EchoNet-RCT: Künstliche Intelligenz verbessert LVEF-Messung

Die linksventrikuläre Auswurffraktion (LVEF) in der Echokardiografie ist zentraler Bestandteil vieler klinischer Entscheidungen in der Kardiologie. Die LVEF wird derzeit entweder durch manuelle Analyse oder semi-automatisch mit manueller Korrektur einer vorgegebenen Konturanalyse durchgeführt. Die EchoNET-RCT-Studie ist die erste prospektiv, randomisierte und verblindete Studie, die künstliche Intelligenz (KI) in der kardiovaskulären Bildgebung in großem Stil einsetzt. Die LVEF der KI wurde mit jener von „sonographers“ (in Österreich am ehesten Radiologietechnolog:innen entsprechend) verglichen, wobei Fachärzt:innen für Kardiologie alle Fälle noch einmal begutachteten, ohne zu wissen, wer die LVEF zuvor gemessen hatte.

Die Kardiolog:innen korrigierten bei den insgesamt 3.495 Patient:innen deutlich häufiger die Befunde der sonographers (27,2 % vs. 16,8 % der KI; definiert als Abweichung von über 5 % der LVEF). Interessant ist, dass die Spezialist:innen nicht unterscheiden konnten, welche Konturanalyse von der KI und welche von sonographers gemacht wurde. Der Zeitaufwand zum Korrigieren der LVEF-Analyse war bei den KI-Fällen deutlich geringer gegenüber jenen der sonographers (64 gegenüber 54 Sekunden).

Bedeutung für die Praxis: EchoNET-RCT ist die erste große prospektive, randomisierte und verblindete Studie in der medizinischen Bildgebung und zeigt eine Überlegenheit von KI bei der Messung von LVEF gegenüber sonographers. Die Autoren betonen, dass KI medizinisches Fachpersonal nicht ersetzen wird, sondern vielmehr die Arbeit erleichtern und Zeitabläufe optimieren kann.

Ouyang D, Los Angeles, USA; Hot Line