Behandlungserfolge von Ablation bei Vorhofflimmern: bessere Vorhersagbarkeit durch KI

19.02.2024

Die Deutsche Herzstiftung e. V. und die Deutsche Stiftung für Herzforschung unterstützen ein Forschungsprojekt zur Vorhersage des Behandlungserfolgs bei Vorhofflimmern mithilfe künstlicher Intelligenz (KI). Das Helios Health Institute und das Herzzentrum Leipzig entwickeln neue Techniken für eine präzisere Katheterablation.

Vorhofflimmern, eine häufige Herzrhythmusstörung, betrifft Millionen von Menschen weltweit und erfordert eine präzise Behandlung, um Komplikationen wie Herzinsuffizienz oder Schlaganfälle zu vermeiden.

Bild: Im Vordergrund ist ein Modell zur Veranschaulichung des Herzaufbaus zu sehen. Im Hintergrund sieht man die zusammengefalteten Hände einer Person und Unterlagen auf einem Schreibtisch.

Die Behandlungserfolge bei Vorhofflimmern sollen künftig mit künstlicher Intelligenz (KI) besser vorhergesehen werden. Dabei spielen neue Techniken für eine präzisere Katheterablation eine große Rolle.

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Eine effektive Option ist die Katheterablation, bei der fehlerhafte Erregungsherde verödet werden. Doch trotz dieser Behandlung kann es zu Rückfällen kommen. Ein neues Forschungsprojekt, gefördert von der Deutschen Herzstiftung e. V., zielt darauf ab, mithilfe von KI-basierter EKG-Analyse den Erfolg einer solchen Ablation genauer vorherzusagen.

Hintergrund und Bedeutung von Vorhofflimmern

Vorhofflimmern ist eine weit verbreitete Herzrhythmusstörung, die das Risiko für Herzkomplikationen erhöht. Die Katheterablation gilt als wirksame Behandlungsmethode, aber es besteht weiterhin Bedarf an innovativen Ansätzen, um den Therapieerfolg besser einzuschätzen. Allein in Deutschland wurden im Jahr 2021 über 100.000 Katheterablationen durchgeführt, was die Dringlichkeit solcher Forschungsprojekte unterstreicht.

Forschungsprojekt "ACCELERATE"

Das Projekt "ACCELERATE" wird vom Herzzentrum Leipzig und dem Helios Health Institute durchgeführt und von der Deutschen Herzstiftung gefördert. Ziel ist es, mithilfe von KI-basierten Vorhersagemodellen den Erfolg einer Katheterablation sowie das Risiko für Rückfälle genau vorherzusagen. Durch die Analyse von EKG-Daten sollen individuelle Risikoprofile erstellt werden, um eine optimale Auswahl der Patientinnen und Patienten für die Ablation zu ermöglichen.

Innovation durch künstliche Intelligenz

Die Forschenden nutzen modernste Technologien des maschinellen Lernens, um EKG-basierte Daten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Diese Modelle sollen nicht nur den Therapieerfolg abschätzen, sondern auch krankhafte Umstrukturierungsprozesse am Herzen erkennen. Eine externe Validierung der Modelle ist geplant, um ihre Genauigkeit zu überprüfen und ihre klinische Anwendbarkeit sicherzustellen.

Das Projekt von Dr. Sebastian König und Prof. Andreas Bollmann ist Teil einer Forschungsförderinitiative der Deutschen Herzstiftung mit einem Gesamtvolumen von einer Million Euro.

MEDICA.de; Quelle: Deutsche Herzstiftung e. V. / Deutsche Stiftung für Herzforschung

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