Herzschwäche: Grazer KI erkennt Risiko früher

Herzinsuffizienz – oft auch Herzschwäche genannt – gehört zu jenen Erkrankungen, die lange unentdeckt bleiben und dann umso gravierendere Folgen haben. In Europa sind mehr als 15 Millionen Menschen betroffen. Symptome treten häufig erst spät auf, wenn das Herz bereits deutlich geschwächt ist. Genau hier setzt eine neue KI-gestützte Software aus Graz an: Sie soll Anzeichen von Herzschwäche frühzeitig aus Elektrokardiogrammen (EKG) herauslesen – noch bevor klinische Symptome auftreten.

Entwickelt wurde die Technologie von einem Spin-off der Technische Universität Graz in Zusammenarbeit mit der Medizinische Universität Graz. Ziel ist es, teure und aufwendige Diagnoseverfahren wie MRT oder CT gezielter einzusetzen – und unnötige Untersuchungen zu vermeiden.

Herzschwäche bleibt oft lange unentdeckt

Das zentrale Problem bei Herzinsuffizienz: Klassische Vorsorgeinstrumente sind teuer oder werden nur bei konkretem Verdacht eingesetzt. Bluttests wie der Marker NT-proBNP, der bei Herzbelastung ausgeschüttet wird, kommen meist erst spät zum Einsatz. Die Folge sind verspätete Diagnosen, häufige Spitalsaufenthalte und hohe Belastungen für das Gesundheitssystem.

Die Grazer KI soll genau diese Lücke schließen. Sie analysiert vorhandene EKG-Daten und erkennt darin Muster, die auf eine beginnende Herzschwäche hindeuten können – Muster, die selbst erfahrenen Kardiologen mit bloßem Auge oft verborgen bleiben.

KI liest Biomarker direkt aus Biosignalen

Hinter der Entwicklung steht das Deep-Tech-Start-up arterioscope. Das Unternehmen übersetzt mithilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen elektrische Biosignale in klinisch relevante Biomarker. Laut Geschäftsführer Hermann Moser basiert die Technologie auf rund zehn Jahren Forschung an der TU Graz.

Die Software wurde mit großen öffentlichen klinischen Datensätzen trainiert, darunter auch Daten zum NT-proBNP-Wert. Dadurch lernt die KI, indirekt auf diesen Blutmarker zu schließen – ohne Blutabnahme. Entwickelt wurde die Methode unter anderem von den TU-Graz-Forschern Sascha Ranftl und Vahid Badeli.

Vom Klinik-EKG zum Wearable

Neben klassischen Elektrokardiogrammen arbeitet das Forschungsteam bereits an der nächsten Ausbaustufe: der Auswertung von Photoplethysmographie-Daten (PPG). Diese Technik misst Blutvolumenänderungen mithilfe von Infrarotlicht und kommt etwa in Smartwatches oder Fitness-Trackern zum Einsatz. Perspektivisch könnte die KI somit auch Pulskurven aus Wearables analysieren und Hinweise auf Herzschwäche liefern.

Langfristig schwebt den Entwicklern ein telemedizinisches Vorscreening vor. Die KI würde dabei als eine Art digitaler Filter fungieren und jene Patientinnen und Patienten identifizieren, die tatsächlich von einer weiterführenden kardiologischen Abklärung profitieren.

EU-Zertifizierung läuft

Medizinisch begleitet wird das Projekt von der Med Uni Graz. Kardiologe Martin Manninger-Wünscher, Chief Medical Officer des Start-ups, sieht in der Software einen „Gatekeeper“, der Patientenströme effizienter lenken kann. Ein weiteres gemeinsames Forschungsprojekt ist bereits in Arbeit.

Derzeit befindet sich die Software im Zertifizierungsprozess nach der EU-Medizinprodukteverordnung. Sollte dieser erfolgreich abgeschlossen werden, könnte die Grazer KI künftig einen entscheidenden Beitrag leisten, Herzschwäche früher zu erkennen und damit Leben zu retten.

(APA/red)