Das Frankfurter Startup Cardisio hat mit Kardiologen aus Deutschland und den USA eine neue Methode entwickelt, mit der sich eine koronare Herzerkrankung (KHK) elektrisch erkennen lassen könnte. Über eine erste klinische Studie berichtet jetzt das Journal of Electrocardiology. Die Autoren um Till Braun von Cardisio, Prof. Martin Borggrefe, Universitätsmedizin Mannheim, und Dr. Michael Koerner aus Oklahoma nennen die Methode in Anlehnung an der Unternehmensnamen „Cardisiographie“.
Dabei handelt es sich um einen modifizierten, vektorkardiographischen Ansatz. Es werden vier elektrische Hautelektroden zuzüglich einer Erde-Elektrode genutzt, die den dreidimensionalen Raum am Brustkorb exakt definieren. Mit Hilfe dieser Elektrode können Unterschiede der kardialen Erregung im Zeitverlauf dreidimensional dargestellt werden. Die These ist, dass Störungen im koronaren Blutfluss zu regionalen Veränderungen der kardialen Erregung führen, die sich messen und mit Hilfe 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. Knapp 600 Patienten zwischen 28 und 88 Jahren mit stabiler Angina pectoris und ohne bekannte KHK nahmen teil, bei denen die Kardiologen eine invasive Angiographie indiziert sahen. Davor wurde jeweils eine KI-gestützte Vektorkardiographie durchgeführt.
Insgesamt fand sich bei 369 Patienten in der Angiographie eine KHK, bei knapp 70% der Männer und rund 50% der Frauen. Per „Cardisiographie“ ließ sich das zumindest bei Männern ziemlich gut vorhersagen: 97% der männlichen Patienten mit angiographisch bestätigter KHK wurden im Vorfeld erkannt. Die diagnostische Genauigkeit betrug 91%. Bei Frauen waren die Werte etwas schlechter, nämlich 90% (Sensitivität) bzw. 83% (diagnostische Genauigkeit). Insgesamt betrachten die Autoren vor dem Hintergrund dieser Zahlen ihre Methode als ein vielversprechendes, vergleichsweise unkompliziertes Screening-Instrument für eine KHK.
Weitere Informationen
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