Durch künstliche Intelligenz verstärkte Elektrokardiographie

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen hat in den letzten 10 Jahren große Fortschritte gemacht. Viele Experten gehen davon aus, dass die Nutzung von KI-Technologien, insbesondere von Deep Learning, drastische Veränderungen in der Art und Weise mit sich bringen wird, wie Ärzte Krankheiten verstehen, diagnostizieren und behandeln. Ein Aspekt dieser Entwicklung ist die KI-verstärkte EKG-Analyse. Dabei geht es nicht nur um die Optimierung der klassischen EKG-Analyse durch Ärzte und die Verbesserung der Genauigkeit der automatischen Auswertung durch das EKG-Gerät, sondern um ganz neue diagnostische Optionen, die sich mit Hilfe von KI eröffnen, wie z. B. die Beurteilung der linksventrikulären Funktion, die Vorhersage von Vorhofflimmern und die Diagnostik kardialer und nichtkardialer Krankheitsbilder. Durch KI wird das EKG zu einem umfassenden Instrument für Screening, Diagnostik und Management von Patienten. Sie könnte das Vorgehen im klinischen Alltag revolutionieren. Die vorliegende Arbeit fasst den aktuellen Stand dieser Entwicklung zusammen, diskutiert die bestehenden Limitationen und erörtert die Herausforderungen, die sich in diesem Zusammenhang für Ärzte ergeben.