Eine neue Studie zeigt, dass ein digitales Stethoskop, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt, Herzgeräusche im Zusammenhang mit einer klinisch signifikanten Herzklappenerkrankung (VHD) besser erkennen kann als ein Hausarzt, der ein herkömmliches Stethoskop verwendet.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Sammeln relevanter Geräusche durch ein Stethoskop (Auskultation) mithilfe von KI-gestützter Technologie ein wichtiges Instrument der Primärversorgung zur Erkennung von VHD ist, sagte Studienautor Moshe A. Rancier, MD, medizinischer Direktor, Massachusetts General Brigham Community Physicians, Lawrence, Massachusetts theheart.org | Medscape-Kardiologie.
„Die Integration dieses KI-gestützten Geräts in die Untersuchung der Primärversorgung wird dazu beitragen, Patienten mit einem Risiko für VHD früher zu erkennen und letztendlich die Kosten in unserem Gesundheitssystem zu senken“, sagte er, da durch eine rechtzeitige Erkennung Besuche in der Notaufnahme und Operationen vermieden werden könnten.
Die Ergebnisse wurden am 12. November auf den Scientific Sessions 2023 der American Heart Association in Philadelphia vorgestellt.
VHD Common
Eine klinisch signifikante VHD, die auf eine strukturelle Schädigung der Herzklappen hinweist, betrifft 1 von 10 Erwachsenen über 65 Jahren. Patienten können asymptomatisch sein oder sich mit einem unspezifischen Symptom wie Müdigkeit oder Unwohlsein bei ihrem Hausarzt vorstellen.
Wenn VHD nicht diagnostiziert und unbehandelt bleibt, könnten die Patienten schwerwiegendere Symptome entwickeln, sogar einem Todesrisiko ausgesetzt sein und ihre Lebensqualität erheblich beeinträchtigen, sagte Rancier.
Die Herzauskultation, der aktuelle klinische Point-of-Care-Standard, weist eine relativ geringe Sensitivität für die Erkennung von VHD auf, sodass bei den meisten Patienten keine Diagnose gestellt wird.
Das auf Deep Learning basierende KI-Tool nutzt Schalldaten, um Herzgeräusche zu erkennen, die mit klinisch signifikanter VHD verbunden sind. Das in der Studie verwendete Gerät (Eko; Eko Health) ist von der US-amerikanischen Food and Drug Administration zugelassen und auf dem Markt.
Das Tool identifiziert Hintergrundgeräusche, die die Auswertung beeinflussen könnten. „Wenn es irgendwelche Geräusche oder Atemgeräusche gibt, sagt es mir, dass es sich nicht um einen guten Herzton handelt, und fordert mich auf, die Aufnahme noch einmal zu machen“, sagte Rancier.
Ein Arzt, der das KI-gestützte Stethoskop verwendet, führt die Auskultationsuntersuchung mit den von einem Smartphone oder Tablet erfassten und an den KI-Server gesendeten Schalldaten durch. „Ich bekomme in einer Sekunde eine Antwort, ob es ein Murmeln gibt oder nicht“, sagte Rancier.
Darüber hinaus kann das Tool feststellen, ob es sich um ein systolisches oder diastolisches Geräusch handelt, fügte er hinzu.
Reale Bevölkerung
Die Studie umfasste eine „reale“ Population von 368 Patienten mit einem Durchschnittsalter von 70 Jahren, 61 % Frauen, 70 % Weißen und 18 % Hispanoamerikanern ohne vorherige VHD-Diagnose oder Vorgeschichte von Herzgeräuschen aus drei Kliniken für Grundversorgung in Queens, New York und Lawrence und Haverhill, Massachusetts.
Etwa 79 % der Kohorte hatten Bluthochdruck, 68 % hatten Dyslipidämie und 38 % hatten Diabetes, „was mit der Bevölkerung in den USA übereinstimmt“, sagte Rancier.
Bei jedem Studienteilnehmer wurde eine regelmäßige Untersuchung durch Rancier mit einem herkömmlichen Stethoskop durchgeführt, um Geräusche zu erkennen, und eine Untersuchung durch einen Techniker mit einem digitalen Stethoskop, der Phonokardiogramm-Daten (PCG) zur Analyse durch KI sammelte.
Darüber hinaus erhielt jeder Patient 1–2 Wochen später ein Echokardiogramm, um zu bestätigen, ob eine klinisch signifikante VHD vorlag. Ein Expertengremium aus Kardiologen überprüfte außerdem die PCG-Aufzeichnungen des Patienten, um das Vorhandensein hörbarer Geräusche zu bestätigen.
Rancier und das Expertengremium waren für die Ergebnisse der KI und des Echokardiogramms blind.
Die Forscher berechneten Leistungsmetriken sowohl für die PCP-Auskultation als auch für die KI bei der Erkennung hörbarer VHD.
Die Studie zeigte, dass KI die Empfindlichkeit zur Erkennung hörbarer VHD im Vergleich zur PCP-Auskultation um mehr als das Doppelte verbesserte (94,1 % gegenüber 41,2 %), wobei die Auswirkung auf die Spezifität begrenzt war (84,5 % gegenüber 95,5 %).
Rancier betonte die Bedeutung der Sensibilität, da Ärzte dazu neigen, Geräusche nicht ausreichend zu erkennen. „Sie möchten diese Patienten nicht verpassen, denn die Folgen einer nicht diagnostizierten VHD sind verheerend.“
Das KI-Tool identifizierte 22 Patienten mit mittelschwerer oder schwerer VHD, die zuvor nicht diagnostiziert wurden, während PCPs acht zuvor nicht diagnostizierte Patienten mit VHD identifizierten.
Rancier geht davon aus, dass dieses Tool über die Grundversorgung hinaus eingesetzt wird, möglicherweise vom Personal in der Notaufnahme.
Die Autoren planen, die Studienteilnehmer über einen Zeitraum von 6 bis 12 Monaten zu begleiten und die Ergebnisse zu bewerten. Sie zielen auch darauf ab, mehr Patienten einzubeziehen, um die Aussagekraft der Studie zu erhöhen.
Erweiterung der Technologie
Sie interessieren sich auch dafür, ob die Technologie erkennen kann, welches Ventil betroffen ist; zum Beispiel, ob es sich um eine Aortenstenose oder eine Mitralklappeninsuffizienz handelt.
Eine Einschränkung der Studie war die geringe Stichprobengröße.
Dan Roden, MD, Professor für Medizin, Pharmakologie und biomedizinische Informatik, Senior Vice President für personalisierte Medizin am Vanderbilt University Medical Center und Vorsitzender des American Heart Association Council on Genomic and Precision Medicine, kommentierte die Ergebnisse und stellte fest, dass dies bewiesen sei Das KI-basierte Stethoskop schnitt bei der Vorhersage von VHD „außerordentlich gut“ ab.
„Ich betrachte dies als eine aufstrebende Technologie – die Verwendung eines KI-gestützten Stethoskops und möglicherweise die Kombination mit anderen Bildgebungsmodalitäten, wie einem KI-gestützten Echokardiogramm, das in Ihr Stethoskop integriert ist“, sagte Roden.
„Der Einsatz dieser neuen Tools zur Erkennung des Vorliegens einer Herzklappenerkrankung sowie des Ausmaßes der Herzklappenerkrankung und des Ausmaßes anderer Arten von Herzerkrankungen wird wahrscheinlich dazu beitragen, die Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu verändern.“
Die Studie wurde von Eko Health Inc. finanziert. Rancier und Roden haben keine relevanten Interessenkonflikte.
