Neben ACS- und VHF- jetzt auch bessere Herzinsuffizienz-Vorhersage durch KI-EKG

Trotz steigender Inzidenz und Verfügbarkeit evidenzbasierter Therapien fehlt eine allgemein verfügbare diagnostische Methode zur einfachen Ermittlung der Personen mit dem höchsten Risiko einer Herzinsuffizienz. Das frühzeitige Erkennen von Personen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit an einer Herzinsuffizienz erkranken, und frühzeitige Einleiten einer medizinischen Therapie kann den Krankheitsverlauf und Prognose günstig beeinflussen. In der vorliegenden Studie wurde die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) bei der Analyse von Elektrokardiogrammen (EKG) als Strategie zur Vorhersage des HF-Risikos untersucht.