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TaiwanGesundheit und Life Sciences2021–2022

Tri-Service General Hospital (National Defense Medical Center)

KI-gestützte EKG-Warnung für stationäre Patienten mit hohem Sterberisiko

Eine randomisierte Studie zu einer KI-EKG-Warnung an zwei taiwanischen Krankenhäusern ergab eine 90-Tage-Sterblichkeit von 3,6 % gegenüber 4,3 % bei üblicher Versorgung

ErfolgreichUnabhängige Studie

Ausgangslage

Ärzte auf stark ausgelasteten Stationen können Patienten übersehen, deren Zustand sich demnächst verschlechtert. Bei vielen stationären Patienten wird ein EKG aufgezeichnet; Hinweise auf ein hohes Sterberisiko sind darin jedoch mit bloßem Auge schwer zu erkennen.

Vorgehen

Forscher am Tri-Service General Hospital in Taipeh entwickelten ein neuronales Netz, das anhand von mehr als 450.000 EKGs trainiert wurde; Zielgröße war die Gesamtsterblichkeit. Stufte es einen Patienten als Hochrisikofall ein, erhielt der behandelnde Arzt eine Warnung auf sein Smartphone mit einem Link zum EKG und zur Vorhersage. Vom 15. Dezember 2021 bis zum 30. April 2022 wurden 15.965 Patienten randomisiert zugeteilt: 8.001 der Warngruppe und 7.964 der üblichen Versorgung. Die Nachbeobachtung lief bis zum 31. Juli 2022. Das System änderte die Standardbehandlungsregeln nicht.

Kennzahlen

3.6% vs 4.3%90-Tage-Sterblichkeit in der KI-Warngruppe gegenüber üblicher Versorgung, laut der Studie, wie in einer begutachteten gesundheitsökonomischen Analyse berichtetUnabhängige Studie[1]
15,965In der Studie randomisierte PatientenUnabhängige Studie[1]
-17%Relative Verringerung der Gesamtsterblichkeit nach 90 Tagen in der gesamten StudienpopulationUnabhängige Studie[2]
-31%Relative Verringerung der Todesfälle bei Patienten mit Hochrisiko-EKGs, einer vorab festgelegten UntergruppeUnabhängige Studie[2]

Erkenntnis

In der randomisierten Studie war der Rückgang der Sterblichkeit bei Patienten größer, die das Modell als Hochrisikofälle eingestuft hatte. Eine spätere Kostenanalyse derselben Studie ergab höhere Kosten über 90 Tage in der Warngruppe; die Konfidenzintervalle der Kosten je vermiedenem Todesfall umfassten auch den Wert null.

Kategorien

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Innovationsart
Prozessinnovation
Einführung
Eigenentwicklung
Nachweis
Unabhängige Studie

Quellen

  1. When medical AI is lifesaving
    Ground Truths (Eric Topol)29. Apr. 2024Pressebericht

Quellenzusammenfassungen

[1]npj Digital Medicine11. Juni 2025

Forscher analysierten die Kosten der Studie des Tri-Service General Hospital mit 15.965 randomisierten Patienten. Sie berichteten über eine 90-Tage-Sterblichkeit von 3,6 % mit KI-EKG-Warnung gegenüber 4,3 % bei üblicher Versorgung. Zudem nannten sie Mehrkosten von 402 US-Dollar je Patient über 90 Tage und erklärten, dass der Unsicherheitsbereich für die Kosten je vermiedenem Todesfall auch negative Werte einschließt.

[2]Ground Truths (Eric Topol)29. Apr. 2024

Der Arzt und Forscher Eric Topol beschrieb die im selben Monat in Nature Medicine veröffentlichte Studie mit fast 16.000 Patienten an zwei taiwanischen Krankenhäusern. Er berichtete über eine Verringerung der Gesamtsterblichkeit innerhalb von 90 Tagen um 17 % und einen Rückgang um 31 % in der vorab festgelegten Untergruppe mit Hochrisiko-EKGs.

Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.

Hinzugefügt 25. Okt. 2026 · Aktualisiert 25. Okt. 2026
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