Herzinfarkte sind bei Frauen deutlich seltener als bei Männern. Ein KI-basierter Risiko-Score könnte Ärzten künftig helfen, diese Unterbehandlung von Frauen zu vermeiden.
Herzinfarkte sind weltweit eine der häufigsten Todesursachen, und Frauen, die einen Herzinfarkt erleiden, haben eine höhere Sterblichkeitsrate als Männer. Dies beunruhigt Kardiologen seit Jahrzehnten und führt zu Kontroversen in der medizinischen Fachwelt über die Ursachen und Folgen möglicher Behandlungslücken. Das Problem beginnt bei den Symptomen: Anders als bei Männern, die meist Brustschmerzen mit Ausstrahlung in den linken Arm verspüren, äußert sich ein Herzinfarkt bei Frauen oft durch Bauchschmerzen mit Ausstrahlung in den Rücken oder Übelkeit und Erbrechen. Leider werden diese Symptome von Patienten und medizinischem Personal oft falsch interpretiert, mit fatalen Folgen.
Risikoprofil und Krankheitsbild bei Frauen
Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Thomas F. Lüscher, Professor am Zentrum für Molekulare Kardiologie der Universität Zürich (UZH), hat nun die Rolle des biologischen Geschlechts bei Herzinfarkten genauer untersucht. „Tatsächlich gibt es auffällige Unterschiede im Krankheitsphänotyp von Frauen und Männern. Unsere Studie zeigt, dass sich Frauen und Männer beim Eintritt ins Krankenhaus in Bezug auf ihr Risikoprofil deutlich unterscheiden“, sagt Lüscher.
Bereinigt um Altersunterschiede bei der Aufnahme und bestehende Risikofaktoren wie Bluthochdruck und Diabetes haben Frauen mit einem Herzinfarkt eine höhere Sterblichkeitsrate als Männer. „Berücksichtigt man diese Unterschiede jedoch statistisch, haben Frauen und Männer eine ähnliche Sterblichkeitsrate“, ergänzt der Kardiologe.
Risikomodelle fördern den Missbrauch von Patienten
In ihrer Studie, die in der renommierten Zeitschrift The Lancet veröffentlicht wurde, analysierten Forscher aus der Schweiz und dem Vereinigten Königreich Daten von 420.781 Patienten aus ganz Europa, die die häufigste Art von Herzinfarkt erlitten hatten. „Die Studie zeigt, dass etablierte Risikomodelle, die das aktuelle Patientenmanagement leiten, bei Frauen weniger genau sind und eine Unterbehandlung von Patienten fördern“, sagt Erstautor Florian A. Wenzl vom Zentrum für Molekulare Medizin der UZH.
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„Mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus und Europas größten Datensätzen konnten wir einen neuen KI-basierten Risiko-Score entwickeln, der geschlechtsspezifische Unterschiede im initialen Risikoprofil berücksichtigt und die Vorhersage der Sterblichkeit bei beiden Geschlechtern verbessert“, sagt Wenzl.
KI-gestützte Risikoprofile verbessern die Versorgung
Viele Forscher und Biotech-Unternehmen sind sich einig, dass künstliche Intelligenz und Big-Data-Analysen der nächste Schritt in Richtung einer personalisierten Patientenversorgung sind. „Unsere Studie läutet das Zeitalter der künstlichen Intelligenz in der Behandlung des Herzinfarkts ein“, sagt Wenzl. Moderne Computeralgorithmen können aus großen Datensätzen lernen, um genaue Vorhersagen über die Prognose einzelner Patienten zu treffen – der Schlüssel zu individualisierten Behandlungen.
Thomas F. Lüscher und sein Team sehen im Einsatz künstlicher Intelligenz für das Management von Herzerkrankungen sowohl bei männlichen als auch bei weiblichen Patienten ein grosses Potenzial. „Ich hoffe, dass die Implementierung dieses neuen Scores in Behandlungsalgorithmen aktuelle Behandlungsstrategien verfeinern, geschlechtsspezifische Ungleichheiten verringern und letztendlich das Überleben von Herzinfarktpatienten, sowohl Männern als auch Frauen, verbessern wird“, sagt Lüscher.
Dieser Artikel basiert auf einer Medienmitteilung der Universität Zürich. Die Studie ist hier zu finden und im Text verlinkt.
Bild: Towfiqu barbhuiya, unsplash