Atherosklerose: KI erkennt 93,4 Prozent der Betroffenen auf Netzhautbildern
Veröffentlicht am: 04.10.2026 um 17:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Früherkennung von Gefäßveränderungen gilt als zentraler Baustein zur Vorbeugung schwerer Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Forscher des Hospital Universitario Infanta Leonor in Madrid haben Ergebnisse des Projekts Aitheroscope vorgelegt. Die Untersuchung widmet sich dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Auswertung von Netzhautaufnahmen, um eine subklinische Atherosklerose rechtzeitig festzustellen, noch bevor erste Symptome auftreten.
Hohe Trefferquote bei asymptomatischen Probanden
Die im Fachjournal European Heart Journal – Digital Health publizierte Studie stützt sich auf eine Kohorte von 931 Personen, bei denen im Vorfeld keine kardiovaskulären Erkrankungen bekannt waren. Um einen verlässlichen Vergleichsmaßstab zu erhalten, wurden die Teilnehmenden mittels Referenz-Ultraschall der Karotis- und Femoralgefäße untersucht. Bei 50,8 Prozent der Probanden ließ sich dabei bereits eine bestehende Atherosklerose nachweisen.
Das KI-Modell erzielte bei der Auswertung der Netzhautbilder eine beachtliche Sensitivität: Das System erkannte 93,4 Prozent der tatsächlich betroffenen Personen. Zudem erwies sich ein negativer Befund als hochgradig verlässlich, da dieser in mehr als 90 Prozent der Fälle zutraf.
Hinsichtlich der Gesamtleistung erreichte das System eine Genauigkeit von 0,80, wenn ausschließlich Bilddaten der Netzhaut herangezogen wurden. Wurden diese Aufnahmen um zusätzliche klinische Daten der Patienten ergänzt, stieg der Wert auf eine Genauigkeit von 0,86.
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Stärken im Niedrigrisikobereich und notwendige Bestätigung
Eine differenzierte Betrachtung der Studiendaten zeigt, dass das System insbesondere bei jüngeren Menschen sowie bei Personen mit einem niedrigen oder mittleren kardiovaskulären Risiko besonders gute Leistungen erbrachte. Gerade in diesen Bevölkerungsgruppen bleiben Gefäßablagerungen im klinischen Alltag häufig unbemerkt, da Standard-Risikotests dort seltener anschlagen.
Trotz der vielversprechenden Kennzahlen sehen die Abläufe des Projekts vor, dass die Technologie nicht isoliert über Behandlungen entscheiden soll. Ein positives Resultat der Netzhautanalyse soll demnach vor dem Einleiten therapeutischer Maßnahmen stets per Gefäßultraschall bestätigt werden. Der Einsatz der Bildanalyse fungiert somit als vorgeschaltetes Instrument zur Selektion weiter abklärungsbedürftiger Fälle.
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Nächste Schritte: Validierung und Zertifizierung
Bis zu einem regulären Einsatz des Verfahrens im klinischen Alltag oder in Vorsorgeprogrammen sind weitere formale und wissenschaftliche Hürden zu nehmen. Wie aus den Veröffentlichungen hervorgeht, stehen sowohl eine externe Validierung an unabhängigen Patientengruppen als auch die notwendigen Zertifizierungen des Systems noch aus. Erst nach Abschluss dieser Schritte kann das Verfahren breiter in bestehende Versorgungspfade eingebunden werden.
