Vorhofflimmern im EKG
Vorhofflimmern (AF) ist eine häufige Herzrhythmusstörung, die mit einem erhöhten Risiko für Schlaganfälle und Herzinsuffizienz verbunden ist. Die Erkennung von AF ist oft schwierig, da es asymptomatisch sein kann und herkömmliche Methoden eine niedrige Erkennungsrate aufweisen. Neue Ansätze nutzen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um AF auch während eines normalen Sinusrhythmus im EKG zu identifizieren.
Erkennung von Vorhofflimmern im Normalen Sinusrhythmus
KI-gestützte EKG-Analyse: Mehrere Studien haben gezeigt, dass KI-gestützte Algorithmen in der Lage sind, subtile Anzeichen von AF in normalen Sinusrhythmus-EKGs zu erkennen. Diese Algorithmen verwenden tiefe neuronale Netzwerke, um Unterschiede in den EKG-Daten zu identifizieren, die auf AF hinweisen könnten (Attia et al., 2019; Baek et al., 2021; Hygrell et al., 2023).
Leistungsfähigkeit der Algorithmen: Die Genauigkeit dieser KI-Modelle variiert, aber sie zeigen vielversprechende Ergebnisse. Ein Modell erreichte eine AUC von 0,87 mit einer Sensitivität von 79% und einer Spezifität von 79% (Attia et al., 2019). Ein anderes Modell erzielte eine AUC von 0,80 in einer Studie mit einer breiten Altersverteilung (Hygrell et al., 2023).
Methoden zur Verbesserung der Erkennung von Vorhofflimmern im EKG
Feature-Extraktion und Klassifikation: Verschiedene Ansätze zur Feature-Extraktion, wie die Analyse der Herzfrequenzvariabilität und die Morphologieanalyse, wurden verwendet, um die Erkennung von AF zu verbessern. Diese Methoden sind besonders nützlich für tragbare EKG-Geräte, die häufig Störungen aufweisen (Christov et al., 2018; Chen et al., 2018).
Deep Learning und Hybrid-Modelle: Fortgeschrittene Modelle kombinieren Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um die zeitlichen Dynamiken der EKG-Daten zu erfassen und die Klassifikation zu verbessern (Petmezas et al., 2021; Mahim et al., 2024).
Herausforderungen und Zukünftige Richtungen
Datenungleichgewicht: Ein häufiges Problem bei der Entwicklung von AF-Erkennungsmodellen ist das Ungleichgewicht in den Datensätzen, da normale EKGs die AF-Fälle oft stark überwiegen. Einige Studien haben spezielle Techniken wie Focal Loss verwendet, um dieses Problem zu adressieren (Petmezas et al., 2021; Xie et al., 2023).
Einsatz in der Praxis: Die Implementierung dieser KI-Modelle in der klinischen Praxis könnte die Effizienz und Genauigkeit der AF-Diagnose erheblich verbessern. Die Modelle bieten eine Echtzeit-Erkennung, die die Arbeitsbelastung der Gesundheitsfachkräfte reduzieren könnte (Mahim et al., 2024; Xie et al., 2023).
Vorhofflimmern im EKG erkennen – Gesamtschau
Die Verwendung von KI zur Erkennung von Vorhofflimmern in normalen Sinusrhythmus-EKGs zeigt vielversprechende Ergebnisse und könnte die Früherkennung und Behandlung dieser häufigen Arrhythmie revolutionieren. Die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen und die Bewältigung von Herausforderungen wie dem Datenungleichgewicht sind entscheidend für den Erfolg dieser Technologien in der klinischen Praxis.
Studien zu Vorhofflimmern im EKG
Attia, Z., Noseworthy, P., Lopez‐Jimenez, F., Asirvatham, S., Deshmukh, A., Gersh, B., Carter, R., Yao, X., Rabinstein, A., Erickson, B., Kapa, S., & Friedman, P. (2019). An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. The Lancet, 394, 861-867.
Chen, Y., Wang, X., Jung, Y., Abedi, V., Zand, R., Bikak, M., & Adibuzzaman, M. (2018). Classification of short single-lead electrocardiograms (ECGs) for atrial fibrillation detection using piecewise linear spline and XGBoost. Physiological Measurement, 39.
Baek, Y., Lee, S., Choi, W., & Kim, D. (2021). A new deep learning algorithm of 12-lead electrocardiogram for identifying atrial fibrillation during sinus rhythm. Scientific Reports, 11.
Petmezas, G., Haris, K., Stefanopoulos, L., Kilintzis, V., Tzavelis, A., Rogers, J., Katsaggelos, A., & Maglaveras, N. (2021). Automated Atrial Fibrillation Detection using a Hybrid CNN-LSTM Network on Imbalanced ECG Datasets. Biomed. Signal Process. Control., 63, 102194.
Hygrell, T., Viberg, F., Dahlberg, E., Charlton, P., Gudmundsdottir, K., Mant, J., Hörnlund, J., & Svennberg, E. (2023). An artificial intelligence-based model for prediction of atrial fibrillation from single-lead sinus rhythm electrocardiograms facilitating screening.. Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology.
Mahim, S., Hossen, M., Hasan, S., Islam, M., Iqbal, Z., Alibakhshikenari, M., Collotta, M., & Miah, M. (2024). TransMixer-AF: Advanced Real-Time Detection of Atrial Fibrillation Utilizing Single-Lead Electrocardiogram Signals. IEEE Access, 12, 143149-143162.
Xie, J., Stavrakis, S., & Yao, B. (2023). Automated identification of atrial fibrillation from single-lead ECGs using multi-branching ResNet. Frontiers in Physiology, 15.