Künstliche Intelligenz (KI) in der Herzmedizin

Was heute schon geht – und was in zehn Jahren realistisch ist

KI hilft bereits dabei, Herzkrankheiten schneller zu erkennen, Untersuchungen zu standardisieren und Therapien präziser zu planen. Der größte Sprung der nächsten Jahre wird nicht „die eine Super‑KI“ sein, sondern die intelligente Gesamtschau aus EKG, Echo, Labor, Bildgebung, Wearables und individuellem Risiko – mit klaren Regeln, Transparenz und ärztlicher Verantwortung.

Stichworte im Artikel: Echokardiografie und Bildanalyse • EKG‑KI und Rhythmusdiagnostik • Vorhofflimmern‑Risiko trotz Sinusrhythmus • Wearables und Screening • KI in der invasiven Rhythmologie (Ablation) • „Foundation Models“ und EchoCLIP • Integrative Datenmodelle für personalisierte Therapie • Medikamentenentwicklung (AlphaFold, generative KI) • Sprachmodelle und Patientenerwartungen • Datenschutz, Regulierung und Grenzen

 Warum die Kardiologie ein „KI‑Schnellläufer“ ist
In kaum einem anderen Fach fallen so viele hoch strukturierte Messdaten an wie in der Kardiologie: elektrische Signale (EKG), bewegte Bilddaten (Echokardiografie), Querschnittsbildgebung (CT/MRT), Laborwerte, Belastungsdaten, Langzeit‑Rhythmusaufzeichnungen und zunehmend auch kontinuierliche Daten aus Wearables. Genau diese Vielfalt ist ideal für moderne KI‑Methoden, die Muster in großen Datenmengen erkennen können – oft schneller und reproduzierbarer als Menschen bei Routineaufgaben.  

Ein wichtiger Punkt dabei: KI ist kein „Orakel“, sondern ein Statistik‑Werkzeug auf Steroiden. Sie lernt aus Beispielen. Wenn Trainingsdaten verzerrt sind (z. B. zu wenige ältere Menschen, zu wenig Frauen, zu wenig „Alltagspatient:innen“), kann KI in der Praxis schlechter oder unfair arbeiten. Darum ist externe Validierung (Testen in anderen Kliniken/Populationen) und fortlaufende Qualitätskontrolle entscheidend – besonders in einem Fach, in dem Entscheidungen Schlaganfall, Herzinfarkt oder Herzinsuffizienz verhindern sollen. 

Wo KI in der Kardiologie heute schon Realität ist
Der größte reale Nutzen findet sich derzeit dort, wo Kardiologie messbar ist: in der standardisierten Auswertung von Bildern und Signalen, in der Vorhersage bestimmter Risiken und im (Vor‑)Sortieren großer Datenströme.

Echokardiografie (Herzultraschall): schneller, vergleichbarer, weniger „Untersucher‑abhängig“

Die Ejektionsfraktion (EF) – vereinfacht „wie kräftig pumpt die linke Herzkammer?“ – ist eine zentrale Kennzahl. In der Routine ist sie jedoch zeitaufwendig und abhängig davon, wer misst. Moderne Deep‑Learning‑Verfahren können EF und Volumina automatisch aus Echo‑Aufnahmen bestimmen und so Standardisierung und Geschwindigkeit verbessern. 
Noch wichtiger ist der zweite Effekt: KI kann nicht nur messen, sondern auch bei der Aufnahme helfen. Studien zu KI‑gestützter Echtzeit‑Führung und automatisierter Messung zeigen, dass sich die Variabilität wichtiger linksventrikulärer Parameter deutlich reduzieren lässt.
Besonders spannend sind sogenannte Foundation Models: KI‑Grundmodelle, die nicht nur eine Spezialaufgabe lösen, sondern aus sehr großen Datensätzen ein allgemeineres Verständnis lernen – ähnlich wie Sprachmodelle aus sehr vielen Texten. Ein konkretes Beispiel ist EchoCLIP, ein Vision‑Language‑Modell, das aus über einer Million Echo‑Video‑Text‑Paare (Videos + kardiologische Befundtexte) trainiert wurde.

Warum ist das für Patient:innen relevant? 
Weil damit die Echo‑Befundung schneller verfügbar wird, standardisierter ausfällt und im Idealfall auch dort Qualität liefert, wo Spezialist:innen nicht ständig vor Ort sind – ohne die ärztliche Entscheidung zu ersetzen. 

EKG‑KI: Wenn ein „normales“ EKG mehr verrät, als wir sehen
Ein spektakulärer Bereich ist die KI‑Analyse des 12‑Kanal‑EKG. Hier gibt es Arbeiten, die zeigen, dass KI aus einem EKG im Sinusrhythmus Hinweise darauf erkennen kann, ob eine Person Vorhofflimmern hatte/hat oder in Zukunft entwickelt – Muster, die Menschen im EKG nicht zuverlässig sehen können.
Der praktische Gedanke dahinter: Vorhofflimmern bleibt häufig unbemerkt, erhöht aber das Schlaganfallrisiko. Wenn KI früher eine Hochrisiko‑Gruppe aus Routine‑EKGs herausfiltern kann, könnte man gezielter nach Vorhofflimmern suchen (z. B. längere Rhythmusüberwachung) – das wäre Prävention im besten Sinn.

CT‑Diagnostik: Koronarkalk und Plaque‑Analyse werden automatisiert
Koronarer Kalk (Koronarkalk‑Score) ist ein etablierter Marker für Atherosklerose und Risikoabschätzung. In der Praxis wird Kalk aber nicht immer konsequent erfasst – besonders bei „Nebenbefunden“ in CTs, die aus anderen Gründen gemacht wurden. Automatisierte KI‑Verfahren ermöglichen hier eine standardisierte, schnelle Kalkquantifizierung und könnten mehr Menschen in eine passende Prävention (z. B. Lipidtherapie, Lebensstilprogramme) bringen – vorausgesetzt, die Befunde werden klinisch sinnvoll genutzt. 

Wearables: Neue Chancen – aber auch neue Fehlalarme
 
Smartwatches und andere Wearables bringen Rhythmusdiagnostik „auf das Handgelenk“. Große pragmatische Studien haben gezeigt: Die Zahl der Warnungen ist insgesamt niedrig, und wenn eine Warnung erscheint, findet sich bei einem Teil tatsächlich Vorhofflimmern im nachfolgenden Patch‑EKG; zugleich ist ein relevanter Anteil nicht Vorhofflimmern. Das ist wichtig, weil daraus eine klare Konsequenz folgt: Eine Antikoagulation („Blutverdünnung“) darf nicht auf Basis eines Wearable‑Hinweises begonnen werden, sondern braucht eine gesicherte EKG‑Dokumentation. 
Systematische Auswertungen zeigen zwar insgesamt gute diagnostische Eigenschaften moderner Geräte, aber sie ersetzen keine ärztliche Einordnung – vor allem nicht bei Symptomen wie Synkope, Brustschmerz oder Luftnot. 

KI in der invasiven Rhythmologie: Ablationen werden datengetriebener
 
Die Katheterablation (Verödung) von Vorhofflimmern ist wirksam, aber nicht perfekt: Erfolg und Rezidivrate hängen u. a. von Vorhofflimmer‑Typ, Vorhofsubstrat, Technik, Erfahrung und individuellen Faktoren ab. KI kann hier auf mehreren Ebenen helfen – und teils ist das bereits klinische Realität.
Ein Ansatz ist die KI‑gestützte Identifikation relevanter Vorhofareale, die zusätzlich zur Standard‑Pulmonalvenenisolation (PVI) behandelt werden könnten. In einer Studie wurde berichtet, dass eine KI‑geführte Ablation in der Eliminierung von Vorhofflimmern nach einem Jahr überlegen war. Das ist klinisch besonders interessant, weil es sich um einen Schritt in Richtung „maßgeschneiderte Ablationsstrategie“ handelt, statt einheitlichen Vorgehen für alle. 
Eine zweite Praxis‑Schiene ist die Automatisierung von Arbeitsschritten im EP (Elektrophysiologie)‑Labor, etwa die Rekonstruktion anatomischer Strukturen (z. B. linker Vorhof. Hier werden in aktuellen Deep‑Learning‑Module getestet, die die Modellierung schneller und weniger operatorabhängig machen sollen; Ziel ist mehr Effizienz und potenziell auch mehr Sicherheit durch konsistentere Anatomie‑Modelle. 

Was heißt das für Patient:innen konkret?
Erstens: Ablationen könnten kürzer, standardisierter und reproduzierbarer werden, weil Geräte und Software mehr Routinearbeit übernehmen. Zweitens: Risikoprofile (Bildgebung, Vorhofnarben, EKG‑Muster, Komorbiditäten, ggf. Wearable‑Daten) könnten die Frage „Wer profitiert wovon?“ präziser beantworten.

Von Einzeldaten zur Gesamtschau: Integrative Medizin als datengestützte Personalisation
Viele Menschen erleben Medizin fragmentiert: hier ein Laborwert, dort ein Echo, da eine Uhr‑Warnung. Die eigentliche Chance von KI liegt aber in der Integration: der Zusammenschau aller relevanten Informationen zu einem individuellen Risiko‑ und Therapieprofil.

Konkret heißt das: Ein zukünftiges kardiologisches Assistenzsystem könnte gleichzeitig berücksichtigen

• Echo‑Parameter (z. B. EF, Klappenfunktion, Vorhofgröße),
• EKG‑Signale (z. B. Rhythmusmuster, KI‑Risikoscores),
• Bildgebung (z. B. Koronarkalk, Plaque‑Charakteristika),
• Labor (z. B. NT‑proBNP, Nierenfunktion, Entzündungsmarker),
• Begleiterkrankungen und Medikamente,
• sowie Verlaufsdaten aus Wearables und Blutdruck‑/Gewichts‑Telemonitoring.

Die Richtung hin zu einer „generalistischen“ medizinischen KI – also Systemen, die unterschiedliche Datenmodalitäten integrativ auswerten – wird in aktuellen Übersichten explizit als nächster großer Entwicklungsschritt beschrieben.  

Medikamentenentwicklung und neue Therapien: Warum AlphaFold mehr ist

Herzmedizin lebt nicht nur von Diagnostik, sondern auch von neuen Therapien: Medikamente gegen Herzinsuffizienz, Lipidsenker, Antikoagulanzien, Entzündungsmodulatoren, Gentherapien bei seltenen Herzmuskelerkrankungen. KI greift in der Medikamentenentwicklung an mehreren Stellen ein.

AlphaFold: Proteinstrukturen schneller verstehen
Viele Medikamente wirken, indem sie an Proteine binden. Lange war es ein großes Problem, die 3D‑Struktur vieler Proteine zuverlässig zu kennen. Mit AlphaFold wurde gezeigt, dass KI Proteinstrukturen in vielen Fällen mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann – ein wissenschaftlicher Durchbruch, der die Medikamentenherstellung massiv beschleunigt. 
Die öffentlich zugängliche AlphaFold‑Datenbank (betrieben u. a. mit wissenschaftlicher Infrastruktur in Europa) macht Vorhersagen für sehr viele Proteine breit nutzbar und wird laufend erweitert. 

Sprachmodelle und „Dr. ChatGPT“: Wie sich Patientenerwartungen verändern

Sprachmodelle (ChatGPT, Gemini, Claude u. a.) verändern die Arzt‑Patient‑Kommunikation bereits jetzt – unabhängig davon, ob eine Praxis sie aktiv einsetzt. Studien zeigen, dass Antworten eines Chatbots auf Patientenfragen in einem Vergleich häufig als empathischer und qualitativ höher bewertet wurden als ärztliche Kurzantworten.

Für Herzpatient:innen und Selbsthilfegruppen ergibt sich daraus eine doppelte Botschaft:
Erstens: Sprachmodelle können Gesundheitsbildung verbessern (Begriffe erklären, Fragen strukturieren, Arztgespräche vorbereiten). Systematische Arbeiten im kardiovaskulären Bereich diskutieren diese Potenziale, betonen aber ebenso die Risiken (Halluzinationen, fehlende Quellenbindung, unklare Aktualität). 

Zweitens: Die Erwartung an Ärzt:innen steigt: Patient:innen kommen häufiger mit „KI‑Meinungen“, wollen die Plausibilität einordnen und wünschen sich verständliche Begründungen.

Wie könnte Diagnostik und Therapie in zehn Jahren aussehen?
Zehn Jahre sind in der Medizin kurz genug, dass man vorsichtig sein muss – aber lang genug, dass aus „Pilot“ Routine werden kann. Eine realistische Projektion ist deshalb nicht „KI ersetzt Kardiologie“, sondern: KI verschiebt den Schwerpunkt von später Behandlung zu früher Erkennung und präziserer, personalisierter Steuerung.

Diagnostik 2036: mehr Screening, mehr Standardisierung, mehr Frühwarnsysteme
In der Echokardiografie ist plausibel, dass automatische Quantifizierungen und Qualitätskontrollen Standard werden.
Im EKG‑Bereich ist die wahrscheinlichste Entwicklung, dass KI‑Scores (z. B. Risiko für Vorhofflimmern, Hinweise auf reduzierte Pumpfunktion oder Kardiomyopathien) stärker für gezielte Abklärungen eingesetzt werden – ähnlich wie ein auffälliger Laborwert. Das kann Versorgung beschleunigen. 

Wearables werden voraussichtlich eine doppelte Rolle spielen: (1) opportunistisches Screening und (2) Verlaufsmonitoring (z. B. Herzfrequenzprofile, Aktivität). Gleichzeitig wird man – auch durch Leitlinien‑ und Studienlage – genauer definieren müssen, für wen Screening wirklich Nutzen bringt und wie Fehlalarme gemanagt werden (Vermeidung unnötiger Therapie).  

Therapie 2036: personalisierter in der Rhythmologie, datenbasierter in der Prävention
In der invasiven Rhythmologie ist realistisch, dass KI stärker in Planung und Durchführung eingreift: Anatomie‑Rekonstruktionen, Substrat‑Charakterisierung, individualisierte Läsionsstrategien und Rezidiv‑Prognosen. Das Ziel bleibt: weniger Rezidive bei gleicher oder besserer Sicherheit. Erste klinische Signale für KI‑geführte Zusatzstrategien über die Standard‑PVI hinaus existieren bereits, und Automatisierungsmodule im EP‑Labor werden klinisch geprüft. 
In der Prävention und chronischen Versorgung wird der größte Effekt vermutlich aus der integrativen Gesamtschau entstehen: Wer hat hohes Ereignisrisiko trotz „normaler“ Einzelwerte? Wer profitiert besonders von welcher Therapieintensität? Modelle, die klinische Risikofaktoren, Bildgebung und ggf. genetische Informationen zusammenführen, zeigen konzeptionell, dass Risikoinformationen „über klassische Scores hinaus“ extrahiert werden können – der klinische Nutzen hängt aber davon ab, wie solche Scores in echte Versorgungspfade übersetzt werden. 

Was sicher bleibt: Menschliche Verantwortung, Evidenz und Vertrauen

Damit KI die kardiovaskuläre Medizin tatsächlich verbessert, sind drei Dinge nicht verhandelbar: (1) klinische Studien, die Nutzen zeigen (nicht nur „gute Genauigkeit“), (2) Transparenz und Monitoring im Betrieb (Modelle driften, Populationen ändern sich), und (3) Datenschutz und Akzeptanz – weil Vertrauen bei Herzpatient:innen ein zentraler Teil von Therapietreue ist. Diese Herausforderungen werden in kardiologischen Übersichten ausdrücklich betont – ebenso wie die Chance, dass KI bei richtiger Umsetzung im Zusammenspiel mit Kardiolog:innen die Versorgung verbessert.  

 

QUELLE:
DR. MED. MBA LL.M. MBP FSCAI
HUBERT WALLNER