Nachrichten 31.08.2022

Wie künstliche Intelligenz beim Schallen hilft

Gleich zwei große Studien haben den Einsatz von KI-Algorithmen in der Echokardiografie untersucht. Ist Herzschallen ohne Kollege Computer bald anachronistisch?

Die Echokardiografie ist technisch (vergleichsweise) unaufwändig, einigermaßen kostengünstig, Bedside-tauglich und sie kommt ohne Strahlung aus. Die perfekte Diagnosemethode also, gäbe es da nicht einen Haken: „Die Achilles-Ferse der Echokardiografie ist die Variabilität bei der Interpretation“, sagte Dr. David Ouyang vom Cedars Sinai Krankenhaus in New York. Diese Variabilität kommt dadurch zustande, dass es sich um ein manuelles Verfahren handelt, das zwar nicht extrem komplex, aber eben auch nicht ganz einfach ist und bei dem sich die Auswertung bisher schlecht automatisieren lässt.

LVEF-Algorithmus ist weniger wankelmütig

Bisher, denn wie beim ESC-Kongress in Barcelona deutlich wurde, bewegt sich einiges. Ouyang ist einer der Kardiologen, die sich hier stark engagieren. Mit Kollegen hat er schon vor zwei Jahren einen Algorithmus für die automatische Auswertung der linksventrikulären Auswurfleistung (LVEF) entwickelt und auf dem Portal GitHub kostenfrei zur Verfügung gestellt, inklusive Trainingsdaten. Bei der ESC-Tagung berichtete Ouyang jetzt über die EchoNet-RCT-Studie, die wahrscheinlich erste, verblindete Studie mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Echokardiografie.

Das Studienszenario der EchoNet-RCT Studie ist nicht ganz auf Deutschland übertragbar, die Ergebnisse sind aber trotzdem übergreifend relevant. In der Studie fertigte ein „Sonographeur“ – das entspricht in Deutschland einem in der Echokardiografie begrenzt erfahrener Arzt – den Sonografie-Film an. Im zweiten Schritt wurde dann eine LVEF-Bestimmung durch diesen Sonographeur mit einer Messung durch einen KI-Algorithmus randomisiert verglichen. Goldstandard war die Bewertung der Echofilme durch Kardiologen/Kardiologinnen mit viel echokardiografischer Erfahrung.

Im primären Endpunkt evaluiert wurde, wie häufig und wie stark die durch Sonographeur bzw. KI ermittelte LVEF von jener der Echo-erfahrenen Kardiologen abwich. Letztere waren hinsichtlich der „Genese“ der Echo-Filme verblindet: Die KI lieferte Filme und Annotationen, die genauso aussahen wie jene der Sonographeure. Und tatsächlich gelang es den Kardiologen mehrheitlich nicht, zu erraten, ob Sonographeur oder KI die Annotationen der jeweiligen Datensätze vorgenommen hatten.

Weniger Korrekturen und etwas Zeitersparnis

Insgesamt wurden knapp 3.500 Patientinnen und Patienten zu Sonographeur-Auswertung oder KI-Auswertung randomisiert. Es zeigte sich, dass es bei 16,8% der KI-LVEF-Messungen zu relevanten Korrekturen durch den erfahrenen Kardiologen kam. Stammte die LVEF-Auswertung vom menschlichen Sonographeur, gab es bei 27,2% relevante Korrekturen. Damit erreichte die KI nicht nur die angestrebte Nichtunterlegenheit, sondern erfüllte auch das statistische Kriterium für Überlegenheit.

Zusätzlich kam es, nicht überraschend, zu einer gewissen Zeitersparnis auf Seiten des Songrapheurs, der pro LVEF-Messung immerhin zwei Minuten weniger brauchte, weil er die Auswertung nicht selbst machen musste. Die nachbefundenden Kardiologen sparten im Schnitt dadurch (etwas) Zeit ein, dass sie bei KI-Nutzung den Befund weniger häufig korrigieren mussten. Der LVEF-Algorithmus sei jetzt bei den Zulassungsbehörden eingereicht, betonte Ouyang in Barcelona: „Er ist einsatzbereit.“ Da weder für eine FDA- noch für eine CE-Zertifizierung derartiger Tools prospektive Daten nötig seien, habe man die Anforderungen mit der EchoNet-RCT Studie mehr als übererfüllt.

Software erkennt prognostisch ungünstige Aortenstenosen

Eine weitere, bei der ESC-Tagung in Barcelona vorgestellte KI-Studie war AI-ENHANCED, bei der es um die Frage ging, inwieweit sich moderate bis schwere Aortenstenosen im Rahmen von Routine-Echokardiografien KI-gestützt erkennen lassen und was die prognostische Relevanz von auf diese Art automatisiert entdeckter Aortenstenosen ist. Hier ging es nicht nur um die klinische Validierung, sondern auch um die Entwicklung des Algorithmus. Entsprechend groß war der Datensatz: Gut eine Million Echountersuchungen von über 600.000 Individuen flossen ein. 70% davon wurden für das Training des Algorithmus genutzt, 30% für die Validierung.

Um Aussagen zu Prognose treffen zu können, sind longitudinale Daten nötig. Die zugrunde liegenden australischen Datenbänke gaben das her. Der mittlere Follow-up-Zeitraum betrug sieben Jahre, sagte Prof. Geoffrey Strange von der Universität Sydney, der die AI-ENHANCED-Studie vorstellte. Was die Australier zeigen konnten ist, dass die 5-Jahressterblichkeit bei jenen 1,4% der Patienten, denen die KI eine moderate Aortenstenose zuschrieb, 56% betrug, bei den 2,5% mit schwerer Aortenstenose waren es 68%.

Interessant war die Detailanalyse der Kohorte mit schwerer Aortenstenose. Hier zeigte sich, dass der Algorithmus Patienten mit entsprechend schlechter Prognose besser identifizierte als das mit den in Leitlinien niedergelegten Kriterien, also ohne Algorithmus, gelungen wäre. Immerhin jeder vierte von der KI identifizierte Patient mit schwerer Aortenstenose und entsprechend besonders schlechter Prognose wäre ohne die KI nicht in dieser Gruppe gelandet. Anders formuliert: Der KI-unterstützte Arzt erkennt „Problemkandidaten“ mit Aortenstenose zuverlässiger als der schallende Arzt ohne KI.

Strange betonte, dass sich die Aortenklappenanalytik mit dem AI-ENHANCED-Algorithmus auf Datenbankbasis automatisieren lasse. Damit werden Entscheidungsunterstützungssysteme denkbar, die den schallenden Arzt entweder in Echtzeit oder leicht zeitversetzt darauf aufmerksam machen, wenn eine Aortenstenose mit ungünstiger Prognose vorliegt. Das müsste allerdings noch in einer prospektiven Studie evaluiert werden, ähnlich der eingangs geschilderten EchoNet-RCT.

Literatur

Ouyang D: EchoNet-RCT – Safety and Efficacy Study of AI LVEF, Hotline-Session 3, ESC Congress 2022, 26. bis 29. August in Barcelona

Strange GA: . AI-ENHANCED – Detection of Aortic Stenosis. Hotline-Session 6, ESC Congress 2022, 26. bis 29. August in Barcelona

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