US-Studie zeigt Potenzial von EKG-Daten für KI gestütztes COPD-Screening
Eine Studie aus New York zeigt, dass KI-gestützte EKG-Analysen COPD frühzeitig erkennen können und neue Perspektiven für Screening und Versorgung eröffnen…
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Die Früherkennung der chronisch-obstruktiven Lungenerkrankung bleibt anspruchsvoll, da frühe Symptome oft unspezifisch sind und etablierte Diagnoseverfahren Ressourcen binden. Forschende des Mount Sinai Hospital und der Mount Sinai School of Medicine in New York untersuchten, ob sich Standard-EKGs mithilfe Künstlicher Intelligenz zur COPD-Erkennung eignen.
Grundlage war ein Convolutional Neural Network, das mehr als 208.000 EKGs auswertete. Die Daten stammten aus mehreren Kliniken in New York sowie aus externen Kohorten, darunter die UK Biobank. Das Modell erreichte in internen und externen Tests AUC-Werte bis 0,82. Besonders auffällig waren Veränderungen der P-Wellen, die mit COPD-typischen physiologischen Veränderungen korrelierten.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-gestützte EKG-Analysen eine kostengünstige Ergänzung bestehender Diagnosepfade sein könnten. Ein früheres Erkennen der Erkrankung könnte Behandlungsverläufe verbessern und die Krankheitslast langfristig senken.
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