KI schlägt bei Herzklappenfehlern sofort Alarm
Ärzte erkennen verdächtige Geräusche laut Europäischer Gesellschaft für Kardiologie weit seltener
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Sensorkopf eines KI-gestützten Stethoskops: oft präziser als ein Mensch (Foto: ekohealth.com) |
Sophia Antipolis/Emeryville (pte002/09.02.2026/06:05)
Mit einem Stethoskop eingefangene Geräusche für Herzklappenfehler erkennt ein KI-gestütztes Auswertprogramm weitaus zuverlässiger als ein Arzt. Das zeigt eine Untersuchung von 357 Patienten ab 50 Jahren, die sowohl mit dem herkömmlichen als auch mit dem KI-gestützten digitalen Stethoskop untersucht worden sind. Die Studie hat die Europäische Gesellschaft für Kardiologie geleitet. Beteiligt waren zudem der Stethoskop-Hersteller Eko Health sowie unabhängige Forscher aus den USA.
Frühe Diagnose selten
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat Herzklappenfehler mit einer Trefferquote von 92,3 Prozent korrekt erkannt. Zum Vergleich: Mit dem herkömmlichen Gerät waren es nur 46,2 Prozent. "Herzklappenerkrankungen sind bei älteren Erwachsenen sehr häufig, bleiben jedoch oft unentdeckt, bis die Symptome fortgeschritten sind", sagt Rosalie McDonough, Kardiologin bei Eko Health.
"Das bedeutet, dass Patienten Komplikationen und eine Verschlechterung ihres Gesundheitszustands erleiden können, die durch eine frühzeitigere Diagnose hätten verhindert werden können. Unsere Technologie könnte die Zahl der Krankenhauseinweisungen und die Gesamtkosten für die Gesundheitsversorgung senken", unterstreicht die Medizinerin.
Schwerwiegende Folgen
Herzklappenerkrankungen können die Herzfunktion beeinträchtigen und die körperliche Leistungsfähigkeit einschränken. Sie stehen im Zusammenhang mit Herzrhythmusstörungen, Herzinsuffizienz, vermehrten Krankenhausaufenthalten und können tödlich enden. Die Symptome können jedoch fehlen, vage oder unspezifisch sein, was bedeutet, dass viele Patienten sich ihrer Erkrankung erst bewusst werden, wenn sie bereits fortgeschritten ist.
Das KI-gestützte digitale Stethoskop zeichnet hochauflösende Herztöne auf und wendet maschinelle Lernalgorithmen an, die darauf trainiert sind, die mit Herzklappenerkrankungen verbundenen akustischen Muster zu erkennen. Herkömmliche Methoden basieren auf der Verwendung eines konventionellen Stethoskops durch medizinisches Fachpersonal, das wiederum auf das eigene Gehör und die eigene Erfahrung angewiesen ist.
Das Ergebnis kann durch Hintergrundgeräusche oder Zeitdruck entsprechend beeinträchtigt werden, betonen die Wissenschaftler. Patienten, bei denen in der Primärversorgung ein begründetes Risiko für Herzklappenerkrankungen festgestellt wird, werden in der Regel zur Diagnose mittels Echokardiografie überwiesen.
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