
algorithmisch verarbeitet und ausgewertet worden waren hier die Daten
von mehr als 10.000 erwachsenen Patienten, die zwischen 2000 und 2018
nachbeobachtet worden waren. Die DL-Algorithmen erwiesen sich als
problemlos entwicklungsfähige Entscheidungshilfe für die Mediziner.
„KI bietet das nötige Potenzial für die überlebensnotwendige
Identifikation von Gesundheitsrisiken bei einzelnen Diagnosen. Darin
liegt eine große Chance für die betroffenen Patienten. Vernünftig
eingesetzt können algorithmisch lernende Systeme die Lebenserwartung
der Patienten deutlich steigern“, formuliert Gerhard-Paul Diller die
Erwartungen aufgrund der Studien, die beide in Kooperation mit dem
renommierten Royal Brompton Hospital in London durchgeführt worden
sind.

KI-Forschung für Innovationen, die sich am Patientenwohl
orientieren

Ziel müsse es nun sein, durch kontinuierliche Forschung an diese
Ergebnisse anzuknüpfen und sie schnellstmöglich in innovative
Praxismodelle zu überführen. Für die hierfür notwendige
Forschungsplattform Künstliche Intelligenz biete das Kompetenznetz
Angeborene Herzfehler mit dem Nationalen Register für angeborene
Herzfehler idealtypische Voraussetzungen. „Wir können hier auf den
Datenschatz eines der weltweit größten und erfahrensten
Patienten-Register auf diesem Gebiet zugreifen. Es gibt kaum eine
geeignetere Plattform für die KI-Forschung in der Herzmedizin“, so
Helmut Baumgartner, Direktor der Klinik für Kardiologie III:
Angeborene Herzfehler (EMAH) und Klappenerkrankungen am
Universitätsklinikum Münster.

Sensibles Neuland

Die Anschubfinanzierung für das Projekt leistet die EMAH Stiftung
Karla Völlm. „Mit der gezielten Förderung der Erforschung künstlicher
Intelligenz betreten wir sensibles Neuland, das enorme Chancen aber
auch große Risiken birgt. Sicherheit und Schutz der Patienten müssen
oberste Priorität haben. Seit Jahren gewährleistet das Kompetenznetz
mit seiner besonderen Expertise in Sachen Registeraufbau, Datenschutz
und pseudonymisierte Datenerfassung erfolgreiche Forschung, die die
Interessen der Patienten konsequent in den Mittelpunkt stellt“,
begründet Karla Völlm das Engagement ihrer Stiftung und verweist
dabei auch auf die enge Zusammenarbeit des Forschungsverbundes mit
den Patientenorganisationen.

Forscher setzen Hoffnungen in KI-Strategie der Bundesregierung

Für die KI-Forschungsplattform wird es nun neben der
Anschubfinanzierung durch die EMAH Stiftung Karla Völlm auf weitere
Fördermittel und Partner aus Industrie und Gesellschaft ankommen.
Dabei setzt der Forschungsverbund auch auf die „Strategie Künstliche
Intelligenz“ der Bundesregierung. „Gerade mit Bezug auf die seltenen
Erkrankungen, kommt uns die neue KI-Strategie sehr entgegen“, ist
Ulrike Bauer, wissenschaftliche Geschäftsführerin des
Kompetenznetzes, überzeugt. „Um Krankheits- und Verlaufsmuster zu
erkennen und gezielt nach Heilungs- und Präventions-möglichkeiten zu
forschen, benötigt man verschiedene Daten von sehr vielen Patienten
wie zum Beispiel Art des Herzfehlers, Untersuchungsbefunde,
genetische Daten. Wir haben aufgrund unserer systematisch über viele
Jahre aufgebauten Forschungsinfrastruktur beste Voraussetzungen für
den chancenreichen Einsatz der KI, eine translationsstarke Forschung
und die dafür notwendige Rückspiegelung aus der Praxis. Das ist in
dieser Form einmalig und mit großen Chancen für die gesamte
Herzmedizin verbunden“, so die Medizinerin.

Für Ihre Recherche

KI-Studie zur Diagnostik:
Utility of machine learning algorithms in assessing patients with a
systemic right ventricle. Diller GP, Babu-Narayan S, Li W, Radojevic
J, Kempny A, Uebing A, Dimopoulos K, Baumgartner H, Gatzoulis MA,
Orwat S European heart journal cardiovascular Imaging, (2019).

PubMed-Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30629127

KI-Studie zur Prognose und Steuerung der Therapie:
Machine learning algorithms estimating prognosis and guiding therapy
in adult congenital heart disease: data from a single tertiary centre
including 10?019 patients.
Diller GP, Kempny A, Babu-Narayan SV, Henrichs M, Brida M, Uebing A,
Lammers AE, Baumgartner H, Li W, Wort SJ, Dimopoulos K, Gatzoulis MA
European heart journal, (2019).

PubMed-Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30689812

Pressekontakt:
Kompetenznetz Angeborene Herzfehler e. V.
Kommunikation
Karin Lange
Augustenburger Platz 1
13353 Berlin
Tel.: +49 (0) 30 4593 7277
Mobil: +49 (0) 175 2604260
Mail: presse@kompetenznetz-ahf.de
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Das Nationale Register für angeborene Herzfehler
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