Ein wichtiges KI-Gesundheitspilotprojekte zur Früherkennung von Herzinfarkten bei Frauen geht an den Start. Ziel ist es, eine zukunftsweisende geschlechtsspezifische KI-Anwendung zu entwickeln, um genderspezifische Symptomatiken früher zu erkennen und die Mortalität insbesondere von Frauen durch Herzerkrankungen weiter zu senken. Denn bislang werden KI-Anwendungen noch zu oft mit Daten gespeist, die männliche Symptomatiken in den Fokus stellen.
Pilotprojekt soll vielerlei Mehrwert stiften
Für die Medizin in Bayern – und perspektivisch auch bundesweit – soll das Projekt Mehrwert in Form von Erkenntnissen und konkreten Anwendungsfällen schaffen, die der Forschung und Wissenschaft zur Verfügung gestellt werden können. Dieser Mehrwert entsteht beispielsweise durch Best-Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, den Netzwerkaufbau für künftige Projekte, die Entwicklung neuer Service-Angebote, die Skalierbarkeit der Anwendungen – und natürlich die potenzielle Verringerung von Fehldiagnosen bei Herzinfarkten.
KI wird Gesundheitswesen revolutionieren
Judith Gerlach, Bayerische Staatsministerin für Digitales und Schirmherrin des Projektes, erläutert: „Für mich ist wichtig, zu zeigen, dass KI das Leben der Menschen besser machen kann. Und das sehr konkret. Ich bin überzeugt, dass die Schlüsseltechnologie KI im kommenden Jahrzehnt das Gesundheitswesen in vielen Bereichen revolutionieren wird. Umso wichtiger ist es, dass wir dabei kontinuierlich auf die sogenannte Bias-Thematik – also genderspezifische Unterschiede, oft zum Nachteil von Frauen – aufmerksam machen und uns für geschlechtersensible KI-Anwendungen einsetzen. Dass dieses Projekt aus München heraus angeschoben wird und alle notwendigen Disziplinen und Kompetenzen kombiniert, freut mich sehr“.
Gender Health Gap: Frauen in der Herzgesundheit benachteiligt
Wissenschaftliche Studien zeigen bei Frauen und Männern deutliche Unterschiede, was die Symptomatik bei Herzerkrankungen und die entsprechende Behandlung betrifft: So sind die Symptome für einen Herzinfarkt bei Frauen sehr viel weniger eindeutig als bei Männern. Starke Brustschmerzen, die in verschiedene Körperregionen ausstrahlen können – ein typischer Hinweis auf einen Herzinfarkt bei Männern – zeigen sich bei Frauen weniger deutlich. Vielmehr berichten viele Frauen eher von Druck- oder Engegefühlen in der Brust. Das kann dazu führen, dass viele dieser Beschwerden nicht richtig und schnell genug interpretiert werden und Frauen später einer adäquaten Diagnostik unterzogen werden als Männer. Die falsche oder verzögerte Diagnostik und eine daraus resultierende ineffektive Behandlung erhöhen die Wahrscheinlichkeit massiv, dass Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Frauen einen ungünstigen, im schlimmsten Fall tödlichen Verlauf nehmen. Frauen erhalten außerdem unter anderem seltener interventionistische Behandlungen und Rehabilitationsmaßnahmen als Männer. Die Folge: Die Sterblichkeitsrate bei Männern sank in den letzten Jahrzehnten deutlich stärker als bei Frauen.
„Nachdem Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Deutschland die häufigste Todesursache darstellen, ist es überfällig, Wege der KI zu nutzen, um diejenigen Menschen zu identifizieren, die bisher durch das Screeningraster fallen. Gerade Frauen könnten von dem jetzt initiierten KI-Projekt profitieren, entweder um zu verhindern, dass sie eine Herz-Kreislauf-Erkrankung erleiden, oder damit eine bereits vorhandene Erkrankung schneller und zielgerichteter behandelt wird“, so PD Dr. med. Clemens Jilek, Leitender Arzt für Kardiologie und Elektrophysiologie am Peter Osypka Herzzentrum München.
Interdisziplinäre Kooperation für Künstliche Intelligenz
Für das Projekt wurde ein interdisziplinäres Team aus Forschung (Prof. Daniel Rückert, PD Dr. Eimo Martens, TUM), klinischer Medizin (PD Dr. med. Clemens Jilek, Peter Osypka Herzzentrum), Künstliche Intelligenz und Vertrauenswürdigkeit (Hendrik Reese, PwC Deutschland) sowie Innovations- und Strategieberatung (Dr. Caroline Mükusch, Strategy&) zusammengestellt. Sie entwickeln in den nächsten zwei Jahren – zusammen mit weiteren Partnern – ein skalierbares KI-Modell.
Quelle Text: PwC / Quelle Bild: Dr. Heart