UKE Hamburg – KI in der Kardiologie
Das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf setzt KI-Systeme in der kardiologischen Diagnostik ein, um Herzerkrankungen früher und präziser zu erkennen. Das Projekt verbindet klinische Expertise mit modernsten Algorithmen zur EKG-Analyse und Risikostratifizierung.
Projektübersicht
Im Rahmen dieses Projekts wurden KI-Modelle entwickelt, die EKG-Daten in Echtzeit analysieren und Kardiologen bei der Früherkennung von Herzrhythmusstörungen unterstützen. Die Zusammenarbeit zwischen der Kardiologie-Abteilung und dem KI-Labor des UKE hat gezeigt, dass maschinelles Lernen die diagnostische Genauigkeit signifikant verbessern kann.
Vorgehen
Datenerhebung & Vorbereitung
Anonymisierte EKG-Datensätze aus über 10.000 Patientenakten aufbereitet.
Qualitätssicherung und Annotation durch erfahrene Kardiologen.
Modellentwicklung
Training von Deep-Learning-Modellen zur Erkennung von Arrhythmien.
Validierung gegen klinische Befunde und Expertenmeinungen.
Klinische Integration
Einbindung der KI-Empfehlungen in den klinischen Workflow.
Schulung des medizinischen Personals im Umgang mit KI-Ergebnissen.
Evaluation & Ausblick
Laufende Evaluation der diagnostischen Genauigkeit.
Planung der Ausweitung auf weitere kardiologische Fragestellungen.
Merkmale & Leistungen
Ethische Leitlinien für KI-Einsatz
Klinische Validierung & Qualitätssicherung
Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Regulatorische Begleitung (EU AI Act)
Fort- und Weiterbildungsprogramme
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