Das KI-Stethoskop wird Herzpatienten das Leben retten und wurde von der US-amerikanischen Food and Drug Administration zugelassen

Die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA, kurz „Food and Drug Administration“) hat den ersten KI-Algorithmus genehmigt, der in einem digitalen Stethoskop eingesetzt wird, um Ärzten die genaue Erkennung von Herzklappenerkrankungen zu ermöglichen.

Wenn die Herzklappen abnormal funktionieren, kann dies zu einer Herzklappenerkrankung führen. Da sich die Klappe nicht normal öffnen oder schließen kann, wird die Blutpumpe in alle Teile des Körpers beeinträchtigt und es wird auch für die Herzkammer selbst schwierig, das zurückfließende Blut aufzunehmen.

Nach Angaben der Centers for Disease Control and Prevention leiden etwa 2,5 % der Menschen in den Vereinigten Staaten an einer Herzklappenerkrankung, und jedes Jahr sterben Zehntausende Menschen an Komplikationen wie Herzversagen oder Herzstillstand.

Die Erkennung einer Herzklappenerkrankung ist oft schwierig. Ärzte müssen auf den Herzschlag des Patienten hören und ungewöhnliche Geräusche oder Muster erkennen, um festzustellen, welche Klappe beschädigt ist und welches Problem sie verursacht. Die Beurteilung von Herzschlaggeräuschen und -mustern ist jedoch recht subjektiv und es kommt häufig zu Fehldiagnosen oder sogar zu völligen Fehldiagnosen.

KI-Algorithmen sollen dabei helfen. Eko, ein digitales Gesundheits-Startup mit Sitz in Oakland, Kalifornien, hat eine Software entwickelt, die den Puls eines Patienten analysiert und Ärzten dabei hilft, Herzgeräusche zu erkennen. Diese Eko Murmur Analysis Software (EMAS) ist außerdem die erste Software ihrer Art, die die FDA-Zulassung erhalten hat.

Ärzte können das intelligente Eko-Stethoskop mit EMAS-Analysefunktion zur Erfassung von Herzschlagdaten verwenden. EMAS soll in der Lage sein, Herzgeräusche zu charakterisieren, um in Sekundenschnelle zu erkennen und zu analysieren, welche Art von Herzklappenerkrankung ein Patient möglicherweise hat.

Eko-Sprecher sagte in einem Interview: „EMAS ist ein cloudbasierter Dienst, der es Benutzern ermöglicht, Herztöne über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle hochzuladen und sie zur Analyse mit optionalen Elektrokardiogrammdaten zu kombinieren. Die Software nutzt Signalverarbeitung (z. B. Wellenformfilterung). und Der Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert die gesammelten Daten, um klinische Entscheidungen und eine kontinuierliche Ausgabe für Ärzte zu generieren. Der EMAS-Algorithmus kann die Herzgeräuschdaten analysieren und eine JSON-Datei mit den Algorithmusergebnissen ausgeben, die dann an das Programm weitergegeben wird Anschließend wird es dem Benutzer von der Anwendung in einem für Menschen lesbaren Format angezeigt. „

Eko gibt an, dass die Gesamtsensitivität und -spezifität (zwei Indikatoren für die Genauigkeit der Krankheitserkennung) ihres EMAS-Tools 85,6 % bzw. 84,4 % beträgt. Wenn Allgemeinmediziner herkömmliche Stethoskope zur Erkennung von Herzklappenerkrankungen verwenden, wird eine Sensitivität und Spezifität von 44 % bzw. 69 % angegeben.

Ein Sprecher von Eko sagte: „Klinische Experten benötigen jahrelange Erfahrung, um die Kunst zu beherrschen, das Gehör zur Analyse von Herzgeräuschen zu nutzen, und es gibt immer noch viele unsichere Variablen.“ Kardiologen haben insgesamt eine bessere Genauigkeit bei der Erkennung von Herzgeräuschen als Hausärzte, aber derzeit werden die meisten Patienten nur von Assistenzärzten behandelt. Nur Patienten mit Verdacht auf oder bekannter Herzerkrankung werden an einen Kardiologen überwiesen. „

Die FDA-Zulassung bedeutet, dass Eko seinen EMAS-Algorithmus in den Vereinigten Staaten verkaufen und diese Technologie in der gesamten Gesundheitsbranche fördern kann.“ Die FDA-Zulassung ist ein wichtiger Schritt in Richtung Kommerzialisierung. Wir suchen aktiv nach einer Zusammenarbeit mit verschiedenen medizinischen Einrichtungen in den Vereinigten Staaten. Diese Einrichtungen werden zu den ersten Anwendern der neuen Lösungen von EMAS und verbessern ihre Erkennungsfähigkeiten für Herzklappenerkrankungen.

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