Abbott hat mit­ge­teilt, dass aktu­el­le For­schungs­er­geb­nis­se, die im Fach­jour­nal Cir­cu­la­ti­on ver­öf­fent­licht wur­den, bestä­tigt haben, dass der ent­wi­ckel­te Algo­rith­mus Ärz­ten in Not­auf­nah­men dabei hel­fen kann, genau­er zu bestim­men, ob bei Pati­en­ten ein Herz­in­farkt vor­liegt oder nicht, sodass die Pati­en­ten schnel­ler einer ziel­ge­rich­te­ten Behand­lung zuge­führt oder – wenn kein Herz­in­farkt dia­gnos­ti­ziert wur­de – sicher ent­las­sen wer­den können.1 In der Stu­die unter­such­ten For­scher aus Deutsch­land, USA, Groß­bri­tan­ni­en, der Schweiz, Aus­tra­li­en und Neu­see­land anhand von 11.000 Pati­en­ten­fäl­len, ob die von Abbott ent­wi­ckel­te, Künst­li­che Intel­li­genz nut­zen­de Tech­no­lo­gie eine schnel­le­re und genaue­re Bestim­mung von Myo­kard­in­fark­ten ermög­licht. Wie die Aus­wer­tung ergab, bot der Algo­rith­mus den Ärz­ten eine umfas­sen­de­re Ana­ly­se bezüg­lich der indi­vi­du­el­len Wahr­schein­lich­keit, ob der Pati­ent einen Herz­in­farkt erlit­ten hat­te oder nicht. Dies galt ins­be­son­de­re für die Fäl­le, die inner­halb der ers­ten drei Stun­den nach Beginn ihrer Sym­pto­me hos­pi­ta­li­siert und unter­sucht wur­den.

Sym­pto­ma­ti­sche Pati­en­ten mit Ver­dacht auf Myo­kard­in­farkt wer­den in der Not­auf­nah­me aktu­ell zumeist mit­tels Elek­tro­kar­dio­gramm und Tro­pon­in­tests in vor­de­fi­nier­ten Abstän­den unter­sucht und dia­gnos­ti­ziert. „Mit Hil­fe von Tech­no­lo­gi­en auf Grund­la­ge maschi­nel­len Ler­nens kön­nen Ärz­te nun den Schritt von einer gene­rel­len Herz­in­farkt-Risi­ko­be­wer­tung hin zu einer indi­vi­dua­li­sier­ten und prä­zi­se­ren Dia­gno­se voll­zie­hen, die sich aus dem Gesamt­bild aller rele­van­ten Varia­blen zum aktu­el­len Zeit­punkt ablei­tet“, sagt Prof. Dr. Ste­fan Blan­ken­berg vom Uni­ver­si­täts­kli­ni­kum Ham­burg-Eppen­dorf. „Damit könn­te die­se Tech­no­lo­gie Ärz­ten in Not­auf­nah­men indi­vi­du­el­le­re, schnel­le­re und genaue­re Infor­ma­tio­nen für die Ent­schei­dung lie­fern, ob ein Herz­in­farkt vor­liegt oder nicht.“

Abbau von Barrieren bei der Bestimmung von Herzinfarkten

Den Algo­rith­mus* ent­wi­ckel­te ein Team aus Ärz­ten und Sta­tis­ti­kern bei Abbott, die mit Hil­fe von Künst­li­cher Intel­li­genz umfang­rei­che Daten­sät­ze ana­ly­sier­ten und die Varia­blen iden­ti­fi­zier­ten, die Auf­schluss über die Wahr­schein­lich­keit des Vor­lie­gens eines Myo­kard­in­farkts geben kön­nen. Zu die­sen gehö­ren neben dem Alter und dem Geschlecht auch die spe­zi­fi­schen Tro­po­nin­wer­te, die mit einem hoch­sen­si­ti­ven Tro­po­nin-I-Test bestimmt wer­den kön­nen. Der Algo­rith­mus kann die Ärz­te unter­stüt­zen, die für eine Herz­in­farkt­dia­gno­se indi­vi­du­el­le Pati­en­ten­in­for­ma­tio­nen her­an­zie­hen möch­ten. Damit wer­den zwei bis­he­ri­ge Bar­rie­ren über­wun­den:

  • Inter­na­tio­na­le Emp­feh­lun­gen der European Socie­ty of Car­dio­lo­gy (ESC)2 sowie des Ame­ri­can Col­le­ge of Car­dio­lo­gy (ACC) und der Ame­ri­can Heart Asso­cia­ti­on (AHA) für die Ver­wen­dung hoch­sen­si­ti­ver Tro­pon­in­tests berück­sich­ti­gen der­zeit kaum indi­vi­du­el­le Fak­to­ren wie Alter und Geschlecht, obwohl die­se die Test­ergeb­nis­se beein­flus­sen kön­nen. Zum Bei­spiel pro­du­zie­ren Frau­en weni­ger Tro­po­nin als Män­ner, was die Wahr­schein­lich­keit erhö­hen kann, dass ihr Herz­in­farkt undia­gnos­ti­ziert bleibt.
  • Die ESC-Leit­li­ni­en2 emp­feh­len die Durch­füh­rung von Tro­pon­in­tests zu fest­ge­leg­ten Zeit­punk­ten über einen Zeit­raum von bis zu 12 Stun­den. Dabei wird aller­dings weder das Alter noch das Geschlecht des Pati­en­ten ein­be­zo­gen. Somit erfolgt die Dia­gno­se auf­grund der Ergeb­nis­se eines all­ge­mei­nen anstatt eines indi­vi­dua­li­sier­ten Algo­rith­mus, der für jede ein­zel­ne Per­son spe­zi­fi­sche Fak­to­ren berück­sich­tigt.

Der in der Stu­die ver­wen­de­te Algo­rith­mus bezog Alter, Geschlecht und Ent­wick­lung der Tro­po­nin­wer­te über einen defi­nier­ten Zeit­raum mit ein. Die For­scher sind der Mei­nung, die Tech­no­lo­gie könn­te dabei hel­fen, Ärz­ten ein grö­ße­res Ver­trau­en in die Ergeb­nis­se und damit eine grö­ße­re Sicher­heit in ihre Dia­gno­se zu geben. „Ärz­te wer­den mit einer Viel­zahl von Infor­ma­tio­nen und Daten kon­fron­tiert. Der von Abbott ent­wi­ckel­te Algo­rith­mus nutzt per­sön­li­che Daten und errech­net auf­grund indi­vi­du­el­ler Varia­blen die Wahr­schein­lich­keit für einen Myo­kard­in­farkt“, sagt Dr. Agim Bes­hiri, einer der Ent­wick­ler des Algo­rith­mus und Seni­or Medi­cal Direc­tor für den Bereich Dia­gnostics bei Abbott. „In Zukunft könn­te man sich vor­stel­len, die­se Tech­no­lo­gie zur Ent­wick­lung von Algo­rith­men zu nut­zen, die Ärz­ten hel­fen, nicht nur bes­ser zu bestim­men, ob ihr Pati­ent einen Herz­in­farkt erlit­ten hat oder nicht, son­dern mög­li­cher­wei­se auch um zu bestim­men, ob das Risi­ko eines zukünf­ti­gen Herz­in­fark­tes besteht.“ Abbott nutzt kon­ti­nu­ier­lich neue Tech­no­lo­gi­en wie Künst­li­che Intel­li­genz und maschi­nel­les Ler­nen, um inno­va­ti­ve Lösun­gen im Gesund­heits­we­sen zu schaf­fen.