KI-EKG erkennt Herzkrankheiten in weniger als zwei Sekunden
1. September 2026
Ein Modell prüfte EKGs von 67.000 Menschen und erkannte bis zu 81 Prozent der Herzschwäche- sowie 90 Prozent der Herzklappenfälle. Es soll Ultraschalltermine priorisieren, nicht Diagnosen ersetzen.
Worum es geht
Ein Forschungsteam um das Imperial College London hat ein KI-Modell vorgestellt, das aus einem normalen Elektrokardiogramm Hinweise auf Herzschwäche und Herzklappenerkrankungen ableitet. Die Auswertung dauert laut den Forschenden weniger als zwei Sekunden. Ergebnisse aus einer Untersuchung mit 67.000 Patientinnen und Patienten wurden am 31. August 2026 beim Kongress der European Society of Cardiology in München präsentiert.
Das ist relevant, weil ein EKG günstig, schnell und fast überall verfügbar ist. Für eine sichere Diagnose solcher Erkrankungen braucht es jedoch weiterhin eine Echokardiografie, also eine Ultraschalluntersuchung des Herzens. Auf diesen Termin warten Betroffene teils mehrere Monate. Das Modell soll deshalb nicht entscheiden, wer krank ist, sondern helfen, dringende Fälle früher in die Ultraschalldiagnostik zu bringen.
Was das KI-EKG tatsächlich macht
Ein klassisches EKG zeichnet die elektrische Aktivität des Herzens auf. Ärztinnen und Ärzte erkennen darin unter anderem Rhythmusstörungen oder Hinweise auf einen Herzinfarkt. Das neue Modell sucht zusätzlich nach feinen Mustern, die mit Herzschwäche oder erkrankten Herzklappen zusammenhängen und für Menschen in der Kurve schwer sichtbar sind.
In der berichteten Untersuchung erkannte das System bis zu 81 Prozent der Personen mit Herzschwäche und bis zu 90 Prozent der Personen mit Herzklappenerkrankungen. Diese Trefferquoten bedeuten ausdrücklich nicht, dass jede positive Meldung stimmt oder jede Erkrankung gefunden wird. Das Ergebnis ist ein Risikohinweis. Eine auffällige Person müsste anschließend per Herzultraschall untersucht werden.
Warum das wichtig ist
Nach Angaben der Forschenden werden weltweit ungefähr eine Milliarde EKGs pro Jahr durchgeführt. Würde ein vorhandenes EKG zugleich als Vorsortierung dienen, könnten Kliniken Menschen mit hohem Risiko schneller prüfen, ohne zunächst ein neues, knappes Diagnoseverfahren für alle einzuführen.
Der mögliche Nutzen liegt vor allem in zwei Gruppen: Menschen mit Beschwerden könnten schneller priorisiert werden. Außerdem könnten Hinweise bei Personen auffallen, deren EKG aus einem anderen Grund aufgenommen wurde. Eine frühere Diagnose kann den Beginn einer passenden Behandlung beschleunigen. Die British Heart Foundation, die die Untersuchung finanzierte, betont aber ebenfalls, dass das System nicht jede Herzerkrankung erkennt.
Einfach erklärt
Das Verfahren funktioniert wie eine zusätzliche Sortierhilfe in einer vollen Notaufnahme. Es behandelt niemanden und stellt keine endgültige Diagnose. Es markiert lediglich jene EKG-Unterlagen, die zuerst von Fachpersonal und mit Herzultraschall geprüft werden sollten – ähnlich wie ein Rauchmelder auf Gefahr hinweist, ohne selbst festzustellen, was genau brennt.
Praktisches Beispiel
Eine Klinik erstellt an einem Tag 1.000 EKGs. Angenommen, 40 davon stammen von Menschen, bei denen später eine Herzschwäche festgestellt wird. Bei einer Sensitivität von 81 Prozent würde das Modell ungefähr 32 dieser 40 Fälle markieren; rund acht könnten unentdeckt bleiben. Zusätzlich könnten EKGs ohne entsprechende Erkrankung fälschlich als auffällig gelten.
Die Klinik dürfte deshalb weder eine Markierung als Diagnose behandeln noch ein unauffälliges Ergebnis als Entwarnung. Sinnvoll wäre eine priorisierte ärztliche Prüfung: Beschwerden, Krankengeschichte, Laborwerte und das EKG fließen zusammen, bevor ein Ultraschalltermin vergeben wird.
Einordnung und Grenzen
Erstens stammen die veröffentlichten Leistungszahlen aus einer großen Untersuchung, doch die Meldungen liefern noch keine vollständige, begutachtete Datengrundlage für den Alltag in deutschen Kliniken. Ergebnisse können sich je nach Gerät, Patientengruppe und Versorgungsumgebung verändern.
Zweitens bleiben Fehlalarme und übersehene Fälle unvermeidlich. Ohne Angaben zu Spezifität, positivem Vorhersagewert und Erkrankungshäufigkeit lässt sich nicht beurteilen, wie viele zusätzliche Ultraschalluntersuchungen tatsächlich entstehen würden.
Drittens darf das Modell Fachpersonal und Ultraschall nicht ersetzen. Vor einem breiten Einsatz wären externe Validierungen, Zulassung, laufende Qualitätskontrollen und klare Zuständigkeiten nötig. Auch die Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten muss rechtlich und technisch abgesichert sein.
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💡 Im Klartext
Das Modell nutzt ein vorhandenes EKG als Frühwarnsystem für Herzschwäche und Herzklappenprobleme. Es kann dringende Ultraschalltermine priorisieren, stellt aber keine Diagnose und übersieht einen Teil der Erkrankungen.
Wichtigste Erkenntnisse
- →Die Auswertung eines normalen EKGs dauert laut den Forschenden weniger als zwei Sekunden.
- →In der Untersuchung mit 67.000 Personen wurden bis zu 81 Prozent der Herzschwächefälle erkannt.
- →Bei Herzklappenerkrankungen lag die berichtete Erkennungsrate bei bis zu 90 Prozent.
- →Das Modell soll Ultraschalltermine priorisieren und nicht die Echokardiografie ersetzen.
- →Fehlalarme und übersehene Erkrankungen bleiben möglich.
Häufige Fragen
Ersetzt die KI den Herzultraschall?
Nein. Das Modell liefert nur einen Risikohinweis. Für die Diagnose bleibt eine Echokardiografie nötig.
Wie schnell ist die Auswertung?
Nach Angaben des Forschungsteams benötigt das Modell weniger als zwei Sekunden pro EKG.
Erkennt das System jede Erkrankung?
Nein. In der Studie wurden nicht alle Fälle erkannt, und Fehlalarme sind ebenfalls möglich.
Ist das Verfahren schon Routine in Deutschland?
Die vorliegenden Berichte beschreiben Forschungsergebnisse. Für den breiten Einsatz wären weitere Prüfungen und regulatorische Schritte nötig.