Herzinsuffizienz: KI liest verborgene EKG-Signale mit 90% Genauigkeit
Veröffentlicht am: 16.09.2026 um 03:34 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In einer italienisch geführten Studie wurde ein Modell auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt, das verborgene Signale in Elektrokardiogrammen (EKG) auswerten kann. Wie aus einem Fachbericht im European Heart Journal – Quality of Care and Clinical Outcomes hervorgeht, ist die Technologie in der Lage, Anzeichen für ein erhöhtes NT-proBNP zu identifizieren.
Dieser Biomarker gilt als wesentlicher Indikator für das Risiko einer Herzinsuffizienz. Durch die Analyse können entsprechende Gefährdungen frühzeitig erkannt werden, die bei einer herkömmlichen Betrachtung der EKG-Daten oft unsichtbar bleiben.
Training und Präzision des Modells
Für die Entwicklung des Algorithmus griffen die Forscher auf eine umfangreiche Datenbasis zurück. Das Training des KI-Modells basierte laut vorliegenden Informationen auf der Auswertung von 84.895 EKGs in Verbindung mit den dazugehörigen NT-proBNP-Testergebnissen. Durch diesen Prozess lernte das System, spezifische Muster in den elektrischen Herzaktivitäten mit den laborchemischen Werten des Patienten zu korrelieren.
Die praktische Zuverlässigkeit des Verfahrens wurde in einer Testphase an insgesamt 679 Patienten in den italienischen Städten Cosenza und Triest überprüft.
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Die Ergebnisse belegen eine hohe diagnostische Relevanz: Das Modell erreichte eine Genauigkeit von etwa 90 Prozent bei der Identifizierung von Risikowerten. Diese Präzision ermöglicht es Medizinern, potenzielle Herzschwächen bereits in einem Stadium zu adressieren, bevor klinisch schwere Symptome auftreten.
Medizinische Relevanz in Italien
Die Einführung digitaler Diagnosehilfen wird vor dem Hintergrund der epidemiologischen Lage in Italien als bedeutend eingestuft. Aktuellen Statistiken zufolge leiden in Italien mehr als eine Million Menschen an Herzinsuffizienz, was einer Prävalenz von 1 bis 2 Prozent in der Gesamtbevölkerung entspricht. Jährlich kommen etwa 80.000 neue Krankheitsfälle hinzu.
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Kardiovaskuläre Erkrankungen stellen weiterhin eine der größten Herausforderungen für das nationale Gesundheitssystem dar. Sie sind für rund 30 Prozent der Todesfälle in Italien verantwortlich.
Experten weisen darauf hin, dass die Integration von KI-gestützten Analysen in die klinische Routine dazu beitragen kann, die Früherkennungsrate zu erhöhen und damit die Langzeitprognosen für Betroffene zu verbessern. Da das EKG ein weit verbreitetes und kostengünstiges Diagnoseinstrument ist, bietet die softwarebasierte Erweiterung einen skalierbaren Ansatz für die kardiologische Vorsorge.
