Algorithmus für Neugeborene entwickelt
Veröffentlicht am 27.05.24
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Herzfehler sind eine häufige Komplikation bei Neugeborenen. So verhindert eine pulmonale Hypertonie aufgrund verengter Lungenarterien den so wichtigen ersten Schrei nach der Geburt. Hier gilt wie in so vielen Fällen: Je früher erkannt, umso früher kann therapiert werden, was die Chancen für die Kinder deutlich erhöht. Jedoch ist eine Diagnose bei pulmonaler Hypertonie sehr aufwendig und es bedarf dafür viel an Erfahrung. Forschende der ETH Zürich können hier Abhilfe schaffen. Sie haben gemeinsam mit Neonataloginnen* der KUNO Klinik St. Hedwig in Regensburg einen Algorithmus entwickelt, der diesen speziellen Herzfehler zuverlässig erkennt. Zu Trainingszwecken fütterten sie das Computermodell mit Videoaufnahmen von Ultraschalluntersuchungen. Diese enthielten sowohl gesund schlagende Herzen als auch Bilder von pulmonaler Hypertonie. Das Modell konnte in 80 bis 90 Prozent der Fälle die richtige Diagnose stellen und in 65 bis 85 Prozent der Fälle den richtigen Schweregrad bestimmen. Zudem markiert es auf den Bildern den Bereich, der zur jeweiligen Entscheidung geführt hat, sodass Ärztinnen* die Kriterien der Beurteilung gezielt nachvollziehen können. Der Algorithmus könnte dort eingesetzt werden, wo zu wenig Fachpersonal vorhanden ist, und diese somit entlasten. Die Forschenden betonen jedoch, dass eine KI nur unterstützen kann, die finale Entscheidung für eine Behandlung muss immer eine Ärztin* treffen.