### Press Release Rewrite: Herzinfarktanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz
**Titel: Schnelle Diagnosen mit KI – Neue Methode zur Analyse von Herzinfarkten in nur 20 Sekunden**
Die medizinische Forschung hat einen bedeutenden Schritt nach vorn gemacht, indem sie den Prozess zur Bestimmung der Größe eines Herzinfarktes revolutioniert hat. Ein Team von Wissenschaftlern an der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und des Universitätsklinikums Essen hat eine bahnbrechende Methode entwickelt, die es ermöglicht, Bilder von betroffenen Schweineherzen in beeindruckenden 20 Sekunden zu analysieren – im Gegensatz zu den zuvor erforderlichen 90 Minuten.
#### Was ist ein Herzinfarkt?
Ein Herzinfarkt tritt auf, wenn die Blutzufuhr zu einem Teil des Herzens blockiert wird. Dies kann ernsthafte Schäden am Herzen verursachen und steht häufig im Zusammenhang mit Gefäßverengungen oder -blockaden aufgrund von Arteriosklerose. Die schnelle Diagnose und Behandlung sind entscheidend für das Überleben des Patienten sowie für die Minimierung langfristiger Schäden.
#### Die alte Art der Analyse
Traditionell mussten Forschende zunächst spezielle Bildgebungsverfahren einsetzen, um detaillierte Bilder vom Herzen abzuleiten. Diese Bilder wurden dann „von Hand“ analysiert, ein zeitraubender Prozess, bei dem Experten Licht- oder Röntgenaufnahmen sorgfältig untersuchten, um das Ausmaß eines Infarktes abzuschätzen. Mit dieser altbewährten Methodik benötigten Fachleute bis zu 90 Minuten für eine vollständige Diagnose.
Diese Verzögerungen können gefährliche Folgen haben – insbesondere wenn im klinischen Umfeld schnelles Handeln gefragt ist. Daher war es notwendig, eine effizientere Lösung zu finden.
#### Der Einsatz Künstlicher Intelligenz
Dank moderner Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) schließen sich diese zeitlichen Lücken nun zusehends. Das Forschungsteam unter Leitung führender Ärzte und Informatiker hat ein KI-gestütztes System entwickelt, das in kurzer Zeit grundlegende Daten über den Zustand eines Herzens aus wertvollen Bilddaten extrahieren kann.
Das KI-System nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens – also Programme, die lernen können wie Menschen durch Erfahrung lernen – um Muster in den Bildern zu erkennen und sofort Ergebnisse bereitzustellen. Durch diesen automatisierten Vorgang wird nicht nur die Geschwindigkeit stark erhöht; auch menschliche Fehler werden reduziert.
Das bedeutet konkret: Mediziner können schneller Entscheidungen treffen darüber welche Behandlung notwendig ist oder ob sofortige Maßnahmen ergriffen werden müssen.
#### Vorteile dieser neuen Methode
1. **Zeitersparnis:** Die wichtigste Errungenschaft dieses Projekts liegt im Tempo – statt einer langen Wartezeit erhalten Ärzte innerhalb von Sekunden präzise Informationen.
2. **Erhöhte Genauigkeit:** Studien haben gezeigt dass KI-Algorithmen viele Daten besser auswerten können als Menschen allein; dies reduziert potenzielle Fehlerquellen.
3. **Zugang zur Technologie:** Damit könnte bald nicht mehr nur großen Kliniken zugänglich sein; auch kleinere Gesundheitszentren könnten diesen Vorteil nutzen.
4. **Verbesserte Patientenversorgung:** Rasche Diagnosen bedeuten schnellere Behandlungsentscheidungen – dies führt oft auch zu besseren Ergebnissen für Patienten.
Die wirksame Anwendung dieser neuen Technologie könnte möglicherweise das gesamte Forschungsfeld rund um kardiovaskuläre Erkrankungen verändern und neue Wege eröffnen sowohl zur Prävention als auch zum besseren Verständnis komplexer Krankheitsbilder.
#### Fazit
Diese Fortschritte zeigen einmal mehr auf wie technologiegestützte Verfahren unsere Fähigkeit verbessern sicherzustellen dass jeder Patient zeitnahe Hilfe erhält wenn dringend nötig ist.
Als nächstes arbeiten Forscher daran herauszufinden welches Potenzial diese Methoden tatsächlich haben könnten bei anderen Herzerkrankungen oder möglicherweise sogar fächerübergreifend auf andere Bereiche der Medizin anwendbar sind.
Weitere Informationen entnehmen Sie bitte dem vollständigen Presseartikel unter folgendem Link: [idw-online.de](http://idw-online.de/de/news842210)
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### Messenger Short Summary:
Ein Forschungsteam an der Universität Duisburg-Essen hat eine neue Methode entwickelt mit Künstlicher Intelligenz (KI), um die Größe eines Herzinfarkts in nur etwa 20 Sekunden statt zuvor bis zu 90 Minuten auszuwerten! Diese Innovation könnte entscheidend sein für schnellere Diagnosen beim Arztbesuch!
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### FAQ zum Artikel:
**1) Was wird genau untersucht?**
Die neue Methode untersucht Bilder von Schweineherzen nach einem künstlich herbeigeführten Infarkt entsprechend ihrer Schweregrade durch einen computerunterstützten Servicemechanismus welcher das Ergebnis bereits innerhalb kürzester Zeit bereitstellen kann!
**2) Warum Schweineherzen?**
Schweineherzen stellen aufgrund ihrer anatomischen Ähnlichkeit zum menschlichen Herzen ein geeignetes Modell dar für Forschungsarbeiten; so gelingt es Ähnlichkeiten besser herauszuarbeiten!
**3) Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz?**
K.I.-Algorithmen analysieren massenhaft vorhandene Bilddaten statistisch umfassend wodurch schnelle Schlussfolgerungen bzw.Abstracts ermöglicht werden!
**4) Wie beeinflusst dies die Patientenversorgung?**
Schnelligkeit macht dabei einen gewichtigen Unterschied aus da behandelnde Ärzte nunmehr beschleunigt fundierte Entscheidungen treffen wann u.a.ein Eingriff nötig wäre!
**5) Inwiefern gibt es Pläne diese Technologie weiterzuentwickeln?**
Derzeitig fokussiert sich unser Forschungsteam gewissermaßen darauf eine Erprobungsreihe nächstfolgenden Schritten durchzuführen inklusive eventueller Anpass ü nit Wünschen innenhaltklinischer Anforderungen sodass letztlich stationär installierbar e Systeme & Auswertealgorithmen entstehen können!
Originamitteilung:
Um die Größe eines Herzinfarktes in Laborversuchen zu bestimmen, werten Forschende Bilder von betroffenen Schweineherzen bislang in ca. 90 Minuten. „von Hand“ aus. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz beschleunigt den Vorgang auf etwa 20 Sekunden. Die neue Methode hat ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und des Universitätsklinikums Essen entwickelt.