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Die Universität Siegen erforscht KI-Systeme zur Analyse von Langzeit-EKGs. Ziel ist eine schnelle, zuverlässige Auswertung von Herzdaten direkt in der Arztpraxis als Unterstützung für Ärztinnen und Ärzte. Die Gesamtprojektsumme beträgt knapp sieben Millionen Euro.
Auf dem Praxismonitor jagt ein Herzschlag den nächsten: 24 Stunden Langzeit-EKG, rund 100.000 aufgezeichnete Herzschläge – und nur acht Minuten vergütete Zeit für den Arzt oder die Ärztin, um sie zu beurteilen. Schlägt das Herz des Patienten im Takt, stolpert es, rast es, hat es Aussetzer? Durch die Aufnahme können Krankheiten und Symptome erkannt werden, zum Beispiel Vorhofflimmern, Rhythmusstörungen oder Unregelmäßigkeiten. Das kann Leben retten. Aber: Die Fehlerquote ist laut offiziellen Statistiken höher, als viele Patienten ahnen. Sie liegt im Schnitt bei etwa 25 Prozent.
Genau an dieser kritischen Stelle setzt das Projekt „FACE“ an, an dem die Universität Siegen beteiligt ist. Die Forschungsgruppe „Medizinische Informatik und graphbasierte Systeme“ um Prof. Dr. Kai Hahn und Dr. Christian Weber entwickelt und analysiert gemeinsam mit den Projektpartnern GETEMED und dem Berlin Institute of Health (BIH) KI-Systeme, die Ärztinnen und Ärzte bei der anspruchsvollen Aufgabe unterstützen sollen, Herzdaten schnell und zuverlässig auszuwerten. Das Gesamtprojektsumme beträgt knapp sieben Millionen Euro, die Universität Siegen wird mit rund 430.000 Euro gefördert.
Die Grundlage für die Forschung liefern reale Patientendaten: Unter anderem vom renommierten MIT (Massachusetts Institute of Technology) in den USA bezieht die Siegener Forschungsgruppe kostenfrei EKG-Trainingsdaten, die für die Forschung freigegeben und bereits fachkundig ausgewertet wurden. Diese Datensätze dienen als Trainingsmaterial für unterschiedliche KI-Systeme. Die Forschenden vergleichen systematisch deren Leistungsfähigkeit: Wie schnell liefern die Systeme Ergebnisse? Wie hoch ist der Rechenaufwand? Und vor allem: Wie präzise sind die EKG-Analysen?
Die leistungsfähigsten Systeme werden anschließend gezielt auf Projekt-internen Datensätzen weiterentwickelt. Die Künstliche Intelligenz lernt dabei Störgeräusche und Rauschen zu erkennen, sowie verschiedene Herzrhythmusstörungen, wie Vorhofflimmern oder Vorhofflattern, und den normalen Sinusrhythmus zu klassifizieren – komplett selbständig, ohne menschliche Hilfe.
Im Projekt kooperiert die Universität Siegen mit fünf Partnern, darunter Hersteller von EKG-Geräten und Herzschrittmachern. Auch die Charité in Berlin ist beteiligt. Mit den Praxispartnern soll eine Machbarkeitsstudie in der Praxis zeigen, wie sich das medizinische Fachpersonal die Zusammenarbeit mit der KI vorstellt und auf welche Vorkenntnisse bereits zurückgegriffen werden kann. Was bereits jetzt klar ist: Nur eine datenschutzfreundliche Variante ist beim KI-Einsatz akzeptabel. Die Patientendaten sollen zu jeder Zeit sicher sein. Das Team um Prof. Hahn und Dr. Weber verfolgt beim Einsatz in Kliniken und Arztpraxen deshalb eine sogenannte Edge-Lösung. Das bedeutet: Die KI liest und analysiert die EKG-Daten direkt vor Ort. Sensible Patientendaten verlassen die Klinik bzw. Praxis nicht, wandern weder ins Ausland noch zu Drittanbietern – wie es bei Cloud-Lösungen auf externen Servern der Fall wäre. Das macht Edge-Systeme nicht nur deutlich datenschutzfreundlicher, sondern auch unabhängig vom Netzzugang.
Für solche Edge-Systeme benötigt man passende Hardware, in diesem Fall einen Laptop, in den man die EKG-Daten einspeisen kann und auf dem die KI die Daten ausliest. Durch Gespräche mit den Praxispartnern wurde klar: Damit die KI im Praxisalltag tatsächlich genutzt werden kann, müssen diese Laptops bezahlbar sein. „Wenn wir für das Auslesen Hardware für mehrere tausend Euro benötigen, und dieser Laptop ausschließlich für das Auslesen von EKGs genutzt werden soll, können die meisten Praxen sich das schlichtweg nicht leisten“, berichtet Prof. Hahn. Ziel der Forschungsgruppe ist ein System, das auf Hardware funktioniert, die etwa 1.000 Euro kostet. Eine zentrale Rolle der Forschung spielt deshalb die technische Architektur. Die KI darf nur so viel Rechenleistung benötigen, wie ein handelsüblicher Laptop liefern kann.
Der potenzielle Nutzen ist enorm – für das medizinische Fachpersonal ebenso wie für Patientinnen und Patienten. Schon heute ist die KI-Analyse zuverlässiger als die menschliche Auswertung. Auffälligkeiten werden präziser erkannt, und das in einem Bruchteil der Zeit. „Selbstverständlich sollen die KI-Systeme die Ärzte nur unterstützen. Ein Mensch muss immer die Analyse der KI prüfen“, erklärt Jasmin Freudenberg, Doktorandin aus der Forschungsgruppe. Aktuell ist die KI noch nicht in der Lage, aus Auffälligkeiten konkrete Verdachtsdiagnosen abzuleiten. Doch auch das könnte mittelfristig realistisch werden, so die Einschätzung von Annika Steiger, ebenfalls Doktorandin in der Arbeitsgruppe „Medizinische Informatik und graphbasierte Systeme“.
Cloud-Lösungen für weitere Zielgruppen werden von den Kooperationspartnern GETEMED und dem BIH ebenfalls entwickelt. Der Vorteil hier: Mehr Leistungsfähigkeit. Ziel am Ende des Projekts ist, dass mit Edge- und Cloud-Algorithmen zwei unterschiedliche Lösungsansätze konzeptioniert werden, die die jeweiligen Vorteile der einzelnen Bereiche optimal ausnutzen.
Da es sich beim „FACE“-Projekt um sogenannte vorwettbewerbliche Forschung handelt, dürfen die Ergebnisse nicht unmittelbar in ein marktreifes Produkt münden. Die beteiligten Firmen wollen die gewonnenen Erkenntnisse jedoch in die Weiterentwicklung ihrer Geräte einfließen lassen. Denkbar ist etwa ein smartes EKG-Gerät, das ganz ohne zusätzlichen Laptop auskommt.
Gefördert wird das Gesamtprojekt „FACE“ (Forschung zur Anwendung von Cloud und Edge Computing für effiziente KI-gestützte EKG-Analysen) vom ehemaligen Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Projektträger ist das VDI Technologiezentrum, Düsseldorf. Die Laufzeit ist von 2024 bis 2026 angelegt – mit dem Ziel, die Herzdiagnostik nachhaltiger, präziser und sicherer zu machen.
Kooperationspartner:
• BIOTRONIK Vertriebs GmbH & Co. KG
• Charité (Universitätsmedizin Berlin, Berlin Institute of Health)
• Evangelisches Diakonissenhaus Berlin Teltow Lehnin – Stiftung bürgerlichen Rechts
• GETEMED Medizin- und Informationstechnik AG
• SEMDATEX GmbH
Kontakt:
Prof. Dr. Kai Hahn
E-Mail: kai.hahn@uni-siegen.de
Telefon: 0271 7402472
Prof. Dr. Kai Hahn
E-Mail: kai.hahn@uni-siegen.de
Telefon: 0271 7402472
Schon heute ist die KI-Analyse zuverlässiger als die menschliche Auswertung. Der potenzielle Nutzen ...
Copyright: GETEMED Medizin- und Informationstechnik AG
Die Forschungsgruppe „Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme“: Jasmin Freudenberg, Annika ...
Quelle: Universität Siegen
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Ernährung / Gesundheit / Pflege, Informationstechnik, Medizin
überregional
Forschungsprojekte, Kooperationen
Deutsch
Schon heute ist die KI-Analyse zuverlässiger als die menschliche Auswertung. Der potenzielle Nutzen ...
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Die Forschungsgruppe „Medizinische Informatik und Graphbasierte Systeme“: Jasmin Freudenberg, Annika ...
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