RisKa - Risikostratifizierung in der Kardiologie mittels KI

Vielfach führen Erkrankungen des Herzens besonders in frühen Stadien zunächst zu subtilen, unspezifischen Veränderungen im EKG, die schwer erkennbar sind und nur von spezialisierten KardiologInnen sicher identifiziert werden können. Darüber hinaus bedarf es für sichere Diagnosen als Grundlage für eine mögliche Behandlung häufig noch weiterer Untersuchungen. Neben dem hoch spezialisierten Expertenwissen wird also gegenwärtig häufig kostenintensive weiterführende Diagnostik notwendig, um Veränderungen im Herzmuskel sicher zu erkennen. Das RisKa System liefert mithilfe von KI auf Basis der Informationen des EKGs Zusatzinformationen zur Diagnoseunterstützung. Das KI-System erkennt selbst komplexe Muster, wie sie bspw. bei Vernarbungen des Herzmuskels auftreten. Damit können aufwändige Zusatzdiagnostik reduziert, knappe Ressourcen geschont sowie invasive Untersuchungen vermieden werden. Ziel von RisKa ist die Entwicklung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems, das automatisiert mit Hilfe der KI Muster in Elektrokardiogramm-Aufnahmen präzise und kostengünstig erkennen und die gewonnene Information den AnwenderInnen zur Verfügung stellen kann.

Das entwickelte System kann von niedergelassenen ÄrztInnen für die individualisierte Risikoerkennung in Screening-Verfahren zur frühzeitigen Erkennung und Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen genutzt werden. Mit RisKa kann eine personalisierte Risikostratifizierung für Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit großer Reichweite etabliert werden. Niedergelassene MedizinerInnen können diese in ambulante Regeltermine und Check-up-Untersuchungen integrieren. Eine fachärztliche kardiologische Vorstellung, oft mit weiter Anfahrt verbunden, wird dann erst bei begründetem Verdacht notwendig. Durch die Nutzung von RisKa steht spezifische kardiologische Expertise nicht mehr nur zentral zur Verfügung, sondern auch dezentral beispielsweise in der hausärztlichen Praxis, was unmittelbar zu einer Verbesserung der PatientInnenversorgung und des Gesundheitswesens beiträgt.

Das interdisziplinäre RisKa-Projektkonsortium besteht aus den Forschungsgruppen des Wirtschaftsinformatikers und Gründungsmitglieds des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz (KI) Prof. Dr. Michael Guckert (Technische Hochschule Mittelhessen) und des Kardiologen Prof. Dr. Till Keller (Justus-Liebig-Universität Gießen). In langjähriger, interdisziplinärer Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen wurden erfolgreiche KI-Modelle für die vielfältige Auswertung von medizinischen Daten und insbesondere EKG-Zeitreihen entwickelt, wissenschaftlich genutzt und international publiziert. Hieraus entstand die Idee, diese Modelle MedizinerInnen in einem geeigneten, für die praktische Anwendung in Klinik und Praxis optimierten Gesamtsystem zur Verfügung zu stellen. Damit war der Plan für RisKa geboren.