Forschungsprojekt Bruguda Syndrom

Personalisierte Risikoeinschätzung für Patienten mit Brugada Syndrom durch KI-gestützte EKG-Analyse 

Ausgangslage: Eine Erkrankung mit dem Risiko für den plötzlichen Herztod

Das Brugada Syndrom ist eine erbliche Herzerkrankung, die zu potenziell lebensbedrohlichen Herzrhythmusstörungen und zum plötzlichen Herztod führen kann. Die einzige bisher bekannte effektive Behandlung ist die Implantation eines Defibrillators (ICD). Dies ist, gerade im Kindesalter, mit erheblichen Risiken verbunden ist. Etwa jedes vierte Kind erlebt Komplikationen, die zu erneuten Operationen oder Krankenhausaufenthalten führen können.

Problematik: Schwierige individuelle Risikoeinschätzung

Das individuelle Risiko für gefährliche Rhythmusstörungen variiert stark und lässt sich mit den aktuellen Methoden nicht zuverlässig einschätzen. Frühe Warnzeichen im EKG sind kaum bekannt.

Viele Betroffene zeigen EKG-Veränderungen, die allein oft unauffällig wirken, in ihrer Gesamtheit aber wichtige Hinweise für ein erhöhtes Risiko geben können. Bisher ist es nicht möglich, diese diskreten Auffälligkeiten präzise zu analysieren und in Bezug auf das individuelle Risiko zu bewerten. Für betroffene Familien bedeutet diese Unsicherheit eine große emotionale Belastung.

Zielsetzung: Identifizierung von Risikomustern im EKG mit Methoden künstlicher Intelligenz

Ziel des Projektes ist es, durch eine systematische EKG-Analyse von Kindern und Jugendlichen mit Brugada Syndrom, potenziell gefährliche Risikomuster zu erkennen. Dazu nutze ich Methoden der künstlichen Intelligenz, insbesondere „Machine Learning“ und „Clustering Algorithmen“. Diese können komplexe Zusammenhänge erkennen, die mit bloßem Auge oder konventionellen Methoden nicht sichtbar wären.

Durch die Kombination dieser Analysen mit den umfangreichen klinischen Daten des Internationalen Pädiatrischen Brugada Registers (www.pediatricbrugadaregistry.com) soll die Risikobewertung für einzelne Patienten deutlich verbessert werden. Hochrisikopatienten können durch die Implantation eines Defibrillators geschützt werden. Patienten mit niedrigem Risiko bekommen mehr prognostische Klarheit, unnötige Eingriffe und die damit verbundenen Risiken können vermieden werden.