KI erkennt Herzvernarbung als Ursache des plötzlichen Herztods
Mehr als 350.000 Menschen sterben in den USA jedes Jahr plötzlich an einem Herzstillstand. Viele wirken vorher völlig gesund. Ein neues KI-Modell hat nun ein Muster entdeckt, das Klinikern bislang konsequent entgangen ist.
Der plötzliche Herztod gehört zu den ältesten Rätseln der Medizin. Ein implantierbarer Defibrillator kann ihn verhindern – aber nur, wenn man weiß, wer gefährdet ist. Genau darin liegt das Problem: Viele Betroffene erscheinen in der Zeit davor vollkommen gesund.
Eine neue, in Nature veröffentlichte Studie hat Künstliche Intelligenz eingesetzt, um Personen mit dem höchsten Risiko zu identifizieren. Das Modell stellte fest, dass ein bestimmtes Muster kardialer Fibrose – also verstreute Narbengewebeherde im Herzmuskel – bei den Hochrisikopatienten durchgängig vorhanden war. Fibrose gilt zwar seit Langem als Risikofaktor, wurde jedoch unterschätzt, weil sie in der Standardbildgebung nur schwer nachzuweisen ist.
Was das KI-Modell anders macht
Die Forschenden trainierten ihr Modell anhand von Herzscans und Krankenakten von Menschen, die später einen plötzlichen Herzstillstand erlitten. Es lernte, Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Kardiale Fibrose trat dabei als konsistentes Merkmal bei den Höchstrisikopatienten hervor, und das Modell konnte sie bereits erkennen, bevor Symptome auftraten.
Bedeutung für das Altern
Fibrose im Herzmuskel akkumuliert mit zunehmendem Alter. Sie ist einer der Mechanismen, durch die das Herz steifer wird und im Alter anfälliger für gefährliche Herzrhythmusstörungen. Kann KI diesen Prozess früher aufdecken, eröffnet sich ein Zeitfenster für präventive Behandlungen, solange der Schaden noch begrenzt ist. Die Ergebnisse sind vorläufig und müssen in größeren, unabhängigen Kohorten bestätigt werden.