In Krankenhäusern, in denen die Patienten bereits geschwächt sind, kann ein plötzlich auftretender Herzinfarkt noch schwerwiegendere Folgen haben. In diesem Zusammenhang hat der Einsatz von Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) als innovatives Instrument für die frühzeitige Vorhersage von kardiovaskulären Ereignissen, insbesondere bei stationären Patienten, an Bedeutung gewonnen.

Traditionell basiert die Bewertung des Herzinfarktrisikos auf klinischen Parametern wie Alter, Krankengeschichte, Elektrokardiogramm (EKG), Labortests und Vitalzeichen. Diese Instrumente sind zwar wirksam, können aber nicht immer genau die Patienten identifizieren, die das höchste Risiko haben, in den nächsten Stunden oder Tagen ein akutes Ereignis zu erleiden.

Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel: Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren, kann sie subtile Muster und Zusammenhänge erkennen, die für den Menschen nicht ohne weiteres erkennbar sind.

In den letzten Jahren haben mehrere Studien das Potenzial der KI zur Vorhersage von Herzinfarkten auf der Grundlage von Daten hospitalisierter Patienten gezeigt. Auf maschinellem Lernen basierende Systeme können beispielsweise aus Tausenden von klinischen Fällen "lernen" und Algorithmen trainieren, um frühe Anzeichen für eine Verschlechterung des Herzstatus zu erkennen. Zu diesen Anzeichen können subtile Veränderungen der Troponinwerte, Schwankungen des Herzrhythmus oder sogar von Krankenhausmonitoren aufgezeichnete Atemmuster gehören.

Einer der größten Vorteile der KI ist ihre Fähigkeit, sich nahtlos in elektronische Gesundheitssysteme (elektronische Krankenakten) zu integrieren, was eine ständige Überwachung der Patienten im Krankenhaus ermöglicht.

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Ein Algorithmus kann die klinischen Daten jedes Patienten in Echtzeit analysieren und das medizinische Personal automatisch warnen, wenn er ein erhöhtes Risiko für einen Herzinfarkt feststellt. Dies ermöglicht ein schnelleres Eingreifen und kann möglicherweise Leben retten. Darüber hinaus wurden fortschrittlichere Techniken wie künstliche neuronale Netze und Deep Learning eingesetzt, um bildgebende Untersuchungen wie Echokardiogramme und Angiogramme genauer zu interpretieren, was präzisere Diagnosen ermöglicht und klinische Entscheidungen sicherer macht.

Trotz dieser vielversprechenden Fortschritte gibt es jedoch noch erhebliche Herausforderungen. Zum einen muss sichergestellt werden, dass die Algorithmen mit Daten aus unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen trainiert werden, um Verzerrungen zu vermeiden und eine gerechte Versorgung zu gewährleisten. Ein weiterer kritischer Punkt ist die ethische und sichere Integration dieser Technologien in die tägliche Krankenhausversorgung unter Wahrung der Privatsphäre der Patienten und der Autonomie des medizinischen Personals.

Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz stellt eine stille Revolution in der Krankenhausmedizin dar, insbesondere in der Kardiologie. Ihre Fähigkeit, Myokardinfarkte vorherzusagen, bevor sie auftreten, kann die Art und Weise, wie wir Patienten im Krankenhaus versorgen, verändern, indem sie eine intelligentere, individuellere und proaktive Überwachung ermöglicht. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der verantwortungsvollen Integration dieser Instrumente in die Gesundheitssysteme kommen wir einer Zukunft immer näher, in der die Vorbeugung genauso präzise sein wird wie die Behandlung.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Grupo HPA Saude unter (+351) 282 420 400.