Neuer, niedrigschwelliger Weg zur KHK-Früherkennung
Die koronare Herzkrankheit bleibt vor allem im mittleren Alter oft symptomlos, kann aber durchaus riskant sein. Schwedische Forscher haben nun ein Screening per Fragebogen entwickelt.
Die Diagnose einer koronaren Herzkrankheit (KHK) mit behandlungsbedürftiger Atherosklerose der Koronargefäße ist vergleichsweise aufwendig: Standardmäßig muss der Patient „in die Röhre“, um eine Computertomografie (CT) zu erstellen. Wegen des Aufwands und der Kosten wird dieses Verfahren im medizinischen Alltag nur eingesetzt, wenn Anhaltspunkte für eine KHK vorliegen.
Das ist insofern problematisch, als viele Menschen in mittleren Jahren unter KHK leiden, ohne es zu merken. „Dass noch keine Symptome auftreten, bedeutet nicht, dass die Erkrankung nicht gefährlich wäre, denn das Risiko schwerer kardiovaskulärer Ereignisse wie eines Herzinfarkts kann durchaus deutlich erhöht sein“, erläutert der Kardiologe und Internist Peter Hoffmann, der in Berlin-Prenzlauer Berg praktiziert. „Zur Risikoreduktion wären bewährte Präventionsmaßnahmen ratsam und hilfreich, doch es gibt eben mangels Diagnose noch kein Risikobewusstsein.“
Früherkennung mithilfe künstlicher Intelligenz
Ein regelmäßiges CT-Massenscreening aller Menschen beispielsweise ab 45 Jahren wäre wohl in dieser Hinsicht die Ideallösung, aber selbstredend utopisch. Nun jedoch zeichnet sich ein weiterer, niedrigschwelliger Weg zu einer Früherkennung ab: per Fragebogen, ausgewertet von künstlicher Intelligenz (KI).
Die Basis für diese Diagnosemethode haben Forscher der schwedischen Universität Göteborg kürzlich im Rahmen der sogenannten SCAPIS-Studie geschaffen. Rund 30.000 Probanden, bei denen noch keine Herz-Kreislauf-Leiden diagnostiziert worden waren, beantworteten etwa 100 Fragen zu ihren Lebensgewohnheiten und ihrer medizinischen Biografie. Zudem wurden einige Messungen relevanter Werte (Blutdruck, Größe, Gewicht, Cholesterin) vorgenommen. Etwa 25.000 Studienteilnehmer wurden anschließend per CT-Angiografie untersucht. Dabei stellten die Forscher fest, dass bei 42 Prozent der Probanden atherosklerotische Gefäßveränderungen vorlagen, deren Ausmaß bei rund 5 Prozent eine sofortige Behandlung dringend nahelegte.
Aus den Zusammenhängen zwischen den medizinischen Befunden und den Eigenangaben haben die Forscher schließlich mithilfe von KI in ein Vorhersage-Modell extrahiert. Es hat zum Ziel, Hochrisikopatienten vornehmlich auf der Grundlage von Fragebogen-Angaben zu identifizieren. Derzeit laufen noch weitere Studien zur Zuverlässigkeit und Praxistauglichkeit des Modells, doch in wenigen Jahren könnte ein wichtiges weiteres Mittel zur KHK-Früherkennung zur Verfügung stehen.