Ultraschall in der Kindermedizin |
Caroline Wendt |
10.04.2025 08:00 Uhr |
Über weitere KI-gestützte Ultraschall-Untersuchungen berichtete Professor Dr. Robert Dalla Pozza von der Abteilung für Kinderkardiologie und pädiatrische Intensivmedizin am Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München. KI soll künftig helfen, schwere Herzfehler bei der fetalen Ultraschall-Untersuchung, die etwa in der 20. bis 22. Schwangerschaftswoche durchgeführt wird, zu entdecken. »Der Herzultraschall vor der Geburt ist eine komplizierte Sache, da die Größenverhältnisse noch so viel kleiner sind«, berichtete der Mediziner. Zudem gehe es dem Kind im Mutterleib gut und eine Gefährdung sei nicht immer zu erkennen. Weltweit würden nur etwa 30 bis 50 Prozent der komplizierten Herzfehler bereits vor der Geburt erkannt.
Die KI könne aufgrund der übermittelten Ultraschallbildern diese mit Millionen anderer fetaler Herzultraschallbilder vergleichen und dem Untersuchenden Vorschläge machen. »Dann könnten wir in vielen Fällen den Zustand erreichen: Gefahr erkannt, Gefahr gebannt«, so Della Pozza. Die Mütter würden dann an entsprechende Zentren überwiesen, in denen die Kinder dann »relativ smooth« zur Welt kämen und eine sofortige Behandlung durch Kinderkardiologen oder Kinderherzchirurgen möglich wäre. Würden die Mütter hingegen in einer kleineren Klinik ohne Experten entbinden, könne wertvolle Zeit verstreichen und die Neugeborenen in einen bedrohlichen Zustand kommen. Bisher sei die Methode nur im Rahmen von Forschungsprojekten implementiert. Della Pozza hofft jedoch auf eine breite Verbreitung, auch in kleineren Kliniken und gynäkologischen Praxen.
»Erwachsene mit angeborenen Herzfehlern haben ein erhöhtes Risiko für Herzrhythmusstörungen«, berichtete der Mediziner weiter. Ein KI-Projekt, welches aus verschiedenen Ergebnissen, wie Langzeit-EKGs, Belastungsuntersuchungen oder detektiertem Narbengewebe, einen individuellen Risikoscore ermittelt, ist bereits im klinischen Alltag angekommen – allerdings nur in auf diese Patientengruppe spezialisierten Zentren.