Herzdiagnose: KI steigert Prognosegenauigkeit um 10-15 Prozent
Veröffentlicht am: 04.09.2026 um 06:09 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die medizinische Diagnostik führt zu signifikanten Fortschritten bei der Vorhersage von Krankheitsverläufen. Besonders im Bereich der Kardiologie belegen aktuelle Forschungsergebnisse, wie Algorithmen und neu identifizierte Biomarker die Genauigkeit klinischer Prognosen erhöhen und damit die Patientenversorgung präzisieren können.
Effizienzsteigerung durch KI-Modelle in der Kardiologie
Forschungsergebnisse des Inselspitals Bern und der Universität Bern, die Ende August 2026 in der Fachzeitschrift Lancet Digital Health publiziert wurden, verdeutlichen das Potenzial digitaler Assistenzsysteme. Durch den Einsatz von KI konnte die Prognosegenauigkeit bei Herzkrankheiten um 10-15 % verbessert werden.
Die Untersuchung basierte auf den Daten von 2.985 Berner Patientinnen und Patienten. Die Forscher zeigten auf, dass die Algorithmen komplexe Datenmuster identifizieren können, die über herkömmliche statistische Methoden hinausgehen.
Parallel dazu belegte eine im Fachmagazin JAMA Cardiology veröffentlichte Studie Fortschritte bei der Diagnose der Transthyretin-Amyloidose. Unter Einbezug von Daten von über 1.000 japanischen sowie 850 Patienten aus der Schweiz und Wien konnte die Vorhersage von Todesfällen und Spitaleinweisungen um bis zu 20 % präzisiert werden. Diese Ergebnisse unterstreichen die wachsende Bedeutung von KI-Modellen für die Risikostratifizierung bei spezifischen kardiologischen Erkrankungen.
Differenzierung und Früherkennung mittels Biomarker
Ein weiterer Schwerpunkt der aktuellen Forschung liegt auf der Unterscheidung klinisch ähnlicher Krankheitsbilder. Die Universität Zürich entwickelte den sogenannten BioTAK-Score, um das Takotsubo-Syndrom – auch als „Broken-Heart-Syndrom“ bekannt – bereits vor einer Katheterisierung von einem klassischen Herzinfarkt abzugrenzen.
Das Verfahren kombiniert spezifische Biomarker mit dem Geschlecht der Betroffenen. Bei einer Untersuchung von 1.800 Patienten erreichte das Modell eine korrekte Klassifikationsrate von rund 90 %. Die Forscher wiesen zudem darauf hin, dass neu entdeckte Biomarker auf eine enge Verbindung zwischen Gehirn und Herz hindeuten, die als Gehirn-Herz-Achse bezeichnet wird.
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Ergänzend dazu präsentierte das Imperial College London im August 2026 auf dem ESC-Kongress in München ein KI-Verfahren, das Herzschwäche und Klappenerkrankungen aus Routine-EKGs identifiziert. Das System benötigt für die Analyse weniger als zwei Sekunden.
In US-Datensätzen mit 67.000 Patienten erkannte die KI bis zu 81 % der Fälle von Herzschwäche und 90 % der Klappenerkrankungen. Die Experten ordnen diese Ergebnisse jedoch als vorläufig ein, da ein Peer-Review-Verfahren noch aussteht.
Zukünftige Diagnoseverfahren und kontinuierliches Monitoring
Über die kardiologische Akutdiagnostik hinaus zeichnen sich Entwicklungen für eine kontinuierliche Überwachung und langfristige Prognostik ab. Die UC San Diego stellte mit „CHARM“ einen Forschungsprototypen vor, der bis zu fünf Biomarker gleichzeitig aus dem Fingerschweiß messen kann, darunter Glukose, Laktat und Harnsäure. Die mittlere Abweichung bei Glukosemessungen lag bei 13,72 %, wobei die Korrelationen zwischen 0,85 und 0,90 lagen.
In der Onkologie und Nephrologie gewinnen Biomarker ebenfalls an Bedeutung. So zeigen Studien in Nature Medicine, dass KI-gestützte „Gewebeuhren“ die Organalterung in histologischen Präparaten erkennen können, was künftig Bluttests zur Bestimmung des biologischen Alters ermöglichen könnte.
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In der Nephrologie weist die Deutsche Gesellschaft für Nephrologie (DGfN) darauf hin, dass der Kreatinin-Wert allein zur Früherkennung chronischer Nierenerkrankungen (CKD) unzureichend ist. Rund 50 % der Patienten mit Herzschwäche leiden gleichzeitig an CKD, was die Notwendigkeit integrierter Screening-Verfahren verdeutlicht.
Diese Entwicklungen markieren einen trend hin zu einer datengestützten Präzisionsmedizin, die durch die Kombination von molekularen Biomarkern und algorithmischer Auswertung eine individualisierte Risikobewertung ermöglicht.
