Dank Künstlicher Intelligenz (KI) wird die Erkennung von AF (Atrial Fibrillation, Vorhofflimmern) schneller, einfacher und kostengünstiger. KI reduziert die Arbeitsbelastung der Ärzte. In der Kardiologie analysiert das Startup Cardiomatics Daten aus Holter-EKGs und bietet Medizinern Auswertungen auf Basis wissenschaftlich fundierter Algorithmen.
Einer der Kontexte dieser automatisierten Analyse ist das Vorhofflimmern. Langzeit-EKGs liefern Daten zum Vorhofflimmern, die wichtig sind bei Patienten mit der Historie eines zerebrovaskulären Ereignisses. Dank KI profitieren Kardiologen, Einweiser und Patienten von schlanken Prozessen und einer raschen AF-Befundung. Wir schlagen Ihnen vor: Ziehen Sie die folgenden sieben Kernaspekte bei der Auswahl einer KI-Lösung in Betracht!
So lassen sich Diagnosen beschleunigen und zuverlässig präzisieren
- Rasche Erstbeurteilung von EKGs: In Krankenhäusern wie dem Spital Interlaken bringt das konventionelle Langzeitmonitoring nach Schlaganfällen eine Knappheit an Personalressourcen mit sich. Dieses Schweizer Krankenhaus entschied sich für die EKG-Analyseplattform von Cardiomatics. Die Web-basierte Anwendung ermöglicht das direkte Hochladen des Daten-Outputs aus EKG-Aufzeichnungsgeräten; dabei wird die Qualität optimiert durch eine ausgereifte Reduktion des Rauschens und durch bedienerfreundliche Reports, die über das Web zur Verfügung gestellt werden. Dies beschleunigt die Diagnose des Arztes und die Folgeprozesse deutlich.
- Höchste Präzision auf Basis einer enormen Zahl an Patientendaten: Kardiologen in Interlaken und vielen weiteren Krankenhäusern erachten die Ergebnisse der KI-getriebenen Auswertungen als sehr gut und äußerst hilfreich für ihre Befundstellung. Die Algorithmen beruhen auf mehr als einer Milliarde Herzschläge aus zehntausenden Multikanal-EKGs, analysiert von Cardiomatics für eine Vielzahl von Kunden- und Partnerkrankenhäusern.
- Kontinuierliches Monitoring von Patienten in Risikogruppen: Das Schlaganfallrisiko von Patienten mit Vorhofflimmern ist im Vergleich zu Gesunden fünffach erhöht. Daher fokussiert Cardiomatics die Erkennung von AF – was eine Reihe weiterer vielversprechender Optionen für Applikationen bietet.
- Frühdiagnose von AF und weiteren Erkrankungen: Studien belegen, dass Sie Software von Cardiomatics menschliche Fehler bei der Erkennung von Abnormalitäten vermeiden hilft. Die Beschleunigung der Diagnose dank KI bedeutet ferner, dass die Behandlung früher beginnen kann; dies ermöglicht die Vermeidung systemischer Embolien, die erhebliche Folgen für die Gesundheit der Patienten und für die Kosten der Gemeinschaft mit sich bringen.
- Mehr verfügbare Zeit für Kardiologen: Schlankere Prozesse dank KI-basierter Auswertungssoftware geben den Medizinern zusätzliche Zeit zurück, die sie mit den Patienten verbringen können – etwa für Prävention und Behandlung. Ärzte schätzen diesen Vorteil sehr; in Interlaken ebenso wie in anderen Krankenhäusern würden sie heute diese praktische Unterstützung nicht mehr aufgeben wollen.
- Datenbasiertes Gesamtbild zum Patienten: Auswertungen der Cardiomatics-Software bieten ein herausragendes Puzzleteil bei der Suche nach Ursachen etwa für eine kardiovaskuläre Erkrankung eines Patienten. So können Mediziner sich ein Gesamtbild zu dem Patienten schaffen und geeignete Maßnahmen für Therapie und Prävention festlegen – und so bestmögliche Outcomes herbeiführen.
- Das Mehr an Daten ermöglicht Einblicke, die über den individuellen Patienten hinausgehen: Informationen aus Big Data, wie etwa Millionen EKGs, helfen, das Wissen in der Mediziner-Community voranzubringen. Während Cardiomatics beispielsweise diese Daten nutzt, um seine Software noch präziser und schneller zu machen, können Wissenschaftler die Daten und die Auswertungen einsetzen, um nach Ursachen auch anderer Erkrankungen sowie nach potenziellen neuen Therapien und Präventionsmethoden zu suchen.
Immer mehr Krankenhäuser vertrauen auf KI-basierte Software, um ihre Prozesse bei der Auswertung von Langzeit-EKGs zu optimieren. Cardiomatics lädt international alle Leistungserbringer ein, Verbesserungen der Präzision und Effizienz ihrer Abläufe zu diskutieren. Vorschläge für eine Zusammenarbeit bei vielversprechenden Forschungsprojekten sind willkommen!
Quelle: Cardiomatics