Onder leiding van onderzoekers van Imperial College London en Imperial College Healthcare NHS Trust is een geavanceerde AI‑tool ontwikkeld: AIRE‑CHB. Deze oplossing kan artsen ondersteunen bij het vroegtijdig herkennen of voorspellen van een potentieel fatale aandoening; complete hartblokkade. Met de AI-tool kunnen standaard ECG’s geanalyseerd en beoordeeld worden.
Complete hartblokkade ontstaat wanneer de elektrische signalen van de bovenste naar de onderste hartkamers worden geblokkeerd of ernstig vertraagd. Dit kan leiden tot flauwvallen, vermoeidheid, valincidenten of zelfs plots overlijden. Huidige diagnostische methoden, waaronder het beoordelen van een ECG via klinische richtlijnen, missen vaak vroege, intermitterende stadia van hartblokkades.
AI‑tool overtreft traditionele methoden
De AIRE‑CHB-tool presteert opmerkelijk beter dan conventionele methoden: in bijna negen op de tien gevallen (89%) van de gevallen kan het juiste risico op complete hartblokkade (van hoog naar laag) worden vastgesteld, tegenover slechts ongeveer 59 procent bij huidige standaarden. Dit is een substantiële stap vooruit in preventieve cardiologie en biedt kansen voor vroegtijdige interventies zoals pacemakerimplantatie, voordat ernstige klachten optreden.
AIRE‑CHB is getraind met meer dan 1,1 miljoen ECG-opnames van bijna 190.000 patiënten in Boston, en gevalideerd met de gegevens van ruim 50.000 deelnemers uit de UK Biobank. Personen die als hoogrisico werd aangemerkt, bleken 7 tot 12 keer vaker een volledige hartblokkade te ontwikkelen vergeleken met laagrisicogroepen. De tool behaalde een nauwkeurigheid tussen 84 en 94 procent en een gemiddelde nauwkeurigheid van 89 procent. De resultaten van het onderzoek zijn onlangs gepubliceerd in JAMA Cardiology.
Klinisch nut
Dr. Arunashis Sau, academisch klinisch docent aan het National Heart and Lung Institute van het Imperial College London en cardioloog bij het Imperial College Healthcare NHS Trust, benadrukt het klinische nut: “Een hartblokkade kan om te beginnen intermitterend zijn, waardoor het moeilijk is om op tijd te signaleren. Vroege identificatie maakt gerichte monitoring of pacemakerplaatsing mogelijk, wat ernstig letsel of overlijden kan voorkomen.”
"Onze tool kan patiënten en hun artsen geruststellen dat hun aandoening eerder kan worden gediagnosticeerd en dat we de frequentie van de monitoring en het tijdstip van pacemakerimplantaties kunnen afstemmen op mensen met een hoog risico op het ontwikkelen van deze aandoening", voegt Dr. Fu Siong Ng, senior auteur, docent cardiale elektrofysiologie aan het National Heart & Lung Institute van het Imperial College London en cardioloog bij het Imperial College Healthcare NHS Trust en het Chelsea and Westminster Hospital NHS Foundation Trust, daar aan toe.
Pilot
AIRE‑CHB maakt deel uit van een reeks AI‑ECG‑modellen van het team, waaronder AIRE, waarmee risico’s op verschillende hart- en gezondheidscondities kunnen worden voorspeld. De reeks omvat voorspellingen voor hartfalen, bloeddruk, vrouwelijke hartziekten, diabetes type 2 en nu hartklepaandoeningen. Eind 2025 starten pilots binnen de NHS, in ziekenhuizen van Imperial College Healthcare NHS Trust en Chelsea and Westminster Hospital. Die onderzoeken elk de impact en haalbaarheid van AIRE‑modellen voor daadwerkelijke patiëntencontinuïteit en klinische uitkomstverbeteringen.
AIRE‑CHB vertegenwoordigt een belangrijke innovatie in preventieve cardiologie. Door patiëntrisico’s via standaard ECG’s nauwkeurig te voorspellen, tot vroeg in het ziekteproces, biedt de tool de kans voor meer gepersonaliseerde zorg, optimalisatie van monitoring en tijdige behandeling.
AI en hartdiagnostiek
Eerder dit jaar schreven wij over een onderzoek waarbij een AI-ondersteunde softwaretool gepresenteerd werd die artsen helpt bij het beter herkennen van deze hartafwijkingen tijdens routine-echografieën. In de studie werden 200 echo’s beoordeeld door 14 gynaecologen en foetale-maternale specialisten, zowel zonder als met AI-assistentie. De resultaten toonden aan dat de AI de sensitiviteit van artsen aanzienlijk verbetert, hun vertrouwen vergroot en de beoordelingstijd verkort, ongeacht hun ervaringsniveau. In een ander onderzoek, uitgevoerd bij de Mayo Clinic, werden een aantal AI-tools getest die een mogelijke bijdrage kunnen leveren aan het vroegtijdig diagnosticeren van hartproblemen bij zwangere vrouwen.
