Robert Klatt
Eine Künstliche Intelligenz (KI) hat fünf Subtypen der Herzinsuffizienz identifiziert, die sich hinsichtlich der Symptome und des Sterberisikos unterscheiden. Die Klassifizierung soll die Behandlung der Betroffenen verbessern.
London (England). Die Medizin beschreibt mit dem allgemeinen Begriff Herzinsuffizienz die Unfähigkeit des Herzens, das Blut effektiv im Körper zu zirkulieren. Klassifizierungsverfahren, die eine Prognose über den Krankheitsverlauf erlauben, gab es bisher nicht. Wissenschaftler des University College London (UCL) um Amitava Banerjee haben nun mithilfe einer Künstlichen Intelligenz (KI) fünf spezifische Unterarten der Krankheit identifiziert.
„Wir haben versucht, die Klassifizierung von Herzinsuffizienz zu verbessern, mit dem Ziel, den wahrscheinlichen Verlauf der Krankheit besser zu verstehen und dies den Patienten zu vermitteln. Derzeit ist es schwierig vorherzusagen, wie sich die Krankheit bei einzelnen Patienten entwickelt. Manche Menschen sind viele Jahre stabil, während andere schnell schlechter werden.“
Laut ihrer Publikation im Fachmagazin Lancet Digital Health haben die Forscher Daten von mehr als 300.000 Menschen ab 30 Jahren analysiert, bei denen Herzinsuffizienz diagnostiziert wurde. Die maschinellen Lernmethoden erkannten dabei fünf Untertypen der Herzinsuffizienz:
Die Untergruppen wurden auf der Basis von 87 von möglichen 635 Faktoren festgelegt, einschließlich Alter, Symptomen, Vorhandensein anderer Erkrankungen, eingenommene Medikamente und Ergebnissen von Tests z. B. Blutdruck und Untersuchungen z. B. Nierenfunktion.
Überdies haben die Forscher entdeckt, dass die Subtypen sich auch hinsichtlich des Sterberisikos unterscheiden. Die Gesamtmortalitätsrisiken nach einem Jahr waren bei früh einsetzender Herzinsuffizienz 20 Prozent, bei spät einsetzender 46 Prozent, bei mit Vorhofflimmern assoziierter 61 Prozent, bei metabolischer 11 Prozent und bei kardiometabolischer 37 Prozent.
Die Forscher haben zudem eine App entwickelt, mit der Ärzte die Untergruppe der Herzinsuffizienz eines Patienten bestimmen können. Diese könnte die Vorhersage des zukünftigen Risikos verbessern und die Gespräche mit den Patienten informieren.
„Bessere Unterscheidungen zwischen den Arten der Herzinsuffizienz könnten auch zu gezielteren Behandlungen führen und uns helfen, auf andere Weise über potenzielle Therapien nachzudenken.“
Lancet Digital Health, doi: 10.1016/S2589-7500(23)00065-1
