26. April 2022 – Todesfälle durch COVID-19 mögen in letzter Zeit mehr Aufmerksamkeit erregt haben, aber Herzkrankheiten bleiben die Haupttodesursache in den USA
Mehr als 300.000 Amerikaner wird in diesem Jahr an einem plötzlichen Herzstillstand (auch als plötzlicher Herztod oder SCD bezeichnet) sterben, wenn das Herz plötzlich aufhört zu arbeiten.
Diese Ereignisse treten plötzlich und oft ohne Vorwarnung auf, was es fast unmöglich macht, sie vorherzusagen. Aber das könnte sich ändern, dank der 3D-Bildgebung und der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), die an der Johns Hopkins University untersucht werden.
Dort arbeiten Forscher daran, genauere und personalisierte Modelle des Herzens zu erstellen – und nicht irgendein Herz, dein Herz, wenn Sie eine Herzerkrankung haben.
„Im Moment kann ein Arzt nur sagen, ob ein Patient einem plötzlichen Todesrisiko ausgesetzt ist oder nicht“, sagt er Dan PopescuPhD, ein Johns-Hopkins-Forschungswissenschaftler und Erstautor einer neuen Studie über die Fähigkeit von KI, einen plötzlichen Herzstillstand vorherzusagen. „Mit dieser neuen Technologie können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses im Laufe der Zeit viel differenzierter vorhersagen.“
Anders ausgedrückt: Mit KI können Kliniker nicht nur vorhersagen, ob bei jemandem das Risiko eines plötzlichen Herzstillstands besteht, sondern auch, wann dies am wahrscheinlichsten ist. Sie können dies tun, indem sie einen viel klareren und persönlicheren Blick auf die elektrische „Verdrahtung“ Ihres Herzens werfen.
Dein Herz, der Dirigent
Ihr Herz ist nicht nur ein Metronom, das dafür verantwortlich ist, dass bei jedem Schlag ein stetiger Strom von Blut in das Gewebe gepumpt wird. Es ist auch ein Leiter, durch den Lebensenergie fließt.
Um das Herz zum Schlagen zu bringen, fließen elektrische Impulse von oben nach unten durch das Organ. Gesunde Herzzellen leiten diese Elektrizität nahtlos weiter. Aber in einem durch eine Entzündung oder einen früheren Herzinfarkt geschädigten Herzen blockiert Narbengewebe den Energiefluss.
Wenn ein elektrischer Impuls auf einen vernarbten Bereich trifft, kann das Signal unregelmäßig werden, den eingestellten Weg von oben nach unten stören und unregelmäßige Herzschläge (Arrhythmien) verursachen, die die Gefahr eines plötzlichen Herztods erhöhen.
Das Herz in 3D sehen
Die heutigen Tests bieten einige Einblicke in die Zusammensetzung des Herzens. Beispielsweise können MRT-Scans beschädigte Bereiche aufdecken. PET-Scans können eine Entzündung zeigen. Und EKGs können die elektrischen Signale des Herzens von Schlag zu Schlag aufzeichnen.
Aber all diese Technologien bieten nur eine Momentaufnahme, die die Herzgesundheit zu einem bestimmten Zeitpunkt zeigt. Sie können die Zukunft nicht vorhersagen. Aus diesem Grund gehen Wissenschaftler von Johns Hopkins weiter, um digitale 3D-Repliken des Herzens einer Person zu entwickeln, die als bekannt sind computergestützte Herzmodelle.
Computermodelle sind computersimulierte Nachbildungen, die Mathematik, Physik und Informatik kombinieren. Diese Modelle gibt es schon seit langem und werden in vielen Bereichen eingesetzt, von der Fertigung bis zur Wirtschaft.
In der Herzmedizin werden diese Modelle mit digitalen „Zellen“ besiedelt, die lebende Zellen imitieren und mit unterschiedlichen elektrischen Eigenschaften programmiert werden können, je nachdem, ob sie gesund oder krank sind.
„Aktuell verfügbare Bildgebung und Tests (MRTs, PETs, EKGs) geben eine gewisse Darstellung der Narbenbildung, aber Sie können dies nicht auf das übersetzen, was im Laufe der Zeit passieren wird“, sagt er Natalia TrayanowaPhD, vom Johns Hopkins Department of Biomedical Engineering.
„Mit computergestützten Herzmodellen erstellen wir ein dynamisches digitales Abbild des Herzens. Wir können dem digitalen Bild dann einen elektrischen Reiz geben und beurteilen, wie das Herz reagieren kann. Dann kann man besser vorhersagen, was passieren wird.“
Die computerisierten 3D-Modelle bedeuten auch eine bessere und genauere Behandlung von Herzerkrankungen.
Beispielsweise ist eine übliche Behandlung für eine Art von Arrhythmie, die als Vorhofflimmern bekannt ist, die Ablation oder das Verbrennen von Herzgewebe. Die Ablation stoppt die unregelmäßigen elektrischen Impulse, die die Arrhythmie verursachen, kann aber auch ansonsten gesunde Herzzellen schädigen.
EIN personalisiertes computergestütztes Herzmodell könnten es Ärzten ermöglichen, genauer zu sehen, welche Bereiche bei einem bestimmten Patienten behandelt werden sollten und welche nicht.
Verwendung von Deep Learning AI zur Vorhersage von Gesundheitsergebnissen
Trayanovas Kollege Popescu wendet Deep Learning und KI an, um mehr mit computerisierten Herzmodellen zu tun, um die Zukunft vorherzusagen.
In einem aktuelles Papier in Natur Herz-Kreislauf-Forschung, Das Forschungsteam zeigte, dass sein Algorithmus die Gesundheit von 269 Patienten bewertete und die Wahrscheinlichkeit eines plötzlichen Herzstillstands bis zu 10 Jahre im Voraus vorhersagen konnte.
„Soweit wir wissen, ist dies wirklich das erste Mal, dass die Deep-Learning-Technologie nachweislich die Vernarbung des Herzens erfolgreich analysiert“, sagt Popescu.
Laut Popescu und Trayanova sammelt der KI-Algorithmus Informationen aus den 3D-Computerherzmodellen mit Patientendaten wie MRTs, ethnische Zugehörigkeit, Alter, Lebensstil und andere klinische Informationen. Die Analyse all dieser Daten kann genaue und konsistente Schätzungen darüber liefern, wie lange Patienten leben könnten, wenn sie einem plötzlichen Todesrisiko ausgesetzt sind.
„Du kannst es dir nicht leisten, falsch zu liegen. Wenn Sie sich irren, können Sie die Lebensqualität eines Patienten tatsächlich dramatisch beeinträchtigen“, sagt Popescu. „Wenn Ärzte diese Technologie im Entscheidungsprozess verwenden, wird das Vertrauen in eine bessere Diagnose und Prognose gestärkt.“
Während der Strom lernen speziell um Patienten mit einer bestimmten Art von Herzkrankheit ging, sagt Popescu, dass sein Algorithmus auch darauf trainiert werden kann, andere Gesundheitszustände zu beurteilen.
Wann könnten Sie also sehen, dass dies außerhalb einer Forschungsstudie verwendet wird? Trayanova sagt voraus, dass die 3D-Bildgebung von Herzmodellen in zwei Jahren verfügbar sein könnte, aber zuerst muss die Technik in weiteren klinischen Studien getestet werden – von denen einige gerade jetzt stattfinden.
Das Hinzufügen von KI zu den Herzmodellen erfordert weitere Studien und eine FDA-Zulassung, sodass der Zeitplan weniger klar ist. Die vielleicht größte Hürde besteht jedoch darin, dass die Technologien nach der Zulassung von Klinikern und Pflegekräften übernommen und verwendet werden müssen.
„Die viel schwieriger zu beantwortende Frage lautet: ‚Wann werden Ärzte mit KI-Tools vollkommen vertraut sein?’ Und ich weiß die Antwort nicht“, sagt Popescu. „Der Einsatz von KI als Entscheidungshilfe wird derzeit nicht gelehrt.“