KI erkennt Herzinsuffizienz in Sekunden aus dem EKG

Ein beim ESC 2026 vorgestelltes KI-Modell soll strukturelle Herzerkrankungen anhand eines 12-Kanal-EKGs innerhalb weniger Sekunden erkennen können. Die Daten zeigen Potenzial insbesondere für die Identifikation von Patient:innen mit Herzinsuffizienz und Klappenerkrankungen. Als Ersatz für die Echokardiografie ist das System jedoch nicht gedacht.

Eine Forschungsgruppe unter der Führung des Imperial College London hat ein KI-basiertes Verfahren vorgestellt, das aus routinemäßig erhobenen EKG-Daten Hinweise auf strukturelle Herzerkrankungen ableiten soll. Die Ergebnisse der von der British Heart Foundation finanzierten Studie wurden beim Jahreskongress der European Society of Cardiology in München präsentiert. Im Fokus stehen vor allem Herzinsuffizienz und Herzklappenerkrankungen.

Das Modell analysiert Muster im EKG, die mit konventioneller visueller Befundung nicht oder nur eingeschränkt erfassbar sind. Nach Angaben der Forschenden erfolgt die Auswertung innerhalb von weniger als zwei Sekunden. Ziel ist dabei nicht die definitive Diagnosestellung, sondern die frühe Identifikation von Patient:innen mit erhöhter Wahrscheinlichkeit für eine strukturelle Herzerkrankung.

Validierung an rund 67.000 Patient:innen

Das System wurde mit Millionen von Datensätzen trainiert und schließlich bei einer Kohorte von rund 67.000 US-amerikanischen Spitals-Patient:innen getestet. Die KI identifizierte dabei bis zu 81 % der Fälle mit Herzinsuffizienz sowie bis zu 90 % der Patient:innen mit Herzklappenerkrankungen.

Die genannten Werte sollten jedoch nicht als allgemeine diagnostische Sensitivität für sämtliche strukturellen Herzerkrankungen interpretiert werden. Das System dient vielmehr als Risikostratifikations- bzw. Triageinstrument und soll jene Patient:innen identifizieren, bei denen eine weiterführende Bildgebung mit höherer Priorität indiziert sein könnte.

Potenzial für Triage und opportunistisches Screening

Klinisch interessant ist vor allem die mögliche Integration in bestehende diagnostische Abläufe. Da das EKG in zahlreichen Versorgungssituationen ohnehin routinemäßig erhoben wird, könnte die KI zusätzliche Informationen aus bereits vorhandenen Daten generieren, ohne dass zunächst eine weitere Untersuchung erforderlich wäre.

Die Technologie könnte dadurch insbesondere als vorgeschaltetes Triageinstrument vor einer Echokardiografie eingesetzt werden. Ziel wäre es, Patient:innen mit höherem Risiko früher zu erkennen und diagnostische Ressourcen gezielter einzusetzen. Die Forschenden betonen zugleich, dass nicht alle Patient:innen mit einer relevanten Herzerkrankung durch das System erkannt werden.

Ein weiterer potenzieller Anwendungsbereich ist das opportunistische Screening. Das KI-Modell könnte Hinweise auf strukturelle Herzerkrankungen auch bei Patient:innen liefern, bei denen das EKG ursprünglich aus einer anderen Indikation durchgeführt wurde. Damit ließe sich möglicherweise ein Teil bislang unerkannter Erkrankungen früher einer weiteren Abklärung zuführen.

Echokardiografie bleibt Referenz für die weitere Abklärung

Die Autoren und die in der Berichterstattung zitierten Expert:innen stellen klar, dass das Verfahren Herzinsuffizienz oder Klappenerkrankungen nicht eigenständig bestätigen oder ausschließen kann. Ein auffälliges KI-Ergebnis ist daher als Hinweis für eine weiterführende diagnostische Abklärung zu verstehen.

Die klinische Relevanz dürfte entsprechend weniger in der Substitution bestehender Diagnostik liegen als in der Verbesserung der Patientenselektion. Ein breit verfügbarer, schnell auswertbarer Test könnte helfen, Risikopatient:innen früher zu identifizieren und die Indikationsstellung zur weiterführenden Bildgebung zu unterstützen.

Vielversprechend, aber noch keine Routineanwendung

Für die Bewertung der Ergebnisse ist entscheidend, dass es sich derzeit um auf einem Kongress präsentierte Daten handelt. Die genannten Resultate sollten daher als vielversprechend, aber noch nicht als Grundlage für eine breite klinische Implementierung verstanden werden.

Für eine mögliche Anwendung im Versorgungsalltag sind insbesondere weitere externe und prospektive Validierungen relevant. Entscheidend wird sein, wie robust das Modell in unterschiedlichen Populationen, Versorgungssystemen und klinischen Settings funktioniert und welchen zusätzlichen Nutzen es gegenüber bestehenden diagnostischen Strategien bietet.

Sollten sich die Ergebnisse bestätigen, könnte das KI-gestützte EKG künftig vor allem als Screening- und Triageinstrument Bedeutung gewinnen: nicht als Ersatz für Echokardiografie oder klinische Beurteilung, sondern als zusätzliche Entscheidungshilfe zur frühzeitigen Identifikation von Patient:innen mit erhöhtem Risiko für strukturelle Herzerkrankungen.