Ein Scan des Auges kann Herzinfarktrisiko vorhersagen

Ein Herzinfarkt kann tödlich sein, wenn er nicht schnell behandelt wird. Die Symptome sind oft nicht heftig genug und die Patienten zögern es deswegen meist hinaus, einen Arzt aufzusuchen. Was wäre, wenn ein einfacher Netzhautscan das Herzinfarktrisiko eines Patienten im Voraus vorhersagen könnte? Zweifellos würde dies den Betroffenen ermöglichen, besser auf bestimmte Warnzeichen zu achten.

Durch das Blut, das durch unseren Körper fließt, werden die Organe und Zellen mit Sauerstoff versorgt. Wenn der Blutfluss in einem Organ, z. B. dem Herzen, unterbrochen wird, wird den Zellen Sauerstoff entzogen. Dieser ist für ihre Funktion jedoch absolut notwendig. Wenn er fehlt, sterben sie ab. Man spricht dann von einem Herzinfarkt, auch Myokardinfarkt genannt. Je länger der Sauerstoffmangel anhält, desto schwerwiegender sind die Schäden, die zum Tod des Patienten führen können.

Die häufigsten Symptome eines Herzinfarkts sind Brustschmerzen, Schweißausbrüche, Unwohlsein, Übelkeit, Kurzatmigkeit und Schwindel. Während die Symptome intensiv sind und bei manchen Patienten plötzlich auftreten, kann ein Herzinfarkt klinisch auch sehr unauffällig sein: wenig intensive Symptome, keine Brustschmerzen usw. Daher ist es so wichtig, die Patienten mit dem höchsten Risiko für einen Herzinfarkt im Voraus zu identifizieren, um sie zu sensibilisieren.

Eine künstliche Intelligenz, die Netzhautscans interpretiert

Augenärzte führen bei ihren Patienten im Rahmen der Diagnose und Überwachung von Augenerkrankungen häufig Netzhautscans durch. Was wäre, wenn diese kostengünstige, nicht invasive und schmerzfreie Routineuntersuchung dazu verwendet werden könnte, das Risiko eines Herzinfarkts vorherzusagen? Ein Team hat eine künstliche Intelligenz entwickelt, die Netzhautscans interpretieren kann. Die Analysen konzentrierten sich auf bestimmte Marker in den Netzhautbildern, wie die Dichte der Blutgefäße.

Netzhautbilddatenbanken wurden verwendet, um die künstliche Intelligenz darin zu trainieren, die Marker zu bewerten. Die Autoren analysierten dann im Nachhinein, ob bei jedem der Patienten ein Herzinfarkt aufgetreten war oder nicht.

Wie effektiv ist der prädiktive Test?

Die Ergebnisse sind wie folgt: Die künstliche Intelligenz wäre in der Lage gewesen, das Risiko eines Herzinfarkts mit einer Sensitivität von 74 % und einer Spezifität von 71 % zu erkennen. Zur Erinnerung: Die Sensitivität entspricht der Wahrscheinlichkeit, dass der Test positiv ausfällt, wenn die Person krank ist, während die Spezifität der Wahrscheinlichkeit entspricht, dass der Test negativ ausfällt, wenn der Patient nicht krank ist.

Außerdem liegt die AUC (area under the curve) des Tests bei 0,80. Je näher der Wert bei 1 liegt, desto besser ist der Test. Mit anderen Worten: In 80% der Fälle wird eine Person mit einem hohen Risiko für einen Herzinfarkt einen positiven Test haben, verglichen mit einer Person ohne hohes Risiko für einen Herzinfarkt. Ein prädiktiver oder diagnostischer Test gilt als „nützlich“, wenn seine AUC größer als 0,70 ist. Die Einführung dieses Tests könnte also zweifelsohne dazu beitragen, Leben zu retten.

Urhebender Autor: Stéphanie Le Guillou