Schlaf-EKG mit KI: Herzinsuffizienz-Risiko bis zu 10 Jahre im Voraus erkennen

Eine künstliche Intelligenz kann anhand nächtlicher Herzstromkurven das langfristige Risiko für schwere Herz-Kreislauf-Erkrankungen abschätzen. Forschende der Emory University zeigen in einer in der Fachzeitschrift SLEEP veröffentlichten Untersuchung, dass die Analyse von EKG-Aufzeichnungen einer einzelnen Ableitung während des Schlafs kardiovaskuläre Ereignisse wie eine Herzinsuffizienz bis zu 10 Jahre im Voraus prognostizieren kann.

Breites Trainings- und Testmaterial aus Schlaflaboren

Das zugrundeliegende Deep-Learning-System wurde mit den Aufzeichnungen von fast 16.000 Patienten trainiert, die an der Schlafstudie des Massachusetts General Hospital in Boston teilgenommen hatten. Deren Herzaktivität war während der Nachtruhe per Elektrokardiogramm dokumentiert worden.

Zur Überprüfung der Vorhersagekraft testeten die Wissenschaftler das Modell anschließend an zwei unabhängigen Kohorten. Diese umfassten rund 9.800 Patienten des Emory University Hospital sowie etwa 12.600 Personen aus dem Beth Israel Deaconess Medical Center, womit insgesamt fast 23.000 Teilnehmer in die Validierung einbezogen wurden.

Signifikanter Risikoanstieg und Zusatznutzen für Modelle

Die Auswertung ergab deutliche Zusammenhänge zwischen den berechneten Werten und späteren Erkrankungen. Mit jeder Standardabweichung, um die der ermittelte KI-Score anstieg, kletterte das relative Risiko für Vorhofflimmern um +103% bis +172%.

Für eine spätere Herzinsuffizienz erhöhte sich der Wert um +69% bis +133%, für einen Schlaganfall um +19% bis +40% und für die Gesamtsterblichkeit um +65% bis +82%. Diese statistischen Zusammenhänge behielten ihre Gültigkeit auch nach der statistischen Bereinigung um bekannte Einflussfaktoren wie Alter, Geschlecht, Diabetes, Rauchen und Hypertonie.

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Als besonders aufschlussreich erwies sich die leichteste Schlafphase (N1): In diesem Stadium wiesen spezifische Veränderungen des Herzrhythmus sowie der Erregungsleitung die stärkste Korrelation mit künftigen Gefahren auf. Wurden die Schlaf-EKG-Werte in bereits etablierte Risikomodelle integriert, verbesserte sich die Prognosegenauigkeit für Herzinsuffizienz um bis zu 9%, für Vorhofflimmern um bis zu 6% und für die Sterblichkeit um bis zu 7%.

Differenzierte Prognosekraft und offene Schritte

Die Treffsicherheit des Algorithmus zeigte sich allerdings nicht bei allen Krankheitsbildern gleichermaßen. Bei Schlaganfällen und Myokardinfarkten brachte das Verfahren keine signifikante Verbesserung der Vorhersage. Ein Zusammenhang mit einem Myokardinfarkt ließ sich zudem lediglich in einer der beiden Testpopulationen statistisch nachweisen.

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Die vom US-Nationalinstitut für Gesundheit (NIH) geförderte Forschungsarbeit liefert nach Angaben der Emory University statistische Wahrscheinlichkeiten für übergeordnete Risikogruppen, stellt jedoch keine individuellen Diagnosen dar.

Die Methode eignet sich gegenwärtig noch nicht für den Routinebetrieb und kann herkömmliche kardiologische Untersuchungen nicht ersetzen. Bevor die Technologie regulär in Schlaflaboren zum Einsatz kommen kann, sind weitere klinische Überprüfungen erforderlich.