Fraunhofer IZM integriert KI in Sensorsystem für Herzdiagnostik
Das deutsche Forschungsinstitut Fraunhofer IZM hat sein Sensorsystem zur Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen um eine KI-gestützte Datenauswertung erweitert. Das geht aus einer Mitteilung des Instituts vom 4. August hervor. Die mit dem tragbaren Sensorsystem erfassten Herz-Kreislauf-Daten sollen künftig KI-gestützt ausgewertet werden. Neben Sensordaten können dabei auch Informationen aus externen Untersuchungen und der Anamnese berücksichtigt werden.
Mehrere KI-Modelle analysieren kardiologische Daten
Das Sensorsystem soll möglichst viele für die Herzdiagnostik relevante Messwerte erfassen und anschließend automatisiert auswerten. Nach Angaben des Fraunhofer IZM lassen sich aus den Sensordaten rund 240 kardiologisch relevante Parameter ableiten; darüber hinaus können Ergebnisse externer Geräte wie Ultraschallsysteme einfließen. Die Messungen stammen unter anderem von wiederverwendbaren Sensorpflastern und werden über einen tragbaren Edge-PC an die Cloud übermittelt. Dort erfolgt zunächst eine Prüfung mit klassischen Verfahren der Signalverarbeitung, bevor trainierte KI-Modelle die weitere Analyse übernehmen. Neuronale Netze sollen beispielsweise Auffälligkeiten in EKG-Kurven erkennen.
Für die medizinische Einordnung fließen zusätzlich Angaben aus der Anamnese ein, etwa zur familiären Krankheitsgeschichte oder zum aktuellen Befinden. Erfasst werden sie mithilfe medizinischer Large Language Models, die einen an kardiologischen Leitlinien orientierten Fragebogen per Text oder Sprache durchführen. Mehrere LLMs, darunter Googles MedGemini, werten die Angaben aus. Ein übergeordneter KI-Agent gleicht die Ergebnisse ab und sucht nach Widersprüchen. Die Ausgabe soll je nach Nutzer verständlich aufbereitete Hinweise zu Auffälligkeiten, Risikofaktoren und möglichen Diagnosen liefern.
KI soll Ärzte bei Diagnose und Versorgung unterstützen
Die kardiologische Diagnostik verlangt Ärzten die Auswertung einer enormen Informationsmenge ab. Nach Angaben des Fraunhofer IZM stehen rund 55.000 Krankheiten etwa 13.000 möglichen Symptomen gegenüber. Herz-Kreislauf-Erkrankungen wie Bluthochdruck, Herzschwäche und Herzrhythmusstörungen zählen dabei zu den besonders häufigen Krankheitsbildern. Wearables wie Smartwatches können erste Warnsignale liefern, für eine umfassende Diagnose reichen ihre Daten jedoch nicht aus. Lange Wartezeiten und knappe Untersuchungszeiten erhöhen den Druck auf die Versorgung zusätzlich.
Das KI-System des Fraunhofer IZM soll deshalb bestehende medizinische Abläufe gezielt unterstützen. Hausärzte könnten Auffälligkeiten früher einordnen und Patienten gezielter an geeignete Fachärzte weiterleiten. Kardiologen sollen von umfangreicheren Datensätzen und Unterstützung bei deren Auswertung und Interpretation profitieren. Bei bereits diagnostizierten Herz-Kreislauf-Erkrankungen könnte das System zudem helfen, die Medikation an den jeweiligen Tageszustand anzupassen. Vergleichbare Ansätze hält das Institut später auch für andere Fachrichtungen wie die Lungenmedizin für möglich.
