Angeborene Herzfehler (AHF) sind strukturelle Anomalien des Herzens, die bei der Geburt vorhanden sind. Sie können von milden Zuständen mit minimalen Auswirkungen auf die Gesundheit bis zu komplexen Defekten reichen, die einen chirurgischen Eingriff erfordern. Eine frühe Diagnose und angemessene medizinische Versorgung sind entscheidend für die Bewältigung von angeborenen Herzfehlern und die Verbesserung der langfristigen Ergebnisse.
"Bis heute beträgt die weltweite Prävalenz von AHF etwa 9 pro 1000 Lebendgeburten, mit erheblichen geografischen Unterschieden. "
Aktuelle Methoden zur Früherkennung von angeborenen Herzfehlern umfassen pränatalen Ultraschall und fetale Echokardiographie, die strukturelle Anomalien bereits vor der Geburt erkennen können. Darüber hinaus haben Fortschritte in der genetischen Testung es ermöglicht, bestimmte genetische Mutationen zu identifizieren, die mit angeborenen Herzfehlern assoziiert sind, was eine frühzeitige Intervention und Behandlung ermöglicht.
Auskultation, der Prozess des Abhörens des Herzens mit einem Stethoskop, ist eine häufig verwendete Methode zur Erkennung bestimmter angeborener Herzfehler durch Identifizierung abnormaler Herzgeräusche oder -töne. Die Überwachung der Sauerstoffsättigung im Blut, oft mit Pulsoximetrie, ist ein weiteres wertvolles Instrument zur Früherkennung, da sie niedrigere Sauerstoffwerte im Blut aufdecken kann, was auf mögliche Herzfehler hindeutet und eine weitere Untersuchung erforderlich macht.
KI erkennt Defekte
Während schwerwiegendere Herzfehler früh erkannt werden, verursachen kleinere Defekte, wie kleine Ventrikelseptumdefekte oder Atriumseptumdefekte, möglicherweise keine Symptome bis später im Leben und werden oft zufällig während routinemäßiger Untersuchungen oder bei der Untersuchung anderer Gesundheitsprobleme entdeckt.
Das Ziel ist es, die meisten Defekte, ob schwerwiegend oder nicht, in den ersten Tagen nach der Geburt im Krankenhaus zu erkennen. Größere Defekte lösen sofortige Untersuchungen aus, während das routinemäßige Screening auf kleinere Defekte mehr Zeit und spezielle Fähigkeiten erfordert.
Allerdings ist die Zeit entscheidend, denn je früher ein Defekt erkannt wird, desto einfacher ist er zu reparieren. Dies gilt insbesondere für Septumdefekte, die durch Auskultation entdeckt werden können.
HS Analysis erstellt ein KI-unterstütztes Stethoskop, das schnell den Bedarf an einer gründlicheren Untersuchung erkennen kann.
Ein elektronisches Stethoskop, das mit künstlicher Intelligenz (KI) verbessert wurde, kann auf faszinierende Weise helfen, angeborene Herzfehler zu erkennen. Wenn das Stethoskop auf die Brust einer Person gelegt wird, erfasst es die vom Herzen erzeugten Geräusche. Diese Geräusche werden dann von KI-Algorithmen analysiert, die darauf trainiert wurden, Muster zu erkennen, die mit bestimmten Herzabnormalitäten assoziiert sind.
Die KI-Algorithmen hören nach Unregelmäßigkeiten, wie abnormalen Herzgeräuschen oder -tönen, die auf das Vorhandensein eines angeborenen Herzfehlers hinweisen könnten. Durch den Vergleich der erfassten Herzgeräusche mit einer umfangreichen Datenbank bekannter Herzzustände kann die KI wertvolle Einblicke liefern und medizinisches Fachpersonal warnen, wenn ein potenzielles Problem vorliegt.
Diese Technologie befähigt Ärzte, genauere Diagnosen zu stellen, selbst in Abwesenheit offensichtlicher Symptome, und ermöglicht so frühzeitige Interventionen und angemessene Behandlungen. Es ist, als hätte man einen hochqualifizierten Experten, der das Herz abhört und dabei hilft, potenzielle Herzfehler zu identifizieren, die sonst möglicherweise unbemerkt geblieben wären.
Durch die Nutzung der Kraft der KI revolutionieren elektronische Stethoskope die Art und Weise, wie wir angeborene Herzfehler erkennen, indem sie eine nicht-invasive, zugängliche und effiziente Methode zur Früherkennung und verbesserten Patientenversorgung bieten.
Einsatz trainierter Modelle in Hardware
Nach dem Training mit dem HSA KIT können AI-Modelle auf verschiedene Weise eingesetzt werden, abhängig von der Form des Geräts, den Stromanforderungen und der lokalen Infrastruktur. Diese Einsätze umfassen:
- Einsatz am Rand:
- AI-Modelle werden direkt auf dedizierten Geräten am Rand ausgeführt.
- Dies ist ideal für Szenarien wie die Vor-Ort-Diagnose, bei denen eine sofortige, Echtzeitanalyse entscheidend ist.
- Hardware-Indikatoren benachrichtigen einen Arzt, weitere, umfassendere und kostspieligere Tests durchzuführen.
- Zentraler Einsatz:
- Das Gerät verbindet sich mit einer leistungsfähigeren Maschine, die das Modell zentral hostet und ausführt.
- Dieses Setup eignet sich für Anwendungsfälle, die eine zentrale Protokollierung oder eine Integration in das Krankenhausinformationssystem (HIS) erfordern.
- Feedback an das Gerät ermöglicht dieselben Hardware-Benachrichtigungsoptionen wie oben erwähnt.
Erstellung von Ground Truth Daten
Unsere fortschrittliche Herzton-Annotationstechnologie ermöglicht eine präzise Segmentierung von Herzschlägen in unterschiedliche Abschnitte, wodurch pathologische Zustände mit außergewöhnlicher Genauigkeit erkannt werden können. Durch die sorgfältige Identifizierung und Kategorisierung jeder Komponente des Herzzyklus – vom ersten Herzton (S1) über die Systole bis zur Diastole – ermöglichen wir medizinischen Fachkräften, spezifische Segmente von Interesse zu isolieren und zu analysieren.
Dies ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Anomalien wie Herzgeräuschen oder Arrhythmien und gewährleistet eine schnelle Diagnose und Intervention. Unser Werkzeug unterstützt Kliniker dabei, eine erstklassige Patientenversorgung zu gewährleisten, indem es klare, zuverlässige Einblicke in Herztonmuster bietet.
Zusätzlich zur präzisen Annotation und Segmentierung von Herzschlägen nutzt unsere Technologie erweiterte visuelle Funktionen wie das Spektrogramm und den Wellenmesser, um die akustische Analyse zu verbessern.
- Das Spektrogramm bietet eine detaillierte visuelle Darstellung der Frequenzinhalte von Herztönen im Laufe der Zeit, sodass Kliniker subtile Variationen in Tonhöhe und Intensität beobachten können, die auf zugrunde liegende Pathologien hinweisen können.
- Der Wellenmesser hingegen bietet eine klare Visualisierung der Amplitude und des Timings von Herztönen, was es erleichtert, Unregelmäßigkeiten oder Unterbrechungen im Herzzyklus zu erkennen.
Diese visuellen Werkzeuge arbeiten Hand in Hand mit der akustischen Analyse und bieten einen umfassenden Ansatz zur Bewertung von Herzgeräuschen, der die diagnostische Genauigkeit erheblich verbessert und die frühzeitige Erkennung kardiovaskulärer Anomalien unterstützt.
Zusammenfassung
Die Integration von KI in medizinische Geräte wie elektronische Stethoskope revolutioniert die Erkennung und Behandlung von angeborenen Herzfehlern. Indem sie eine frühzeitige, präzise und nicht-invasive Diagnose ermöglicht, verbessert diese Technologie die Patientenversorgung und die Behandlungsergebnisse erheblich.