Fraunhofer IZM entwickelt KI-Sensorsystem für die kardiologische Diagnostik

Das Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM hat ein Sensorsystem entwickelt, das die kardiologische Diagnostik durch KI-Unterstützung grundlegend verändern könnte. Es bringt damit die Lösung eines strukturellen Problems in greifbare Nähe: Weil bisher kein Gerät alle relevanten kardiologischen Parameter erfassen konnte, fehlte die Datenbasis für spezialisierte KI-Modelle. Ohne diese Modelle war wiederum kein vollständiges Diagnosesystem möglich.

Das System basiert auf wiederverwendbaren Pflastern mit integriertem Edge-PC. Aus den Sensormessungen lassen sich rund 240 kardiologisch relevante Parameter ableiten. Zusätzlich können Daten externer Geräte wie Ultraschallgeräte eingespeist werden. Die Auswertung erfolgt mehrstufig. Zunächst durch klassische Signalverarbeitung, dann durch darauf trainierte KI-Modelle, anschließend durch neuronale Netze zur Analyse der Datenmorphologie, etwa der EKG-Kurvenform.

Ergänzt wird die Messung durch strukturierte Anamnese-Befragungen per Text- oder Spracheingabe, die täglich wiederholt werden können. Mehrere medizinische Large Language Models, darunter Googles MedGemini, werten die Ergebnisse aus. Ein übergeordneter KI-Agent gleicht die Resultate ab und prüft sie auf Widersprüche. Die Ausgabe erfolgt zielgruppengerecht für Fachpersonal und Betroffene.

Perspektivisch soll das System Hausärzte bei der Früherkennung unterstützen, Fachärzten umfangreichere Datensätze bereitstellen und Patienten bei der Medikamentendosierung begleiten. Ein Einsatz über die Kardiologie hinaus, etwa in der Lungenmedizin, wird als möglich beschrieben.