Nachrichten 20.01.2020

Nicht-invasives KHK-Screening mit künstlicher Intelligenz

Eine neue, vektorkardiographische Methode bringt sich als nicht-invasives Screening-Tool für KHK ins Spiel. Bei Männern entdeckt sie fast alle Betroffenen.

Der Nutzen des Ruhe-EKGs im Hinblick auf eine KHK-Diagnose ist bekanntlich ziemlich begrenzt. Zuletzt gab es hier allerdings ein paar Fortschritte: Maschinenlernalgorithmen wurden für die Interpretation von 12-Kanal-EKG-Daten hinzugezogen, was die diagnostische Treffsicherheit des Ruhe-EKGs bezüglich einer KHK ein Stückweit verbesserte.

Das Frankfurter Startup Cardisio hat jetzt zusammen mit Kardiologen aus Deutschland und den USA eine andere Methode in einer Studie pilotiert und spannende Ergebnisse erzielt, über die sie im „Journal of Electrocardiology“ berichten.

Das Prinzip der Cardisiographie

Die Autoren um Till Braun von Cardisio, Prof. Martin Borggrefe vom Universitätsmedizin Mannheim und Dr. Michael Koerner aus Oklahoma nennen die Methode Cardisiographie. Es handelt sich dabei um eine stark modifizierte Vektorkardiographie. Sie ist dem EKG insofern verwandt, als elektrische Signale mithilfe von Hautelektroden erfasst werden. Anders als beim EKG werden aber vier Elektroden zuzüglich einer Erde-Elektrode genutzt, die den dreidimensionalen Raum am Brustkorb exakt definieren. Drei Elektroden auf der Vorderseite des Thorax spannen die frontale Ebene auf, eine zusätzliche Elektrode auf der Rückseite definiert gemeinsam mit frontalen Elektroden die sagittale Ebene. Auf diese Weise können Unterschiede der kardialen Erregung im Zeitverlauf dreidimensional dargestellt werden.

So unterstützt die künstliche Intelligenz

Diese Unterschiede entstehen einerseits bei der Erregungsausbreitung, andererseits im Verlauf der Repolarisation. Mithilfe der Messungen und einer aufwändigen Datenanalyse versucht die Cardisiographie letztlich, minderperfusionsbedingte Asymmetrien bei der Ausbreitung des elektrischen Signals abzubilden. Die These ist, dass Störungen im koronaren Blutfluss zu regionalen Veränderungen vor allem der Repolarisation führen, die sich messen und mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Maschinenlernen interpretieren lassen.

Die Pilotstudie für die Methode fand am Evangelischen Krankenhaus Duisburg-Nord, dem Herzzentrum Duisburg und dem St. Bernhard Krankenhaus Kamp-Lintfort statt. Insgesamt 595 Patienten zwischen 28 und 88 Jahren mit stabiler Angina pectoris wurden eingeschlossen, bei denen die Kardiologen bei unbekanntem Koronarstatus die Indikation für eine invasive Angiographie sahen und bei denen das EKG keine ischämieverdächtigen Veränderungen zeigte. Vor der Angiographie wurde jeweils eine KI-gestützte Vektorkardiographie durchgeführt, und die Ergebnisse wurden dann im Nachklapp mit der angiografischen Diagnose als Goldstandard verglichen.

Neue Methode ist ziemlich genau

KHK war definiert als Ein- oder Mehrgefäßerkrankung. Lokalisation und Grad der Stenose(n) spielten keine Rolle. Insgesamt war das bei 369 Patienten der Fall, wobei es – in vielen anderen Studien so oder ähnlich auch beschriebene – Unterschiede zwischen Männern und Frauen gab. Knapp 70% der Männer, aber nur rund 50% der Frauen hatten in der Angiographie eine KHK.

Per Cardisiographie ließ sich das zumindest bei Männern ziemlich gut vorhersagen: 97% der männlichen Patienten mit angiografisch bestätigter Ein- oder Mehrgefäßerkrankung wurden im Vorfeld erkannt. Die Spezifität lag bei 76%, was sich in einen positiv prädiktiven Wert von 90% bzw. eine diagnostische Genauigkeit von knapp 91% umrechnen ließ.

Bei Frauen waren die Werte durchweg etwas schlechter. Die Sensitivität lag bei 90%, der positiv prädiktive Wert bei 79% und die diagnostische Genauigkeit bei knapp 83%.

„Vielversprechend und unkompliziert“

Insgesamt betrachten die Autoren vor dem Hintergrund dieser Zahlen ihre Methode als ein vielversprechendes, vergleichsweise unkompliziertes Screening-Instrument. Möglicherweise lässt sich die Performance auch noch weiter verbessern, wenn die Vektorkardiographie mit EKG-basierten Analysen kombiniert wird. Zu den Limitationen der Studie gehört ein gewisser Selektionsbias: Es wurden nur Patienten eingeschlossen, bei denen Kardiologen die Indikation für eine Angiographie sahen. Entsprechend könnten die diagnostischen Kennzahlen in echten Screening-Populationen etwas anders aussehen.

Literatur

Braun T et al. Detection of myocardial ischemia due to clinically asymptomatic coronary artery stenosis at rest using supervised artificial intelligence-enabled vectorcardiography – A five-fold cross validation of accuracy. Journal of Electrocardiology. 8. Januar 2020. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2019.12.018

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Bildnachweise
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Corona/© Naeblys / Getty images / iStock
Thorax-CT/© S. Achenbach (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen)
Kardio-MRT (Late Gadolinium Enhancement)/© Stephan Achenbach, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen
BNK-Webinar/© BNK | Kardiologie.org