Ein am Fraunhofer IZM entwickeltes Sensorsystem soll die Diagnostik von Herz-Kreislauf-Erkrankungen unterstützen. Der Ansatz verbindet Messdaten eines Wearables mit KI-gestützter Validierung und Auswertung sowie Informationen aus der Anamnese. Ziel ist es, medizinischem Fachpersonal eine umfangreichere Datengrundlage bereitzustellen und die Interpretation zu erleichtern.
Aus den Messungen der integrierten Sensoren lassen sich etwa 240 kardiologisch relevante Parameter ableiten. Ergänzend können Ergebnisse externer Geräte, beispielsweise aus Ultraschalluntersuchungen, einbezogen werden. Ein in das Wearable integrierter Edge-PC überträgt die gesammelten Daten zur KI-gestützten Auswertung in die Cloud.
Für eine zuverlässigere Datengrundlage erfolgt die Validierung zunächst durch klassische Signalverarbeitung und anschließend durch darauf trainierte KI-Modelle. Neuronale Netze können danach die Form der Messkurven, etwa eines EKGs, auf Auffälligkeiten untersuchen. Die neue Systemversion basiert auf wiederverwendbaren Sensorpflastern und einem tragbaren Rechner.
Medizinisch ausgerichtete Large Language Models (LLMs) unterstützen die Erfassung weiterer Informationen, beispielsweise zur familiären Krankheitsgeschichte und zum aktuellen Befinden. Ein an kardiologischen Leitlinien orientierter Fragebogen lässt sich per Text oder Sprache beantworten und zur Langzeitbeobachtung täglich wiederholen.
Auch bei der Aufbereitung der Ergebnisse kommen LLMs zum Einsatz. Auffälligkeiten, Risikofaktoren und Diagnosevorschläge werden sprachlich an Fachpersonal oder Betroffene angepasst. Mehrere medizinische Sprachmodelle arbeiten dabei zusammen; ein übergeordneter KI-Agent gleicht ihre Ergebnisse ab und prüft sie auf Widersprüche.
Perspektivisch könnte der Ansatz die Früherkennung in Hausarztpraxen und die fachärztliche Auswertung unterstützen. Auch Anwendungen außerhalb der Kardiologie, etwa in der Lungenmedizin, sind denkbar.
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