Vorhofflimmern: KI-Score aus Schlaf-EKG zeigt bis zu 2,72-faches Risiko
Veröffentlicht am: 23.10.2026 um 04:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Kombination aus Schlafanalyse und künstlicher Intelligenz eröffnet neue Wege in der kardiovaskulären Risikobewertung. Eine am 9. Oktober 2026 in der Fachzeitschrift SLEEP publizierte Untersuchung der Emory University, des Massachusetts General Hospital und des Beth Israel Deaconess Medical Center stellt ein KI-Modell vor, das auf Basis von Single-Lead-Elektrokardiogrammen (EKG) aus Polysomnographien und Schlafstadien das Zehnjahresrisiko für schwere Herzerkrankungen schätzt.
Die durch die National Institutes of Health (NIH) und das National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) finanzierte Arbeit analysierte das Auftreten von Vorhofflimmern, Herzinsuffizienz, Schlaganfällen sowie der Gesamtmortalität.
Belastbare Datenbasis aus Schlaflaboren
Für die Entwicklung und Validierung des Modells griffen die beteiligten Institutionen auf Datensätze von insgesamt 38.195 Patienten zurück. Das Training des Algorithmus erfolgte an 15.809 Patienten des Massachusetts General Hospital in Boston.
Zur Überprüfung der Modellgüte dienten zwei unabhängige Validierungskohorten: 9.810 Patienten des Emory University Hospital in Atlanta mit einem Nachbeobachtungszeitraum von bis zu zehn Jahren sowie 12.576 Patienten des Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) in Boston mit einer Nachbeobachtung über bis zu sieben Jahre.
In der Analyse zeigte sich eine signifikante Assoziation zwischen den ermittelten Punktwerten und dem späteren Auftreten kardiovaskulärer Ereignisse. Pro Anstieg des KI-Scores um eine Standardabweichung erhöhte sich das Risiko für Vorhofflimmern um das 2,03-fache in der Emory-Kohorte und um das 2,72-fache in der BIDMC-Kohorte, was einem Anstieg von plus 103 Prozent bis plus 172 Prozent entspricht.
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Für Herzinsuffizienz lag der Anstieg bei dem 1,69-fachen (Emory) beziehungsweise 2,33-fachen (BIDMC), entsprechend plus 69 Prozent bis plus 133 Prozent.
Hinsichtlich der Gesamtmortalität verzeichneten die Forschenden pro Standardabweichung einen Anstieg um das 1,82-fache bei Emory und das 1,65-fache am BIDMC, was plus 65 Prozent bis plus 82 Prozent ausmacht. Das Schlaganfallrisiko stieg um das 1,19-fache beziehungsweise 1,40-fache (plus 19 Prozent bis plus 40 Prozent).
Für Herzinfarkte ergab sich in der Emory-Kohorte eine 1,38-fache Risikoerhöhung, während das Ergebnis in der BIDMC-Kohorte statistisch nicht signifikant ausfiel. Diese Zusammenhänge blieben auch nach statistischer Bereinigung um traditionelle Einflussfaktoren wie Alter, Geschlecht, Adipositas, Rauchen, Diabetes, Hypertonie und den Schweregrad einer bestehenden Schlafapnoe signifikant.
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Methodische Besonderheiten und klinische Perspektiven
Das Modell stützt sich vor allem auf das Schlafstadium N1, eine frühe Schlafphase. Gegenüber bisherigen Risikomodellen erzielte das System einen Genauigkeitsgewinn von plus sechs Prozent bei Arrhythmien, plus neun Prozent bei Herzinsuffizienz und plus sieben Prozent bei der Gesamtmortalität.
Für die Erfassung genügt ein einzelner EKG-Elektrodensensor auf der Brust. Studienautor Gari Clifford von der Emory University wies darauf hin, dass die praktische Umsetzung künftig über einfache, kostengünstige Pflaster nach einer einzigen Schlafnacht denkbar sei. Auch Co-Autor Harry Clifford betonte, dass eine Integration in standardmäßige Polysomnographien erhebliches Potenzial für die klinische Frühdiagnostik biete.
Dennoch unterliegt die Untersuchung methodischen Einschränkungen. Bei der Arbeit handelt es sich um eine retrospektive Studie, bei der Diagnosen über Abrechnungs- und Krankenhauscodes erfasst wurden und konkrete Todesursachen fehlten.
Zudem stammt die untersuchte Population ausschließlich aus Schlaflaboren und ist nicht repräsentativ für die Allgemeinbevölkerung. Es liegt bislang kein fertiger klinischer Test vor, weshalb prospektive Studien ausstehen. David Goff vom NHLBI der NIH unterstrich, dass als nächster Schritt der konkrete Zusatznutzen gegenüber traditionellen Risikobewertungsmethoden bewiesen werden müsse.
