Heart CT Scan © Windcatcher

An der Berliner Charité wird daran gearbeitet, mit Künstlicher Intelligenz Diagnose und Behandlung der Volkskrankheit zu verbessern.

Ob Bluthochdruck, Herzinsuffizienz, koronare Herzerkrankung oder Herzrhythmusstörungen: Herz-Kreislauf-Erkrankungen zählen seit Jahrzehnten zur häufigsten Todesursache in Deutschland. Die gute Nachricht: Laut dem Deutschen Herzbericht 2019 sterben in Deutschland immer weniger Menschen an Herz-Kreislauf-Erkrankungen. 2016 starben 2,1 Prozent weniger Patienten an kardiovaskulären Erkrankungen als noch im Jahr 2014, heißt es. Dennoch sieht die Deutsche Gesellschaft für Kardiologie – Herz- und Kreislaufforschung e. V. (DGK) nur verhaltenen Grund zum Jubeln, bleiben doch Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit 37,2 Prozent aller Todesfälle weiterhin mit Abstand die Todesursache Nummer 1 in Deutschland. Zusätzlich beunruhigt die Experten eine weitere Entwicklung: 2017 gab es 1,71 Millionen Krankenhauseinweisungen aufgrund von Herzerkrankungen. Das sind über 37.800 mehr als noch im Jahr 2015 und damit ein Anstieg um 1,5 Prozent. Vor allem bei Herzklappenerkrankungen, Herzrhythmusstörungen und Herzinsuffizienz sind Zunahmen erkennbar. „Dies sind auch die Erkrankungen, die mit zunehmendem Alter häufiger werden“, ist für Prof. Dr. Hugo A. Katus, Präsident der DGK angesichts der älter werdenden Bevölkerung hierzulande keine Trendwende zu erwarten.

Fortschritte bei Behandlungsmöglichkeiten

Trotz dieser Hiobsbotschaften gibt es auch Positives zu verzeichnen. Schließlich gelang es, die Sterberate von Herzinsuffizienz-Patienten um nahezu 11 Prozent zu senken. „Das ist natürlich ein großartiger Erfolg, der nicht ohne Grund erreicht wurde“, erklärt Katus. „Zum einen haben wir deutliche Fortschritte bei den Behandlungsmöglichkeiten sowohl im medikamentösen als auch im interventionellen und technologischen Bereich erreicht. Zum anderen konnten wir in der Ärzteschaft das Bewusstsein dafür verbessern, das für die Herzinsuffizienz und die damit einhergehenden Rhythmusstörungen bessere Behandlungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen.“ Enorme Fortschritte lassen sich auch bei der Prävention und Diagnose verzeichnen: So konnten etwa ischämische Herzerkrankungen, also Ereignisse, die durch Durchblutungsstörungen am Herzen ausgelöst werden, reduziert werden. „Dies zeigt uns, dass unsere Präventionsstrategien zu greifen beginnen, und das finde ich sehr beeindruckend“, so der DGK-Präsident und wünscht sich gleichzeitig weitere gezielte Anstrengungen, gegen die fatale Volkskrankheit vorzugehen.

Charité setzt auf Künstliche Intelligenz

Eine solche Aufforderung stößt an der Berliner Charité auf offene Ohren. Die Herzchirurgie und Kardiologie sowie das Deutsche Herzzentrum Berlin sind weltweit renommierte Herzkreislaufzentren mit den Abteilungen Kardiologie, Kinderkardiologie und angeborene Herzfehler, Kardiochirurgie und Kinderkardiochirurgie. Die Charité führt alle kardiologischen Interventionen und kardiochirurgischen Operationen durch, außerdem verfügt sie über das gesamte Spektrum der Intensivmedizin. Neben der Anwendung in der Klinik selbst, arbeiten verschiedene interdisziplinäre Teams an zukunftsweisenden Methoden, um das Risiko von Herzkrankheiten besser prognostizieren, sowie bereits betroffene Patienten effizienter therapieren zu können. Eines haben die innovativen Ansätze gemeinsam: Sie nutzen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, um klinische Informationen sowie Bilddaten zu analysieren, bekannte Muster zu erkennen, zu interpretieren und in den Bereichen der Prävention, Diagnostik sowie Therapieplanung einzusetzen.

Prof. Dr. med. Marc Dewey, Charité Berlin © Wiebke Peitz

Automatisierte Diagnostik des Herzens mit neuronalen Netzen

Spannend sind etwa die Entwicklungen der AG Noninvasive Cardiovascular Imaging Heisenberg Research Group am Institut für Radiologie. „Die Radiologie ist ein unglaublich spannendes Fach – nahezu jeder Patient, der in der Charité behandelt wird, erhält radiologische Untersuchungen“, erklärt deren Leiter, Prof. Dr. med. Marc Dewey, „KI könnte uns dabei helfen, diesen häufigen und wichtigen Einsatz der nicht-invasiven Bildgebung weiter zur optimieren.“ Gerade in den Bereichen der onkologischen, aber auch der kardiovaskulären Medizin ist eine solche Verbesserung gefragt. Warum, ist leicht erklärt: Jedes Jahr werden in der EU über zwei Millionen Herzkatheter-Untersuchungen durchgeführt, ohne dass eine Therapie erfolgt. In Deutschland stellt sich bei mehr als der Hälfte der fast 900.000 Eingriffe jährlich heraus, dass keine Verengung der Herzkranzgefäße vorliegt und somit keine Behandlung mit Katheter möglich ist. Das ist deshalb problematisch, weil die ambulante Untersuchung für den Patienten nicht nur anstrengend, sondern vor allem kostspielig ist. Könnten einige dieser Untersuchungen durch Computertomographien (CT) ersetzt werden, käme das nicht nur dem Betroffenen zugute, auch die finanziellen Einsparungen könnten sich sehen lassen. Wie hoch eben diese sein könnten, das wird derzeit im Rahmen des EU geförderten DISCHARGE-Projekts an 3.500 Patienten in 16 Ländern untersucht. „Die Ergebnisse werden mit Spannung erwartet“, berichtet Marc Dewey. Selbst ,wenn sich diese allerdings als vielversprechend herausstellen, bleibt weiterhin ein Problem: „Die Herz-CT ist zwar in nur wenigen Sekunden durchgeführt, ein erfahrener Radiologe benötigt jedoch durchschnittlich etwa 30 Minuten, um die Untersuchung eines Patienten zu analysieren“, weiß der Leiter des Instituts für Radiologie. Er ist überzeugt, dass das Verfahren beschleunigt und optimiert werden kann, wenn Künstliche Intelligenz und Radiologie Hand in Hand gehen. „Bionic Radiologist“ heißt das zukunftsweisende Konzept, das bereits in medizinischen Fachzeitschriften vorgestellt wurde. Damit können Ärzte einerseits besser entscheiden, welche Art von bildgebender Untersuchung der jeweilige Patient benötigt. Andererseits könne eine automatisierte Analyse von radiologischen Bildern eine größere Konsistenz zu jeder Tageszeit und in jedem Krankenhaus erzielen. „Und drittens können Therapieempfehlungen eng mit den Ergebnissen der Untersuchungen verknüpft werden, um Therapieoptionen maximal auszunutzen und Chancen nicht zu übersehen“, erwartet Dewey.

Cardiac Risk App

Erste Schritte in die Richtung sind bereits gesetzt. „Wir haben eine Vorhersage entwickelt, für das Risiko an einer koronaren Herzkrankheit – der Verengung von Herzkranzgefäßen – zu leiden“, berichtet Marc Dewey, „das gelang in einem internationalen Konsortium aus weltweit über 70 Zentren in mehr als 20 Ländern unter Leitung der Charité.“ Die Internationalität kommt nicht von ungefähr: Weltweit stellen sich täglich etwa 50 Millionen Menschen mit Brustschmerzen bei ihrer Ärztin oder ihrem Arzt vor. Die Einschätzung des individuellen Risikos war bisher ungenau und führt oft zu Komplikationen bei den Behandlungen. Dank gut validierter Patienten- und Bilddaten konnte das Team jetzt diese Risikoeinschätzung verbessern. „Die Daten werden nun genutzt, um diese Vorhersage digital breit verfügbar zu machen und mit der automatischen Analyse von CT-Bilddaten des Herzens zu verknüpfen“, so Dewey. In einem nächsten Schritt sollen diese Erkenntnisse in einer App zusammengefasst und behandelnden Ärzten zur Verfügung gestellt werden, jedoch muss diese „zum Beispiel im Rahmen der neuen Versorgungsformen des Innovationsfonds solide klinisch getestet werden, bevor sie in den Alltag einzieht.“ Der Nutzen der „Cardiac Risk App“ für Patienten in der Klinik scheint groß, davon sind nicht nur Dewey und sein Team überzeugt. Die Entwicklung wurde als eine von vier Innovationen vom ersten „Digital Health Accelerator“ der „Berlin Health Innovations“, der gemeinsamen Technologietransfer-Einheit des Berlin Institute of Health (BIH) und der Charité gefördert.

Prof. Dr. med. Titus Kühne, Charité Berlin © Prof. Dr. med. Titus Kühne

Wettervorhersage der Kardiologie  

„Es ist wichtig, dass unsere Forschung nicht im Elfenbeinturm stattfindet. Wir arbeiten nicht altruistisch“, betont auch Deweys Kollege, Prof. Dr. med. Titus Kühne vom Institut für kardiovaskuläre Computer-assistierte Medizin an der Charité. „Wir achten darauf, nicht mit der Forschung neue Fragen zu generieren, sondern neue Produkte und im weiteren Schritt Jobs zu schaffen, über die wieder neue Forschungsfragen aufkommen. Gerade im Fachgebiet der Kardiologie sind genügend Anwendungsfälle und Nachfragen da.“ So forschen Kühne und sein interdisziplinäres Team aus Mathematikern, Ingenieuren sowie Medizinern an der Charité unter anderem dazu, wie durch maschinelles Lernen störende Artefakte wie Herzschrittmacher aus Magnetresonanztomographie-(MRT)-Bildern herausgerechnet werden können. Oder wie zum schnelleren Patienten-Verständnis nur ein Teilbild aufgenommen und mittels Künstlicher Intelligenz vervollständigt werden kann. „Den größten Spielraum aber sehe ich persönlich in der Analyse der Bilddaten“, ergänzt Kühne, „ich vergleiche es mit Wettervorhersagen. Wenn ich heute verschiedene Informationen aus Wetterstationen habe, kann ich das Wetter der nächsten vier bis fünf Tage vorhersagen. Wir wiederum können anhand der Bilder in silico (Anm.: durch Computersimulationen) testen, ob die Therapievariante erfolgversprechend ist und wie die Behandlung verläuft.“ Dieses Wissen wiederum kann Operationszeiten verkürzen, wirkungsarme Therapien sowie Folgeoperationen vermeiden und damit Kosten für das Gesundheitswesen von bis zu 30 Prozent einsparen. Bisher wurden Patienten mit Herzkrankheiten nämlich oft vorzeitig aus der Klinik entlassen, weil sie gute Werte aufwiesen. Im Alltag hingegen waren sie anderen Belastungssituationen ausgesetzt, erneute Herzprobleme waren die Folge.

„ArtiCardio“: Individuelle OP- und Therapieplanung

Dass die Forschungen von Kühne und seinem Team dabei nicht im Elfenbeinturm stattfindet, zeigen verschiedenste erfolgreiche Kooperationen über die Institutsgrenzen hinaus, wie etwa die Kollaborationen mit Forschungsverbänden wie dem Fraunhofer Institut oder interdisziplinäre Vernetzungen im Rahmen des Berliner Zentrums für Maschinelles Lernen (BZML). Auch die Zusammenarbeit mit der Industrie ist entscheidend, wie das Projekt „ArtiCardio“ mit Siemens Healthineers und dem Berliner KMU 1000shapes beweist: Ausgangspunkt waren dabei MRT-Bilder von Kindern mit einer Hauptschlagaderverengung, dem häufigsten angeborenen Herzfehler, sowie mit Herzklappenfehler, den häufigsten erworbenen Herzerkrankungen. Mithilfe von mathematischen Verfahren wurden die Strömungsverhältnisse in den Blutgefäßen berechnet. Dadurch konnten die Forscher feststellen, wie dessen Blutdruck in entspanntem Zustand ist und wie er unter Belastung reagiert, und so das Ergebnis verschiedener operativer Therapien vorhersagen. „Normalerweise muss ich für solche aufwendigen Prozesse Großrechenzentren bedienen“, beschreibt Prof. med. Kühne das Verfahren, „das kann man sich für den einzelnen Patienten nicht leisten, schließlich will ich ja mehrere Menschen behandeln. Durch Künstliche Intelligenz kann ich das Processing so beschleunigen, dass ich interaktiv Veränderungen in Echtzeit wahrnehmen und Interventionen machen kann. Diese Beschleunigung ist für den Arzt eine große Hilfe.“ Und nicht nur für ihn: Ist das Verfahren in den klinischen Alltag integriert, kann jeder Patient von einer verbesserten Behandlung profitieren. Geht es nach Prof. med. Kühne ist eine entsprechende Lizenzierung der Software nur noch eine Frage der Zeit, denn: „Die Ergebnisse sind fantastisch.“ Sie stimmen optimistisch, dass es in künftigen Deutschen Herzberichten noch mehr gute Nachrichten zu lesen geben wird.

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