Elektronische Geräte sind aus dem medizinischen Alltag nicht mehr wegzudenken. Das Smartphone in der Kitteltasche hat längst Nachschlagewerke ersetzt und fungiert als Minicomputer. In Studien wird seit Jahren untersucht, wie künstliche Intelligenz (KI) die Diagnostik verbessern könnte. In manchen Bereichen konkurriert sie bereits mit Ärzten, was die Präzision der Befunde angeht. Aber auch Patienten nutzen Smartphones, Wearables und Co. Schlägt eine App Alarm, tragen sie die Daten zu ihren behandelnden Ärzten. Die jungen Kardiologen haben deshalb bei der 89. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Kardiologie eine ganze Sitzung innovativen Tools für Young Cardiologists gewidmet.
Wearables für Patienten?
Studien konnten in der Vergangenheit bereits zeigen, dass Remotemonitoring die Qualität von medizinischen Behandlungen verändern kann. Es bietet den behandelnden Ärzten die Option, auf Veränderungen bei Patienten schneller zu reagieren und frühzeitig einzugreifen, wenn beispielsweise eine Herzinsuffizienz zu dekompensieren droht oder bereits begonnen hat.
Patienten auf der anderen Seite war wichtig, dass sie sich gut aufgehoben, sicher und gut überwacht fühlten, wie eine Umfrage, die Victoria Johnson aus Gießen bei der Tagung vorstellte. Zwar äußerten viele Datenschutzbedenken, dennoch hätten sie gleichzeitig über Remote Monitoring gerne selber Daten zum Batteriestatus ihrer Devices, und könnten so eigenständig kontrollieren, ob Daten übertragen werden, und Informationen zu technischen Fragen erhalten.
Dass Remote Monitoring hilfreich sein kann, zeigte auch die (sehr) kleine Pilotstudie des DAVID-HF Trials aus Hongkong, bei der Menschen mit einer HFrEF mit verschiedenen Sensoren und Messgeräten sowie einer Smartphone-App versorgt wurden. Ihre Medikation für die Herzinsuffizienz wurde mittels der Messdaten aus den Geräten und mithilfe von Smartphone-Notifikationen und Telefonanrufen durch die Pflegekräfte im ambulanten, häuslichen Setting auftitriert. Nach 120 Tagen war der prozentuale Anteil der Teilnehmenden, die die maximale Zieldosis ihrer Medikation erreicht hatten, signifikant gestiegen. Ernste unerwünschte Ereignisse traten keine auf. Der Erfolg spiegelte sich auch in den direkten Patientendaten wider. Während zu Beginn der Studie ein Großteil der Patienten mit einer NYHA II klassifiziert worden war, war nach 120 Tagen der Großteil der Teilnehmenden nur noch im Bereich einer NYHA I. Auch konnte ein relevanter Teil von einem ACE-Hemmer auf einen Angiotensin-Rezeptor/Neprolysin-Inhibitor (ANRI) umgestellt werden.
Unterstützung im Alltag durch KI
Aber nicht nur Wearables können helfen, Patienten effektiver zu versorgen. Auch KI kann im Alltag helfen, EKGs zu befunden. Wie Henrike Hillmann aus Hannover berichtete, gibt es bereits einige Studien, die sich damit auseinandergesetzt haben. Besonders von Vorteil könnten KI-befundete EKGs dann sein, wenn erweiterte Diagnostik nicht zur Verfügung steht oder Zeit und menschliche Ressourcen ein großer Faktor sind. Beispielsweise in der ambulanten oder präklinischen Versorgung oder den Notaufnahmen. In einer Studie aus der Majo-Klinik mit Patienten, die sich mit akuter Luftnot in der Notaufnahme vorstellen, konnte eine KI anhand von 12-Kanal-EKGs besser vorhersagen, ob jemand eine reduzierte Pumpfunktion hatte, als dies mittels NT-proBNP möglich war.
Auch als Screening-Tool könnte KI hilfreich sein. In Studien war sie häufig in der Lage, verschiedene Erkrankungen mit einer relativ hohen Zuverlässigkeit anhand des EKGs zu erkennen. Teilweise sogar besser, als der Mensch es könnte. Ein Long QT-Syndrom erkannte sie beispielsweise häufig sogar aus Ruhe-EKGs ohne offensichtlich verlängerter QTc. Bei der hypertrophen Kardiomyopathie gelang in einer anderen Studie die Diagnose anhand des EKGs mit einer Sensitivität von 87,0% und einer Spezifität von 90,0%. Eine andere KI diagnostizierte eine Aortenstenose mit einer Sensitivität von 78,0% und einer Spezifität von 74,0%.
Damit jedoch nicht genug: Ein Studienteam ließ eine KI anhand von EKGs bestimmen, ob die Betroffenen eine reduzierte Pumpfunktion hatten. Im Anschluss fragten sie sich, ob die Patienten, die initial von der KI als betroffen angegeben wurden, aber ein unauffälliges EKG hatten, in Zukunft ein Risiko für Pumpfunktionsstörungen hätten. Tatsächlich: Bei den Patienten, denen die KI eine reduzierte LVEF andichtete, war das Risiko, im Verlaufe der nächsten Jahre eine schwere Pumpfunktionsstörung zu entwickeln vierfach erhöht.
Großes Forschungsprojekt in München
Doch wo stehen wir im klinischen Alltag tatsächlich? In vielen Kliniken sind Untersuchungsergebnisse auf mehrere verschiedenen Programme aufgeteilt. Es gibt kaum oder keine Integration von Untersuchungsdaten aus den verschiedenen medizinischen Gerätschaften in ein zentrales System. Um Scores zu berechnen, tippen Klinikangestellten die Daten häufig manuell in Apps auf ihren privaten Smartphones. Nur, um die Ergebnisse anschließend wieder übertragen zu können. Das soll in einer Münchner Pilotstudie zum Smart Hospital anders werden, wie Dr. med Eimo Martens, Klinikum rechts der Isar, TU München, Leitung Device-Therapie und telemedizinisches Zentrum, aus München berichtete.
Für die Studie haben sie gemeinsam mit der Informatik an der TU München ein Kardio-Vascular-Information-System programmiert, dass Daten von mehr als 60 Medizingerätetypen integrieren soll. Zusätzlich haben sie Schnittstellen zu alten Krankenhausprogrammen geschaffen, um auch so Daten zu integrieren. In den vergangenen zwei Jahren wurden mehr als 170.000 verschiedene Untersuchungen und >1.450.000 Labortests eingespeist. Am häufigsten war dabei mit 32,08% das EKG. So sollen zum einen Datenanalysen vereinfacht werden, zum anderen aber auch Daten von mobilen Sensoren integriert werden und im Telemedizinzentrum zusammen mit Niedergelassenen gearbeitet werden.
Gelingt es, das Monitoring durch ein großes System wie das sich aktuell in München im Aufbau befindliche oder durch Wearables oder andere Formen des Remote Monitorings zu verbessern, kann das für die Patienten entscheidend sein. Bei der Herzinsuffizienz verbessert Monitoring die Überlebensrate der Betroffenen. Es braucht noch weitere Studien, um den vollen Nutzen von Remote Monitoring und Wearables abzuschätzen. Aber bereits jetzt spricht vieles dafür, dass digitale Tools und KI in Zukunft aus der Medizin nicht mehr wegzudenken sein werden.
