KI-gestützter Ultraschall verbessert die Erkennung angeborener Herzfehler erheblich

KI-gestützter Ultraschall verbessert die Erkennung angeborener Herzfehler erheblich

Ärzte der Raquel und Jaime Gilinski-Abteilung für Geburtshilfe, Gynäkologie und Reproduktionswissenschaft am Mount Sinai haben als erste in New York City ein Tool mit künstlicher Intelligenz (KI) implementiert, das Ultraschalluntersuchungen in großem Umfang verbessert – was zu einer früheren Erkennung und einer besseren Versorgung von Babys und Familien führt.

Angeborene Herzfehler oder bei der Geburt vorhandene Erkrankungen, die die Herzstruktur beeinträchtigen, gehören zu den häufigsten Geburtsanomalien. Nach Angaben der National Institutes of Health wird bei etwa einem von 500 Neugeborenen ein schwerer angeborener Herzfehler diagnostiziert, der zum Überleben dringend einen medizinischen oder chirurgischen Eingriff erfordert.

Carnegie Imaging for Women, eine moderne Bildgebungseinrichtung für Geburtshilfe und Gynäkologie, ist das erste Zentrum in New York City, das ein von der Food and Drug Administration zugelassenes KI-Softwaretool des Medizinunternehmens BrightHeart einsetzt, um Ultraschalluntersuchungen genauer und effizienter zu machen. Das dem Mount Sinai angegliederte Zentrum verfügt über drei Standorte in Manhattan.

In einem aktuellen Geburtshilfe und Gynäkologie In einer von Ärzten des Mount Sinai West geleiteten Studie nutzten die Forscher die KI-Technologie, um ihre Erkennungsraten von Ultraschallbefunden, die auf schwere angeborene Herzfehler verdächtig waren, auf über 97 Prozent zu verbessern, wobei die Lesezeit um 18 Prozent verkürzt und der Konfidenzwert um 19 Prozent verbessert wurde.

KI-Unterstützung in der Pränataldiagnostik bietet nicht nur eine verbesserte Erkennung, sondern hat auch das Potenzial, den Arbeitsablauf erheblich zu verbessern und die Effizienz zu steigern. Wir als Kliniker sollten die verfügbaren Innovationen und Technologien nutzen, um die Qualität der Patientenversorgung zu maximieren. Diese Technologie ermöglicht eine „Nivellierung“ des Bereichs der Pränataldiagnostik, um eine Überprüfung fetaler Ultraschalluntersuchungen auf nahezu Expertenniveau zu ermöglichen, insbesondere in Zentren oder geografischen Standorten ohne fetale Herzexperten.“

Jennifer Lam-Rachlin, MD, Korrespondierender Autor, Assistenzprofessor für Geburtshilfe, Gynäkologie und Reproduktionswissenschaft an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai

Die Forscher untersuchten einen Datensatz von 200 nicht identifizierten fetalen Ultraschalluntersuchungen zwischen der 18. und 24. Schwangerschaftswoche aus 11 medizinischen Zentren in zwei Ländern, darunter 100 mit mindestens einem verdächtigen Befund. Ziel der Studie war es, den Zusammenhang zwischen dem Einsatz KI-basierter Software und der Leseleistung bei der Identifizierung von Ultraschalluntersuchungen im zweiten Trimester zu bewerten, bei denen der Verdacht auf schwere angeborene Herzfehler besteht. Sieben Geburtshelfer-Gynäkologen und sieben Spezialisten für mütterlich-fetale Medizin (Experten für Hochrisikoschwangerschaften) überprüften jede Untersuchung in zufälliger Reihenfolge, sowohl mit als auch ohne KI-Unterstützung, und bewerteten das Vorhandensein oder Fehlen jedes Befundes, der auf angeborene Herzfehler verdächtig war, anhand von Konfidenzwerten.

Die KI-gestützte Interpretation war mit einer verbesserten Erkennung von Läsionen verbunden, bei denen der Verdacht auf schwere angeborene Herzfehler besteht. Die Studie zeigte die Fähigkeit von KI-basierter Software, die Erkennung dieser verdächtigen Befunde mittels pränataler Ultraschalluntersuchung zu verbessern, sowie die allgemeine Sicherheit und Zeiteffizienz bei der Interpretation dieser Scans.

„Unsere Studie sollte zukünftige Forschungen zur Fähigkeit KI-gestützter Software anstoßen und fördern, die Erkennungsraten zu verbessern, sobald sie in klinische Arbeitsabläufe integriert sind, um die Variabilität und Ungleichheit bei der Erkennung angeborener Herzfehler weltweit zu verringern“, sagte Co-Autor Andrei Rebarber, MD, Direktor der Abteilung für mütterlich-fetale Medizin am Mount Sinai West und klinischer Professor für Geburtshilfe, Gynäkologie und Reproduktionswissenschaft an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai. „Die Zukunft der pränatalen diagnostischen Bildgebung ist rosig, wenn KI-Software als Ergänzung zur ärztlichen Interpretation eingesetzt wird.“

Quellen: