Das Wichtigste auf einen Blick zum digitalen Stethoskop mit KI bei Klappenvitien:
- Ob tatsächlich ein relevanter Klappenfehler vorlag, wurde in der Studie mit Herzultraschall überprüft.
- Wenn bei den Betroffenen ein Herzgeräusch hörbar war, war die Trefferquote mit KI etwa doppelt so hoch wie beim üblichen Abhören (92,3 % vs. 46,2 %).
- Wurden alle im Ultraschall sichtbaren Klappenfehler gezählt – auch solche, die physikalisch keine hörbaren Geräusche verursachen –, sank die Entdeckungsrate insgesamt; sie war mit KI aber weiterhin fast dreimal höher als bei der Standardauskultation (39,7 % vs. 13,8 %).
- Die höhere Sensitivität der KI-Auswertung ging zulasten der Spezifität, die im Vergleich zur Standardauskultation etwas niedriger ausfiel (86,9 % vs. 95,6 %).
Von Juni 2021 bis Mai 2023 wurden in drei Hausarztpraxen 357 Patienten ab 50 Jahren in die Studie eingeschlossen. Bei den Testpersonen war bisher keine Klappenerkrankung bekannt, und es gab in ihrer Vorgeschichte keine auffälligen Herzgeräusche. Allerdings lag bei allen entweder eine Herzerkrankung vor, oder es bestand ein erhöhtes Risiko dafür (etwa arterielle Hypertonie, Adipositas, Diabetes mellitus, Hyperlipidämie, Vorhofflimmern, z. n. Herzinfarkt).
Alle Patienten wurden zweifach abgehört: einmal im Rahmen der üblichen Auskultation durch den Hausarzt mit einem nicht digitalen Stethoskop und einmal digital durch Studienkoordinatoren. Die digitalen Aufnahmen wurden anschließend durch ein KI-System analysiert, das die Herzgeräusche detektiert und klassifiziert. Anschließend erhielt jeder Patient einen Herzultraschall durch einen zertifizierten Untersucher. Zusätzlich bewertete ein externes Expertenpanel die digitalen Tonaufnahmen, um zu bestätigen, ob tatsächlich ein hörbares Geräusch vorlag.
KI versus Standard: Sensitivität steigt, Spezifität sinkt
In der Studie zeigte sich: Mit digitalem Stethoskop plus KI wurden relevante Klappenfehler je nach Auswertung etwa doppelt bis knapp dreimal so häufig erkannt wie beim üblichen Abhören. Gleichzeitig kam es etwas häufiger zu Fehlalarmen. Konkret ergaben sich folgende Befunde:
- Beim primären Vergleich, also bei den Patienten, bei denen ein relevanter Klappenfehler vorlag und zusätzlich ein Herzgeräusch tatsächlich hörbar war, erkannte die KI 12 von 13 Fällen, die Standardauskultation hingegen nur 6 von 13 Fällen (Sensitivität 92,3 % vs. 46,2 %).
- Im Gegenzug stufte die KI mehr Patienten als auffällig ein, bei denen sich im Herzultraschall kein entsprechender Klappenfehler bestätigte. Das zeigte sich in einer höheren Fehlalarm-Rate von 13,1 % bei der KI gegenüber nur 4,4 % bei der Standardauskultation.
- In der zweiten Auswertung wurden alle relevanten Klappenfehler gezählt, die der Herzultraschall zeigte, auch wenn dabei kein Herzgeräusch hörbar war. In dieser breiteren Definition blieb die Trefferquote insgesamt geringer, war mit KI aber weiterhin klar höher als beim üblichen Abhören (Sensitivität 39,7 % vs. 13,8 %).
- Auch in dieser Auswertung ging der Zugewinn an Sensitivität mit einer geringeren Spezifität einher (88,6 % mit KI vs. 94,7 % bei Standardauskultation).
Fazit
In dieser prospektiven Untersuchung war die KI gestützte digitale Auskultation deutlich sensitiver als die Routineauskultation, sowohl für klinisch relevante Klappenerkrankungen mit hörbarem Herzgeräusch als auch für Fälle, die sich nur im Herzultraschall zeigten. Dem stand eine etwas niedrigere Spezifität gegenüber. Für die Praxis bedeutet das: Mit KI werden mehr relevante Befunde entdeckt, gleichzeitig kommt es häufiger zu Fehlalarmen. Diese können zusätzliche, teils unnötige Untersuchungen nach sich ziehen und damit Kosten verursachen. Die Autoren betonen daher die Notwendigkeit weiterer Studien, unter anderem zur Kosteneffektivität eines solchen Vorgehens.
- Moshe Rancier, Igor Israel, Vimalson Monickam, Caroline Currie, Ben Verschoore, Emileigh Lastowski, Douglas W Van Pelt, John Prince, Rosalie V McDonough, Artificial-intelligence-enabled digital stethoscope improves point-of-care screening for moderate-to-severe valvular heart disease, European Heart Journal - Digital Health, Volume 7, Issue 2, Augst 2024, ztag003, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztag003