Herzdiagnostik: KI soll 100.000 CT-Aufnahmen auf Arteriosklerose prüfen

Moderne bildgebende Verfahren ermöglichen eine präzisere Herzdiagnostik, die vor wenigen Jahren noch nicht verfügbar war und die Behandlungsplanung verbessert. Fortschritte in der Magnetresonanztomographie, innovative Quantensensoren und der Einsatz künstlicher Intelligenz erweitern die Möglichkeiten von Kardiologen und Radiologen erheblich.

Angesichts der hohen Krankheitslast gewinnen diese Entwicklungen an Bedeutung: Laut Angaben des Medizintechnikunternehmens Intuitive sterben weltweit jährlich fast 18 Millionen Menschen an Herz-Kreislauf-Erkrankungen, und im Jahr 2022 entfiel in der Europäischen Union ein Drittel der Todesfälle auf diesen Bereich.

Künstliche Intelligenz analysiert zehntausende CT-Datensätze

In Nordeuropa setzt die kardiovaskuläre Forschung verstärkt auf datengestützte Bildanalyse. Die Nordic Collaboration on AI and Cardiac Imaging hat rund die Hälfte der geplanten 100.000 Herz-CT-Aufnahmen aus Dänemark, Norwegen und Schweden zusammengetragen und beginnt mit dem Training entsprechender KI-Modelle.

Das Vorhaben wird von der Novo Nordisk Fonden finanziert. Ziel ist ein klinisches Entscheidungshilfesystem, das Arteriosklerose automatisiert erkennt und quantifiziert, kardiovaskuläre Risiken früher sichtbar macht sowie ärztliche Bewertungen über Klinikgrenzen hinweg vereinheitlicht.

Die Berechnungen für das Projekt laufen unter anderem auf dem dänischen Supercomputer Gefion. Die entwickelten Modelle sollen der Fachwelt anschließend als Open-Source-Ressource zur Verfügung gestellt werden.

Schnellere MRT-Aufnahmen ohne Signalpausen

Parallel zu algorithmischen Fortschritten entwickeln Forschungsteine die physikalischen Grundlagen der Bildgebung weiter. An der Universität Stuttgart entstand ein patentiertes Verfahren für die Magnetresonanztomographie (MRT), das die gleichzeitige Anregung und Messung erlaubt. Auf diese Weise wird die sogenannte Totzeit praktisch vollständig beseitigt.

Die datengestützte Bildanalyse hält Einzug in die kardiovaskuläre Diagnostik: Ein nordisches Forschungsvorhaben hat rund die Hälfte der geplanten 100.000 Herz-CT-Aufnahmen zusammengetragen und beginnt mit dem Training von KI-Modellen, die Arteriosklerose automatisiert erkennen und Risiken früher sichtbar machen sollen. Unser kostenloser Praxisleitfaden zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie KI-gestützte CT-Analyse einordnen und Risikobewertungen über Klinikgrenzen hinweg vereinheitlichen. Praxisleitfaden KI-Herzdiagnostik jetzt anfordern

Durch diesen Ansatz können auch extrem schnell abklingende Signale erfasst werden, wie sie etwa im Lungengewebe auftreten. Zudem lässt sich die Diagnostik insgesamt beschleunigen. Medizinische Anwendungen des Verfahrens werden gemeinsam mit dem Universitätsklinikum Ulm weiterentwickelt.

Im Rahmen des Projekts Q Nova soll die Technologie zudem als Basis für kompakte und kostengünstige MRT-Systeme dienen. Für Anwendungen der Elektronenspinresonanz (EPR), etwa mit Blick auf Hautkrebsdiagnostik und -therapie, kooperiert das Stuttgarter Team zudem mit der Berliner Charité und dem Helmholtz-Zentrum Berlin.

Quantensensoren zur Messung von Herzmagnetfeldern

Einen weiteren diagnostischen Ansatz verfolgt das Projekt Diaqnos. Forschende des Projekts demonstrierten anhand von drei unabhängig entwickelten Quantensensorsystemen die Messung des menschlichen Herzmagnetfelds. Ein an der Universität Mainz konzipiertes NV-Diamant-Magnetometer arbeitet faserbasiert als transportables Endoskop und kommt ohne ein magnetisches Vorspannungsfeld aus.

Arteriosklerose wird häufig erst spät erkannt — und die Risikobewertung fällt je nach Klinik unterschiedlich aus. Der Leitfaden bündelt, welche neuen Verfahren die Früherkennung verbessern können: von MRT-Aufnahmen ohne Totzeit bis zu Quantensensoren, die Herzmagnetfelder messen. So bringen Sie Ihre Diagnostik auf einen einheitlichen Stand. Checkliste einheitliche Risiko-Quantifizierung sichern

Der Diamantsensor des Mainzer Systems weist ein Volumen von weniger als 0,5 mm³ auf und arbeitet bei Raumtemperatur. Integrierte Fluxkonzentratoren können die biologischen Signale um mehr als den Faktor 100 verstärken.

Zwar liegt die Empfindlichkeit dieser Sensoren derzeit noch unter der von Systemen auf Basis supraleitender Quanteninterferometer (SQUID) oder optisch gepumpter Magnetometer (OPM), das Verfahren eröffnet jedoch neue Perspektiven: Zu den angestrebten Einsatzfeldern zählen neben regulären Herzuntersuchungen auch fetale Herzmessungen sowie die tragbare Magnetenzephalographie.

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