Nach einem Herzinfarkt zählt jede Minute. Je schneller eine klare Diagnose gestellt werden und eine Behandlung eingeleitet werden kann, desto höher ist die Überlebenschance sowie die Chance auf eine ausreichend gute Heilung. Die Diagnose eines Herzinfarkts ist jedoch nicht immer einfach. Letzte Sicherheit kann nur ein EKG geben, dessen Interpretation in manchen fällen viel Erfahrung voraussetzt. Zwei deutsche Forscher haben nun ein neuronales Netz entwickelt, dass die Anzeichen eines Herzinfarkts so gut erkennt wie erfahrene Kardiologen. Foto: Untitled, Charlotte Astrid, Flickr, CC BY -SA 2.0 Folgt Trendsderzukunft auf Youtube und Instagram Neuronales Netz wertet EKG aus Beim EKG gilt vor allem ein bestimmtes Signal als Indikativ für einen Herzinfarkt – die sogenannte ST-Hebung. Wenn dieses Signal vorhanden ist, wird der betreffende Patient umgehend behandelt. Fehlt die ST-Hebung, bedeutet das jedoch auch nicht zwingend, dass kein Herzinfarkt vorliegt. Zu seiner Diagnose sind dann aber weitere, aufwändige Tests erforderlich. Programme für die automatische Analyse von EKG-Daten gibt es schon länger. Diese sind bisher aber nur bedingt zuverlässig und unterliegen im Vergleich mit einem menschlichen Arzt regelmäßig. Ein neues Programm von Forschern des Fraunhofer Heinrich Hertz-Institut in Berlin und des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein könnte dies nun ändern. Es basiert auf ein neuronales Netz und konnte in einem Versuch mit 148 EKG-Protokollen von Herzinfarktspatienten und 52 Kontroll-Protokollen von gesunden Personen genauso gut diagnostizieren wie erfahrene Kardiologen. Unterstützendes Tool für Mediziner Laut den Forschern ist das nur ein erster Schritt. Um den Algorithmus im klinischen Alltag nutzen zu können, müsste dieser vorher mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem kann ein solcher Algorithmus natürlich die Behandlung und auch die Diagnose durch einen echten Arzt nicht ersetzen. So gibt es beispielsweise bestimmte Herzinfarkt-Arten, die auf einem EKG kaum erkennbar sind und weitere Diagnostik benötigen. Die Forscher sehen ihre Entwicklung deshalb eher als ein Tool, dass Ärzte künftig in ihrer Arbeit unterstützen könnte. Teile den Artikel oder unterstütze uns mit einer Spende.