Herzschwäche-Screening: Zwei von drei positiven Tagen halbieren Fehlalarme

Auf den Scientific Sessions 2026 der American Heart Association hat das in Seoul ansässige Unternehmen Medical AI gemeinsam mit dem Incheon Sejong Hospital Untersuchungsergebnisse zur softwarebasierten Früherkennung von Herzschwäche vorgestellt.

Wie aus Berichten vom 13. November 2026 hervorgeht, ermöglicht ein von den Partnern entwickeltes Modell zur Analyse von Smartwatch-EKG-Aufzeichnungen das Erkennen einer linksventrikulären systolischen Dysfunktion, definiert durch eine Ejektionsfraktion von 40 Prozent oder weniger.

In der Untersuchung namens WATCH-LV erzielte das System für die Apple Watch eine Fläche unter der ROC-Kurve von 0,907 und für die Galaxy Watch einen Wert von 0,895, womit zwischen beiden Endgeräten kein statistisch signifikanter Unterschied bestand.

Vergleichbare Gesamtgenauigkeit auf gängigen Geräten

Das KI-Modell analysiert 30-sekündige EKG-Messungen der Uhren. In der ersten Studienkohorte wurden im Zeitraum von Juli 2023 bis Mai 2024 insgesamt 2.211 Erwachsene untersucht, die sowohl eine Apple Watch als auch eine Galaxy Watch trugen.

Bei der Anwendung eines identischen Schwellenwerts wurden 200 der 2.211 Teilnehmer, was einem Anteil von 9 Prozent entspricht, auf den beiden Geräten unterschiedlich eingestuft. Während die Gesamtgenauigkeit beider Systeme vergleichbar ausfiel, lag die Kalibrierungsschwelle ausschließlich auf der Galaxy Watch.

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Mehrtägige Aufzeichnungen reduzieren Fehlalarme

In einer zweiten Gruppe begleiteten die Forscher von Juli 2024 bis Dezember 2025 insgesamt 146 ambulante Patienten. Bei 108 Personen, von denen Messdaten an mindestens fünf Tagen vorlagen, untersuchten die Autoren den Nutzen wiederholter Aufnahmen.

Durch die Anwendung einer Entscheidungsregel, nach der zwei von drei Tagen ein positives Signal aufweisen müssen, ließ sich die Zahl falsch-positiver Befunde bei 70 Personen ohne Dysfunktion von 18 auf 9 halbieren. Gleichzeitig identifizierte das Verfahren 31 von 38 tatsächlichen Krankheitsfällen, verglichen mit 33 erkannten Fällen bei einer Auswertung auf Basis von Einzeltagen.

Unter den 146 Teilnehmern bestätigten sich 81 Prozent der durchgehend positiven Werte in anschließenden echokardiographischen Untersuchungen. Bei konsistent negativen Werten lag die Bestätigungsquote einer vorliegenden Dysfunktion bei rund 6 Prozent. Knapp die Hälfte der Patienten wies uneinheitliche Ergebnisse auf; innerhalb dieser Gruppe ließ sich die Diagnose bei 40 Prozent der Betroffenen echokardiographisch absichern.

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Grenzen der Aussagekraft und ärztliche Einordnung

Das Forschungsteam wies auf methodische Einschränkungen hin. Es handelte sich um eine monozentrische Studie an einem südkoreanischen Krankenhaus mit Patienten, die bereits überwiesen worden waren, was mit einer erhöhten Erkrankungsprävalenz einherging.

Ein Nachweis für verringerte Krankenhauseinweisungen wurde im Rahmen der Erhebung nicht erbracht. Zur weiteren Überprüfung befinden sich randomisierte Studien in Südkorea und den USA in Vorbereitung.

Fachärztliche Beobachter mahnen ebenfalls zur Differenzierung. Keane K. Lee vom Kaiser Permanente Santa Clara Homestead Medical Center erklärte, dass Künstliche Intelligenz Kardiologen nicht ersetzen könne und die abschließende Befundprüfung eine ärztliche Aufgabe bleibe. Zudem merkte Lee als wesentliche Einschränkung an, dass die konkreten klinischen Endpunkte für Patienten in der Untersuchung nicht analysiert worden seien.