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Dtsch Med Wochenschr 2025; 150(19): 1135-1142
DOI: 10.1055/a-2593-7851
Dossier

Verfahren der künstlichen Intelligenz – eine Perspektive für die kardiovaskuläre Telemedizin?

Artificial Intelligence Methods – a Perspective for Cardiovascular Telemedicine?
Meike Hiddemann
1   Arbeitsbereich Kardiovaskuläre Telemedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
2   Corporate Member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin, Charité Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14903)
,
Kerstin Köhler
3   Corporate Member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin, Charité Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14903)
4   Arbeitsbereich Kardiovaskuläre Telemedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
5   Klinik für Kardiologie, Angiologie und Intensivmedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
,
Wilhelm Haverkamp
5   Klinik für Kardiologie, Angiologie und Intensivmedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
6   Corporate Member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin, Charité Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14903)
,
Juliane Köhler
7   Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IfKW), Ludwig-Maximilians-Universität München, München
,
Maximilian Bauser
8   Department Klinische Forschung und Epidemiologie, Deutsches Zentrum für Herzinsuffizienz (DZHI), Universitätsklinikum Würzburg, Würzburg
9   Medizinische Klinik und Poliklinik I, Kardiologie, Universitätsklinikum Würzburg, Würzburg
,
Friedrich Köhler
6   Corporate Member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität zu Berlin, Charité Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14903)
10   Arbeitsbereich Kardiovaskuläre Telemedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
5   Klinik für Kardiologie, Angiologie und Intensivmedizin, Deutsches Herzzentrum der Charité, Berlin, Deutschland (Ringgold ID: RIN14929)
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Aktuell werden in der kardiovaskulären Telemedizin nur vereinzelt Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) in der Regelversorgung verwendet. KI-Anwendungen könnten jedoch helfen, die Vorhersagegenauigkeit der etablierten telemedizinischen Sensorik durch Mustererkennung unter Einbeziehung multipler Datenquellen zu verbessern. Zudem befinden sich KI-basierte Biomarker wie beispielsweise Stimmanalyse in der Entwicklung, die in der telemedizinischen Sensorik eingesetzt werden sollen.

Abstract

Since 2022, an estimated 150000 to 200000 patients with heart failure (HF) in Germany have met the inclusion criteria for HF telemonitoring in accordance with the Federal Joint Committee's (G-BA) decision. Currently, only a few artificial intelligence (AI) applications are used in standard cardiovascular telemedicine care. However, AI applications could improve the predictive accuracy of existing telemedical sensor technology by recognising patterns across multiple data sources. AI-based biomarkers are also being developed for use in telemedical sensor technology. Voice analysis to recognise pulmonary congestion appears to be a promising approach. In the future, AI-based decision support systems could help optimise the diagnostic process in telemedicine centres. Large language models offer the potential to support the diagnostic process. The European Union's AI regulation has established the first framework for testing new AI-based technologies in healthcare. Real-world laboratories provide an opportunity to research innovative technologies in a protected environment.

Kernaussagen

  • Künstliche Intelligenz könnte helfen eine flächendeckende telemedizinische Mitbetreuung herzinsuffizienter Patient*innen bei begrenzten Ressourcen sicherzustellen.

  • Studien haben gezeigt, dass durch Telemedizin die Mortalität und die kardiovaskuläre Morbidität von herzinsuffizienten Patient*innen gesenkt werden kann. Diese digitale Betreuungsform ist Teil der Regelversorgung für herzinsuffiziente Hochrisikopatient*innen geworden.

  • Es gibt erste Diagnosemöglichkeiten von Herzrhythmusstörungen und koronarer Herzkrankheit durch Stimmanalyse.

  • KI-basierte Algorithmen am TMZ-Arbeitsplatz können künftig helfen, auffällige Vitaldaten zu identifizieren und dem TMZ-Personal priorisiert anzuzeigen. Large-Language-Modelle (LLM) könnten künftig die Erstellung von Befunden erleichtern und verbessern.

  • Die Hürden für den Transfer innovativer KI-Anwendungen in die kardiovaskuläre Telemedizin sind hoch. Reallabore können einen sicheren Forschungsrahmen darstellen, um die notwendige Forschung auf diesem Gebiet durchführen zu können.

Schlüsselwörter

Telemedizin - Herzinsuffizienz - Biomarker - Stimmanalyse - künstliche Intelligenz - Reallabore

Keywords

telemedicine - artificial intelligence - heart failure - biomarker - Voice analysis - real-world laboratories


Publication History

Article published online:
09 September 2025

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