Schlaganfall-Prognose: KI identifiziert 17-fach höheres Risiko
Veröffentlicht am: 01.09.2026 um 05:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die medizinische Bildgebung und die computergestützte Risikoanalyse erleben derzeit einen technologischen Wandel, der eine präzisere Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen ermöglicht. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen neue Biomarker und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), die Entzündungsprozesse in den Herzkranzgefäßen sichtbar machen können, noch bevor klinische Symptome oder sichtbare Gefäßverengungen auftreten.
Validierung des FAI-Score™-Biomarkers
Ein wesentlicher Fortschritt in diesem Bereich wurde Ende August 2026 auf dem ESC Congress vorgestellt. Im Rahmen einer in Oxford durchgeführten Untersuchung konnte der sogenannte FAI-Score™-Biomarker der Firma Caristo Diagnostics erfolgreich validiert werden. Das Verfahren ermöglicht es, koronare Entzündungen mittels Nicht-Kontrast-Computertomographie (CT) zu identifizieren.
Ein zentrales Ergebnis dieser Validierung ist die Fähigkeit des Systems, Entzündungsrisiken selbst bei Patienten zu erkennen, deren herkömmlicher Calcium-Score bei 0 liegt. Damit bietet die Technologie eine diagnostische Option für Patientengruppen, die in der klassischen Risikobewertung bislang als unauffällig eingestuft wurden.
Ergänzend zu dieser wissenschaftlichen Einordnung erhielt die Technologie CaRi-Heart® bereits die Zulassung durch die US-amerikanische Arzneimittelbehörde FDA.
KI-gestützte Schlaganfallprognose in der ORFAN-MAESTRIA-Studie
Die Bedeutung der KI-gestützten Diagnostik für die Schlaganfallprävention wurde zudem durch Daten der ORFAN-MAESTRIA-Studie unterstrichen, die ebenfalls Ende August 2026 thematisiert wurde. Mit einer Datengrundlage von 81.000 Patienten untersuchten Forscher das Potenzial der KI von Caristo Diagnostics zur Vorhersage zerebrovaskulärer Ereignisse.
Den Ergebnissen zufolge konnte das System ein 17-fach höheres Risiko für einen kardioembolischen Schlaganfall bei bestimmten Patientengruppen identifizieren. Diese Daten deuten darauf hin, dass die Analyse von Entzündungsprozessen in den Gefäßen weit über die reine Beurteilung der Herzgesundheit hinausgeht und wesentliche Erkenntnisse für die neurologische Risikovorsorge liefert.
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Automatisierte Plaque-Analyse und Risikomodellierung
Parallel zu den Entwicklungen im Bereich der Entzündungsmarker zeigen schwedische Forschungsarbeiten das Potenzial automatisierter Plaque-Erkennung. In der SCAPIS-Studie, die 23.314 Teilnehmer im Alter zwischen 50 und 64 Jahren über einen medianen Zeitraum von 7,8 Jahren begleitete, wurde das KI-System QuantiPlaque eingesetzt.
Die Untersuchung ergab, dass die KI-gestützte Analyse Plaques bei 80 % der Probanden identifizierte, während die visuelle Begutachtung lediglich bei 40 % zu einem Befund führte. In der Gruppe mit dem höchsten Plaque-Volumen wurde ein mehr als 6-fach erhöhtes Risiko für kardiale Ereignisse festgestellt.
Während des Beobachtungszeitraums traten insgesamt 287 kardiale Ereignisse auf. Durch den Einsatz der KI verbesserte sich die Genauigkeit des Risikomodells von 0,783 auf 0,798. Trotz dieser Leistungsfähigkeit sprachen sich die beteiligten Experten gegen ein generelles CT-Screening der Bevölkerung aus.
EU-Projekt COMBINE-CT zur klinischen Validierung
Um die Effizienz der Diagnostik weiter zu steigern, wurde das EU-Projekt COMBINE-CT initiiert. Unter der Koordination von Philips und mit einem Budget von 10 Millionen Euro verfolgt das Konsortium das Ziel, die Kombination aus Koronar-CT-Angiographie (CCTA), künstlicher Intelligenz und interventionellen Techniken klinisch zu validieren.
Hintergrund des Projekts ist die Beobachtung, dass derzeit etwa 60 % der invasiven Angiographien ohne den Befund einer signifikanten Stenose durchgeführt werden. Durch die Studien CONVENE, CODEX-1, IMPACT, SPCCT-STENT und EVOLVE soll untersucht werden, wie diese unnötigen Eingriffe reduziert werden können.
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Zu den beteiligten Partnern des Projekts gehören unter anderem das Amsterdam UMC und Novo Nordisk. Die Forschungsarbeiten zielen darauf ab, die Diagnosepfade zu optimieren und die Belastung für Patienten sowie Gesundheitssysteme zu senken.
