Wien (pts008/08.06.2018/09:00) – „Die Digitalisierung der Kardiologie entwickelt sich rasant weiter. Selbstlernende Analysesysteme für ‚Big Data‘ dürften eine Revolution einläuten und diese Entwicklung ist bereits voll im Anrollen“, sagt Univ.-Prof. Dr. Julia Mascherbauer (Leiterin des MRT-Labors der Universitätsklinik für Kardiologie, Oberärztin des Herzkatheterlabors, des Hybrid-OP und der Herzinsuffizienzambulanz, MedUni/AKH Wien)auf einer Pressekonferenz anlässlich der Jahrestagung der Österreichischen Kardiologischen Gesellschaft.

Nicht das Sammeln von Informationen, sondern die sinnvolle Auswertung dieser enormen Informationsfülle wird das Problem der Zukunft sein. Prof. Mascherbauer: „Wenn das gut gelingt, werden die Therapien präziser und besser auf den einzelnen Patienten abgestimmt werden können. Das ist unser Ziel. Die Tätigkeit des Arztes wird sich dadurch natürlich verändern, man wird unter anderem verstärkt als Berater des Patienten bei Entscheidungen fungieren müssen.“

Eine Entwicklung in einem kleinen Teilbereich: Nach wie vor wird das EKG oft auf Papier ausgedruckt und nicht digital abgespeichert. Das bedeutet, dass, wenn dieser Streifen Papier verloren geht, die Information weg ist. Das wird es in Zukunft in Spitälern nicht mehr geben. Das bedeutet aber auch, dass diese Daten automatisiert ausgewertet werden können, nicht nur von Fall zu Fall, sondern dass auch Veränderungen im Vergleich zu den Vor-EKGs automatisch detektierbar sein werden. „Da wird es selbstlernende Systeme geben, welche die Auswertungen selbstständig immer weiter verbessern und verfeinern“, sagt Prof. Mascherbauer. „Wir werden in Zukunft den quasi-papierlosen Krankenakt haben. Der Unterschied liegt aber nicht so sehr darin, dass wir plötzlich viele neue Daten sammeln, sondern dass diese Daten überall und zu jeder Zeit verfügbar sein werden. Deshalb brauchen wir in Zukunft Algorithmen, also Software-Lösungen, die uns auf das Wichtige hinweisen.“

Konkretere Vorhersagen zur Prävention und Prophylaxe

Auf diese Weise wird die Kardiologie der Zukunft auch in die Big Data-Szene hineinwachsen. Durch Speicherung und Auswertung großer Datenmengen, einschließlich genetischer Informationen und anderen Biomarkern, wird man wohl in Zukunft deutlich besser vorhersagen können, wie und wann eine Krankheit entsteht, und was dagegen prophylaktisch und später therapeutisch getan werden könnte.

„Da wird es beispielsweise darum gehen, zu bestimmen, welcher Mensch bezüglich seiner Herz-Gesundheit schon frühzeitig eine aufwendige Prävention oder sogar eine prophylaktische Therapie benötigt, und welcher nicht“, sagt die Kardiologin. „Bisher werden solche Interventionen vor allem über Kriterien wie Alter, Geschlecht, Familiengeschichte und Laborwerten wie dem LDL-Cholesterin gesteuert. Diese Kriterien sind aber noch relativ grob. In Zukunft wird eine zunehmende Personalisierung erfolgen – auf der Basis von für jeden Einzelnen vorliegenden Daten und auf der Basis der Auswertung riesiger Informationspools.“

Komplexitätsforscher der MedUni Wien (Complexity Science Hub Vienna) haben bereits wissenschaftliche Arbeiten vorgelegt, in denen sie aus anonymisierten Daten der Sozialversicherung „Krankheitskarrieren“ vorausberechnen. Tritt im Laufe des Lebens eine Ersterkrankung auf, kann ziemlich genau prognostiziert werden, an welchen Krankheiten der Betroffene danach noch zusätzlich erkranken wird. Prof. Mascherbauer: „Das könnte eine gezieltere Prävention ermöglichen. Auch die Frage, ob ein Medikament aller Wahrscheinlichkeit nach bei einem bestimmten Patienten wirken wird oder nicht, könnte in Zukunft via Algorithmen geklärt werden.“

Ärzte werden verstärkt zu Beratern der Patienten bei kritischen Entscheidungen

Das wird auch zu problematischen Situationen führen. Nicht alle wollen gern im Voraus wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie wann eine schwere Erkrankung entwickeln werden. „Aber möglicherweise werden wir Ärztinnen und Ärzte durch diese Entwicklung wieder näher an die Patienten herankommen, wenn wir die vorhandene Zeit nicht mehr dafür verwenden müssen, buchstäbliche ‚Zettel‘ mit Informationen über die Kranken zusammenzusuchen. Wir werden wohl wieder mehr Berater der Patienten bei kritischen Entscheidungen sein“, sagt Prof. Mascherbauer. Ein völlig anderes Feld sei natürlich die interventionelle Kardiologie, bei der weiterhin Ausbildung, Erfahrung und Praxis der Tätigen entscheidend sein werden.

Umbruch durch die Digitalisierung der bildgebenden Untersuchungen

„Einen Umbruch sehe ich auch durch die Digitalisierung der bildgebenden Untersuchungen in der Kardiologie – und nicht nur dort – kommen. Es gibt bereits Algorithmen, die Lungenröntgen vollautomatisch befunden können, in Studien wurde eine mindestens gleich gute Befundungsqualität des Computers im Vergleich mit Fachärzten für Radiologie beschrieben“, so Prof. Mascherbauer. „In Wien arbeiten wir derzeit gemeinsam mit Fachleuten für künstliche Intelligenz der MedUni Wien an einem System, mit dem MRT-Daten ausgewertet werden. Dabei geht es um die Herz-Amyloidose. Diese gilt als ‚Seltene Erkrankung‘, ist aber gar nicht so selten, sie wird nur oft nicht diagnostiziert.“ Die Symptome ähneln jenen einer Herzschwäche, und es besteht bei der Diagnose Verwechslungsgefahr. Bei der kardialen Amyloidose handelt es sich um eine Speicherkrankheit, bei der sich in ihrer Form veränderte, körpereigene Eiweiße (Amyloid) im Herzmuskel ablagern. Es kommt zu einer Verdickung des Herzmuskels und zu einer Versteifung des Herzens, was Dehnbarkeit und Pumpfunktion beeinträchtigt.

„Bei unserer Studie gemeinsam mit Frau Professor Bonderman, die die Amyloidose-Patienten klinisch betreut, geht es um einen Algorithmus, mit dem man anhand der MR-Bildgebung Zeichen für diese Erkrankung automatisiert erkennen kann. So könnten beispielsweise auch Krankenhäuser ohne Spezialisierung auf diesem Gebiet Hinweise erhalten, dass bei einem Patienten eine kardiale Amyloidose vorliegt“, sagt Prof. Mascherbauer. „Aber diese Reise hat erst begonnen, und ich erwarte mir von der Digitalisierung noch viele Revolutionen in der modernen Kardiologie.“

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