Ein gewöhnliches Elektrokardiogramm könnte künftig weit mehr verraten als nur Herzrhythmus und Infarktzeichen.
Forscher des Imperial College London haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die aus den elektrischen Kurven eines Routine-EKGs Hinweise auf Herzschwäche und Klappenerkrankungen herauslesen kann – und das in weniger als zwei Sekunden.
Das System wurde an Daten von rund 67.000 Patienten in den USA geprüft. Dabei erfasste die KI laut Kongressbericht bis zu 81 Prozent der Menschen mit Herzschwäche und sogar 90 Prozent jener mit einer Herzklappenerkrankung.
Wie es auf scinexx.de heißt, hat Dr. Ahmed El-Medany die Ergebnisse Ende August 2026 auf dem Kongress der European Society of Cardiology (ESC) in München vorgestellt. Die Resultate sind allerdings noch nicht durch das wissenschaftliche Peer-Review-Verfahren geprüft worden.
Die Arbeitsgruppe um Professor Fu Siong Ng entwickelt seit mehreren Jahren KI-Modelle für EKG-Daten. Nach Angaben der British Heart Foundation beruhen diese Modelle auf mehr als 1,6 Millionen EKGs aus Brasilien sowie weiteren Millionen Aufzeichnungen aus den USA.
Die KI soll den Herzultraschall nicht ersetzen, sondern bei der Triage helfen. Patienten mit auffälligem KI-Signal könnten schneller zur Echokardiografie geschickt werden. Ein unauffälliger Befund schließt eine Herzkrankheit aber nicht sicher aus.
Im klinischen Alltag könnte die Methode besonders interessant sein, weil EKGs ohnehin bei sehr vielen Patienten aus unterschiedlichsten Gründen geschrieben werden. Ein KI-Modell ließe sich theoretisch im Hintergrund auf vorhandene Aufzeichnungen anwenden – und so Menschen identifizieren, bei denen niemand gezielt nach Herzschwäche oder einem Klappenleiden gesucht hat.
