News • Herz-MRT

Herzmuskelentzündung: Personalisierte Prognose dank Künstlicher Intelligenz

Ein Projekt treibt mit innovativen Ansätze die Personalisierung der Diagnose und Behandlung der Herzmuskelentzündung voran. Dabei wird Künstliche Intelligenz eingesetzt, um die immense Datenmenge aus den verschiedenen bildgebenden Verfahren auszuwerten.

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Grafische Zusammenfassung der Übersichtsstudie: (Im Uhrzeigersinn) Stand 2009, 2018 und heute bzw. in Zukunft (rechte Bildseite in Grün). Neue Analyseformen, die dank Einsatz von KI möglich sind, werden die heutigen Lücken in der persönlichen Diagnosestellung weiter schliessen.

Quelle: © Publikation: Journal of the American College of Cardiology Cardiovascular Imaging, Januar 2022.

Ein Forschungsteam der Universität Bern und des Inselspitals, Universitätsspital Bern, weist in einer grossen Übersichtsstudie auf Bereiche hin, in denen eine personalisierte Prognose einer Myokarditis noch unmöglich oder unbefriedigend ist. Neue Technologien werden skizziert und ein Projekt unter der Leitung der Universitätsklinik für Kardiologie startet mit Fördermitteln des Center for Artificial Intelligence in Medicine (CAIM) um die innovativen Ansätze zur Personalisierung der Diagnose und Behandlung der Herzmuskelentzündung voranzutreiben. Dabei wird Künstliche Intelligenz eingesetzt, um die immense Datenmenge aus den verschiedenen bildgebenden Verfahren auszuwerten.

Eine Myokarditis (Entzündung des Herzmuskels) wird meist durch Viren verursacht, unter anderem auch im Rahmen einer Covid-19-Erkrankung. Sie kann aber auch durch Medikamente, toxische Substanzen oder im Rahmen einer rheumatologischen Erkrankung entstehen. Die klinische Abklärung ist schwierig, weil die Symptome stark variieren: von Müdigkeit über Brustschmerzen, Herzklopfen und Atemnot bis zum seltenen plötzlichen Herztod, Letzteres im Zusammenhang mit sportlicher Aktivität. Heute kommt bei Verdacht auf Myokarditis meist eine Herz-Magnetresonanztomographie (MRT) zum Einsatz. Die daraus gewonnenen Daten erlauben bisher in einigen Fällen keine ausreichend personalisierte Risikoabschätzung und entsprechende Behandlung.

Neue Ansätze

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Herz-MRI eines Patienten, der nach einem viralen Infekt der oberen Atemwege, über Schmerzen über der Brust klagt. Die Herz-MRI Untersuchung weist eine aktive Entzündung des Herzens nach: hier mit Ödembildung im Herzmuskel.

Quelle: © Inselspital, Universitätsklinik für Kardiologie

In einer Übersichtsstudie in Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen, dem Bristol Heart Institute und der Harvard Medical School hat eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. med. Christoph Gräni, Leitender Arzt und Leiter Kardiale Bildgebung an der Universitätsklinik für Kardiologie des Inselspitals und der Universität Bern verschiedene Herz-MRT-Parameter in ihrer Bedeutung für die Diagnose, Prognose und Überwachung bei Herzmuskelentzündung beurteilt.

"Aus dem Vergleich der verschiedenen bisherigen Diagnosewerkzeuge können wir neue Ansätze für die künftige Forschung und Entwicklung herleiten. Als Nächstes werden wir ermitteln, wie KI uns bei einer raschen und umfassenden Auswertung der vielen unterschiedlichen klinischen Parameter und Bilddaten unterstützen kann", so Christoph Gräni. "Dazu freut es mich, dass wir Fördergelder vom Berner Center for Artificial Intelligence in Medicine (CAIM) erhalten haben, um diese vielversprechende Forschungsrichtung zu verfolgen."

Komplexe Herzfunktionsdaten mit KI lesbar machen

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Herz-MRI eines Patienten, der nach einem viralen Infekt der oberen Atemwege, über Schmerzen über der Brust klagt. Die Herz-MRI Untersuchung weist eine aktive Entzündung des Herzens nach: hier mit Fibrose im Herzmuskel.
Quelle: © Inselspital, Universitätsklinik für Kardiologie

Im Herz-MRT können pro Patientin oder Patient über 1000 Messgrössen erhoben werden, darunter Parameter zur Anatomie, Gewebecharakterisierung von Herzmuskel und Herzbeutel (z. B. Entzündungen oder Narben) sowie zur genauen Herzmuskel-Funktion. Die Physikerin Yasaman Safarkhanlo, die ihr Dissertationsprojekt unter der Leitung von Prof. Gräni an der Universitätsklinik für Kardiologie absolviert, erklärt dazu: "Erst KI kann diese vielen Variablen gesamthaft und schnell auswerten. Wir wollen die Daten sprechen lassen, um besser zu verstehen, was genau bei der Herzmuskelentzündung passiert. Das ist ein neuer Ansatz, der nicht von unserem bisherigen Physiologie-Verständnis ausgeht und auf den Bildern nach einem bekannten Merkmal sucht. Vielmehr kommen wir mit unserem Projekt von der Datenseite her und sehen, welche neuen Zusammenhänge wir auf den Bildern entdecken – um in Zukunft eine bessere Behandlung anbieten zu können."

Gezielte Beratung von SportlerInnen

Das Ziel der Forschenden ist es, Auswertungswerkzeuge zu entwickeln, mit denen bei einzelnen Betroffenen genau bestimmt werden kann, ob die Herzmuskelentzündung spontan und nachhaltig abheilen wird oder ob eine enge Überwachung nötig ist. "Besonders Sportlerinnen und Sportler könnten so besser beraten werden: Das Ziel ist einerseits den plötzlichen Herztod zu vermeiden, aber andererseits Sporttreibende nicht unnötig in ihrer Aktivität einzuschränken", erklärt Christoph Gräni. Dafür sollen dereinst sämtliche klinischen Daten und Bilddaten in das digitale Klinikinformations- und Steuerungssystem (KISS) der Insel Gruppe einfliessen und dort automatisch ausgewertet werden, um dem behandelnden Arzt oder der Ärztin eine Diagnose-Wahrscheinlichkeit sowie die Vorhersage des Verlaufs und einen passenden Therapie-Vorschlag vorzulegen.

Quelle: Inselspital, Universitätsspital Bern

25.03.2022

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