Herzdiagnose: KI-System erkennt Herzinsuffizienz zu 81% in zwei Sekunden
Veröffentlicht am: 07.09.2026 um 10:30 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die technologische Entwicklung in der kardiologischen Diagnostik hat durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) einen signifikanten Fortschritt erfahren.
Forscher des Imperial College London haben ein Modell entwickelt, das darauf spezialisiert ist, Anzeichen für Herzinsuffizienz und Herzklappenerkrankungen in herkömmlichen Elektrokardiogrammen (EKG) innerhalb kürzester Zeit zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser wissenschaftlichen Arbeit wurden im September 2026 auf dem Kongress der European Society of Cardiology (ESC) in München präsentiert.
Effizienz und Präzision der automatisierten EKG-Analyse
Das neu entwickelte KI-Tool ist in der Lage, ein EKG in unter zwei Sekunden zu analysieren. In einer umfassenden Studie mit 67.000 US-Patienten konnte das System bis zu 81 Prozent der Fälle von Herzinsuffizienz und bis zu 90 Prozent der Herzklappenerkrankungen korrekt erkennen. Die technologische Grundlage bildete ein umfangreiches Training des Modells mit insgesamt 10,6 Millionen EKG-Datensätzen.
Die Validierung der Ergebnisse erfolgte in weiteren Testreihen mit Patientengruppen von 5.442 und 61.520 Personen. Dabei zeigte das Modell eine hohe Zuverlässigkeit bei der Erkennung einer reduzierten Pumpfunktion des Herzens sowie der Aortenklappenstenose.
Die Identifikationsrate für eine beeinträchtigte Pumpfunktion lag in diesen Tests bei 77 Prozent beziehungsweise 81 Prozent. Bei der Diagnose einer Aortenstenose erreichte das System Genauigkeitswerte von 80 Prozent und 90 Prozent.
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Klinische Erprobung und Ausblick auf die Patientenversorgung
Die praktische Anwendbarkeit des Verfahrens wird derzeit im britischen Gesundheitssystem NHS untersucht. An Standorten in London und Bristol läuft eine Testphase mit 590 Patienten, um die Integration des KI-Tools in den medizinischen Alltag zu evaluieren. Die British Heart Foundation (BHF) unterstützt die Forschungsarbeiten, die darauf abzielen, die Diagnosegeschwindigkeit bei strukturellen Herzerkrankungen massiv zu erhöhen.
Nach Einschätzung der beteiligten Wissenschaftler könnte eine routinemäßige Nutzung der Technologie in der breiten medizinischen Versorgung in etwa zwei Jahren realisiert werden. Angesichts von weltweit jährlich rund einer Milliarde aufgezeichneten EKGs bietet die automatisierte Auswertung ein erhebliches Potenzial für die Entlastung des medizinischen Fachpersonals und eine schnellere Einleitung notwendiger Therapien.
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Das Ziel der Entwicklung am Imperial College London ist laut den Projektverantwortlichen ausdrücklich nicht der Ersatz des Arztes, sondern die Bereitstellung eines unterstützenden Werkzeugs. Die KI solle Medizinern helfen, versteckte Anzeichen für eine Aortenklappenstenose oder eine nachlassende Herzleistung frühzeitig zu detektieren, oft noch bevor deutliche klinische Symptome auftreten.
Durch die schnelle Verarbeitungszeit von unter zwei Sekunden ließen sich potenzielle Risiken unmittelbar im Anschluss an die Datenaufnahme im EKG bewerten, was insbesondere in der Primärversorgung die diagnostische Sicherheit erhöhen könnte.
