Herz-KI aus Yale: Smartphone-Foto eines EKGs soll Amyloidose früh erkennen
Veröffentlicht am: 29.09.2026 um 03:23 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Forschende der Yale School of Medicine haben eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform vorgestellt, die eine Transthyretin-Amyloid-Kardiomyopathie anhand eines einfachen Smartphone-Fotos eines ausgedruckten Elektrokardiogramms (EKG) erkennen kann.
Die zugrunde liegende wissenschaftliche Untersuchung des Cardiovascular Data Science Lab (CarDS Lab) unter Leitung von Dr. Rohan Khera wurde im Fachjournal JAMA publiziert, wie Fachmedien am 28. September 2026 berichteten.
Frühwarnsystem für eine lebensbedrohliche Erkrankung
Die Transthyretin-Amyloid-Kardiomyopathie ist eine schwerwiegende Herzerkrankung, bei der die durchschnittliche Lebenserwartung von Betroffenen ohne Behandlung bei fünf Jahren liegt. Das neu entwickelte System analysiert ein gewöhnliches EKG-Foto innerhalb von Sekunden auf charakteristische Muster der Transthyretin-Amyloidose.
Entwickelt wurde das Modell auf der Basis von EKG-Daten Tausender Patienten. Anschließend erfolgte die Validierung an acht Patientenkohorten in den Vereinigten Staaten und in Europa.
Die Forschenden betonen, dass das System primär als Frühwarnsystem konzipiert ist und eine umfassende kardiologische Untersuchung nicht ersetzt, sondern den Verdacht frühzeitig lenken soll.
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Die US-Arzneimittelbehörde FDA hat dem Verfahren bereits den Status einer „Breakthrough Device Designation“ zuerkannt; derzeit befindet sich das Software-Werkzeug im formellen Prüfverfahren der FDA. Zur weiteren klinischen Erprobung startet nun an 13 US-Gesundheitszentren die Beobachtungsstudie TRACE-AI Network Study.
Wachsender Trend zur KI-gestützten kardiologischen Diagnostik
Die Entwicklung aus Yale reiht sich in eine Reihe jüngster Fortschritte ein, Standarduntersuchungen des Herzens durch Algorithmen zu erweitern. Konventionelle EKGs fallen weltweit millionenfach an, liefern dem menschlichen Auge jedoch oft nur begrenzte Anhaltspunkte für strukturelle Gewebeveränderungen.
Parallel arbeitet das 2018 gegründete Unternehmen HEARTio an dem System ECGio, das 12-Kanal-EKGs per Algorithmus in unter einer Minute analysiert, um eine koronare Herzkrankheit sowie Plaques in allen vier Hauptkoronararterien ohne Kontrastmittel oder Strahlung nachzuweisen.
Dessen Modell, das auf über 14 Millionen EKGs basiert und 2020 ebenfalls den Status einer Breakthrough Device Designation erhielt, wies in einer 2026 publizierten Studie mit 16.476 Patienten eine Sensitivität von 91 Prozent und eine Spezifität von 89 Prozent auf.
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Zudem wurde auf dem Kongress der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie (ESC) in München ein Modell vorgestellt, das mit Unterstützung der British Heart Foundation anhand einer US-Studie mit 67.000 Patienten trainiert wurde. Dieses erkennt Herzinsuffizienz mit einer Sensitivität von rund 81 Prozent und Herzklappenerkrankungen zu rund 90 Prozent aus Standard-EKGs, um Patienten vorrangig für weiterführende Echokardiographien zu filtern.
Die neuen Ansätze zeigen, wie künstliche Intelligenz zunehmend darauf ausgerichtet wird, aus kostengünstigen und flächendeckend verfügbaren diagnostischen Standarddaten frühzeitig Hinweise auf komplexe Herzkrankheiten zu gewinnen.
