Die Rolle von KI in der Herzchirurgie

Mit dem Wachstum der Technologie ist Künstliche Intelligenz (KI) zu einem nützlichen Werkzeug im Gesundheitswesen geworden, besonders in der Herzchirurgie. Diese Technologie kann helfen, die Effizienz und die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. KI umfasst Techniken wie Maschinelles Lernen (ML) und tiefes Lernen (DL). Maschinelles Lernen nutzt Computer-Algorithmen, um Muster in Daten zu finden, und ermöglicht Vorhersagen über Patientenrisiken basierend auf ihren individuellen Gesundheitsfaktoren. Zum Beispiel kann ML die Chancen auf Komplikationen nach einer Operation vorhersagen, was den Ärzten hilft, das Risiko für jeden Patienten zu bewerten. Forschungen zeigen, dass ML genauer sein kann als die bisherigen traditionellen Methoden.

Deep Learning nutzt hingegen komplexere Strukturen, die neuronale Netzwerke genannt werden. Dadurch kann es Aufgaben ausführen, die einfaches maschinelles Lernen möglicherweise nicht bewältigen kann. In der Herzchirurgie wurde KI in verschiedenen realen Situationen angewendet. Mehrere Studien haben untersucht, wie KI bei der Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit der Herzfunktion und dem Risiko der Patienten vor Operationen unterstützen kann.

Die zunehmende Menge an Wissen über KI in der Herzchirurgie erfordert eine sorgfältige Untersuchung früherer Forschungen, um vorherzusagen, wo es mit KI in diesem Bereich hingeht. Diese Untersuchung zielt darauf ab, zu überprüfen, wie KI in der Herzchirurgie eingesetzt wird.

#Suchstrategien

Um relevante Studien zu finden, wurden Richtlinien für systematische Reviews befolgt. Die Forschung konzentrierte sich auf Artikel, die KI-Anwendungen in der Herzchirurgie von 2000 bis 2022 untersuchten. Gesucht wurde mit Begriffen wie „Künstliche Intelligenz“ und „Herzchirurgie.“ Die verwendeten Datenbanken umfassten PubMed, Google Scholar und viele mehr. Nach der ersten Suche wurden doppelte Studien entfernt. Weitere Studien wurden durch Überprüfung der Referenzen der relevantesten Artikel entdeckt. Diese Übersicht wurde zur Überwachung registriert.

#Eignungskriterien

Studien wurden in die Übersicht aufgenommen, wenn sie bestimmte Bedingungen erfüllten: 1) Sie mussten eine KI-Anwendung in einem echten Gesundheitsumfeld umsetzen, und 2) sie mussten die Entscheidungsfindung unterstützen, ähnlich wie ein Arzt, zum Beispiel durch die Interpretation medizinischer Bilder oder die Einschätzung von Risiken. Nur Studien, die auf Englisch veröffentlicht wurden, wurden akzeptiert. Abstracts, Übersichtsarbeiten, laufende klinische Studien und Studienprotokolle wurden nicht einbezogen.

#Datenextraktion

Nach dem Sammeln aller Studien wurden wichtige Informationen extrahiert. Dazu gehörten die Art der Forschung, die Merkmale der KI-Anwendungen und die wichtigsten gemessenen Ergebnisse. Die Daten wurden zur Analyse in einer Tabelle organisiert.

Die erste Datenbanksuche lieferte 1.124 Artikel. Nach dem Entfernen von Duplikaten wurden 336 ausgeschlossen. Dann wurden Titel, Abstracts und Volltexte bewertet, wodurch weitere 755 Studien entfernt wurden. Insgesamt erfüllten 42 Artikel die Kriterien für die Aufnahme.

#Studienmerkmale

Die gesammelten Artikel variierten in Design, Anzahl der beteiligten Patienten und den Krankenhäusern, in denen die Studien durchgeführt wurden. Alle 42 Studien waren Kohortenstudien, die Ergebnisse über verschiedene Gruppen hinweg basierend auf spezifischen Merkmalen verglichen. Unter ihnen analysierten 2 Studien weniger als 50 Patienten, 10 untersuchten 50-100 Patienten, während 18 zwischen 1.000 und 5.000 Teilnehmer beinhalteten. Elf Studien schauten sich 5.000-20.000 Patienten an, und nur eine Studie umfasste über 240.000 Datenpunkte.

Die Länder, in denen diese Studien durchgeführt wurden, hatten unterschiedliche Einkommensniveaus, wobei die meisten Studien aus einkommensstarken Volkswirtschaften stammten, hauptsächlich den USA. Nur eine Studie kam aus einem einkommensschwachen Land, dem Iran.

#Qualitätsbewertung

Um die Qualität der Studien sicherzustellen, wurde ein spezifisches Tool verwendet, um zu bewerten, wie gut jede Studie durchgeführt wurde. Die meisten Studien erzielten zwischen 7 und 10 von 11 Punkten. Einige Studien berichteten über Probleme wie die Verwendung von Daten aus unterschiedlichen Populationen oder das Nicht-Erkennen von Störfaktoren. Insgesamt wurde festgestellt, dass die Studien angemessene statistische Methoden verwendeten und die Ergebnisse zuverlässig massen.

#Merkmale der KI-Anwendung

In den analysierten Studien wurden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens verwendet. Die häufigste Methode war Random Forest, gefolgt von logistischer Regression und Support Vector Machine. Insgesamt konzentrierten sich die Anwendungen hauptsächlich auf Risikoanalysen und die Vorhersage von Ergebnissen wie Sterblichkeit und postoperativen Komplikationen. Nur sehr wenige Studien beschäftigten sich mit der Erkennung oder Diagnostik von Krankheiten.

Die Arten von Herzoperationen, die in diesen Studien behandelt wurden, umfassten Herztransplantationen, Herzklappenersatz und Komplikationen im Zusammenhang mit Operationen. Einige Forschungen konzentrierten sich auf spezifische Probleme wie postoperatives Bluten und Nierenschäden.

#Bewertungsergebnisse

Die Studien wurden kategorisiert basierend auf dem, was sie in Bezug auf KI-Anwendungen massen, den Einfluss auf Ärzte und die Ergebnisse für die Patienten.

#A. Leistung der KI-Anwendungen

Die meisten Studien bewerteten, wie gut die KI-Anwendungen in realen Situationen funktionierten. Häufige Messungen umfassten Genauigkeit und Raten von wahren Positiven und Negativen.

#B. Ergebnisse für Ärzte

KI kann auch beeinflussen, wie Gesundheitsfachkräfte arbeiten. Viele Studien berichteten, dass KI den Ärzten half, bessere Entscheidungen zu treffen, ihren Arbeitsablauf verbesserte und ihre Akzeptanz von KI-Tools erhöhte. Die Rolle von KI bei der Bereitstellung schnellerer Risikoabschätzungen wurde als wichtiger Vorteil hervorgehoben.

#C. Ergebnisse für Patienten

Nur wenige Studien schauten direkt darauf, wie KI die Ergebnisse für die Patienten beeinflusste. Die Studien, die dies taten, konzentrierten sich auf die Vorhersage der Überlebensrate nach Herzoperationen und Krankenhauswiederaufnahmen.

#Hauptbefunde

In den letzten Jahren hat KI bedeutende Fortschritte bei der Verbesserung medizinischer Praktiken gemacht, insbesondere in der Chirurgie. Die jüngsten technologischen Fortschritte im maschinellen Lernen (ML) haben der Herzchirurgie positiv geholfen, indem sie Ärzten ermöglichten, informiertere Entscheidungen während der Operationen zu treffen. Die KI-Anwendungen zielen darauf ab, eine sicherere Patientenversorgung zu gewährleisten und die chirurgischen Ergebnisse zu verbessern.

Die Übersicht konzentrierte sich auf Artikel, die hauptsächlich von 2020 bis 2022 veröffentlicht wurden, um die relevantesten Informationen zu liefern. Die Mehrheit der Studien waren Kohortenstudien mit grossen Teilnehmerdatenbanken. Auffällig war, dass viele Studien aus den USA stammten, was auf ein starkes Interesse an der Nutzung von KI im Gesundheitswesen hinweist.

In der Herzchirurgie werden ML-Algorithmen häufig verwendet, um verschiedene Ergebnisse wie Überlebensraten und Komplikationen nach Operationen vorherzusagen. Die Forschung zeigte, dass ML bessere Vorhersagen als traditionelle Methoden bieten kann.

Die Qualität der Forschung zu KI-Anwendungen in der Herzchirurgie kann jedoch noch verbessert werden. Die meisten Studien waren Kohortenstudien, und es fehlte an randomisierten klinischen Studien (RCTs), die dazu beitragen würden, die aus den Daten gezogenen Schlussfolgerungen zu stärken. Viele der Studien stützten sich auf bestehende Datenbanken für klinische Daten, was ihre Ergebnisse einschränken könnte.

Darüber hinaus gibt es mehrere Herausforderungen im Zusammenhang mit KI in klinischen Umgebungen. Dazu gehören finanzielle Hindernisse, Probleme mit der Datenstandardisierung und ein Mangel an Vertrauen unter den Gesundheitsfachleuten.

#Mangel an Geldern

Finanzierung bleibt ein bedeutendes Hindernis für die Integration von KI in die Herzchirurgie. Erfolgreiche KI-Projekte erfordern erhebliche Ressourcen für Entwicklung, Datenmanagement und Schulung des Personals. Viele Gesundheitseinrichtungen haben Schwierigkeiten, die benötigte Finanzierung für diese Initiativen zu sichern, was es schwer macht, dass KI-Technologien Teil der Standardpraxis werden.

#Datenheterogenität und Herausforderungen

Das Fehlen konsistenter Datennormen über verschiedene Gesundheitssysteme hinweg erschwert die Nutzung von KI-Lösungen. Unterschiede darin, wie Daten gesammelt und gespeichert werden, schaffen Schwierigkeiten bei der Analyse und Interpretation medizinischer Informationen. Ein Vorstoss zur Standardisierung der Datenpraktiken kann helfen, dass KI effektiver in verschiedenen Gesundheitsumgebungen arbeitet.

#Vertrautheit und Vertrauen

Ärzte und Gesundheitsfachkräfte fühlen sich möglicherweise zögerlich, KI-Technologie zu übernehmen, da sie Bedenken haben, dass KI ihre Rollen ersetzen oder die Patientenversorgung beeinträchtigen könnte. Um die Akzeptanz zu fördern, ist Transparenz darüber, wie KI funktioniert, und die Demonstration ihrer Vorteile entscheidend.

Obwohl die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Herzchirurgie erheblich vorangeschritten ist, sind umfassendere Studien erforderlich, um diese Herausforderungen anzugehen und Sicherheit sowie Genauigkeit für den klinischen Einsatz zu gewährleisten. KI könnte eine nützliche Rolle bei der Screening und Diagnostik von Herz-Kreislauf-Erkrankungen spielen, sodass eine zeitgerechtere und effektivere Behandlung ermöglicht wird.