UKE: Schneller und sicherer Ausschluss eines Herzinfarkts durch KI-Algorithmus und Schnelltest

Forschende des Universitären Herz- und Gefäßzentrums des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE), des Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) sowie der Cardio-CARE in Davos (Schweiz) konnten nachweisen, dass mit Hilfe eines Troponin-Schnelltests in Kombination mit Maschinellem Lernen ein Herzinfarkt schneller und effizienter als bislang ausgeschlossen werden kann. Der dafür genutzte personalisierte Artificial Intelligence in Myocardial Infarction Study (ARTEMIS)-Algorithmus kann unabhängig von großen Versorgungsstrukturen im ambulanten und präklinischen Bereich durchgeführt werden und könnte so zu einer Entlastung der Notaufnahmen der Krankenhäuser beitragen.

For the background research:

1. What is Troponin?
Troponin is a protein found in heart muscle cells that helps control the heart’s muscle contractions. When these cells are damaged due to conditions like a heart attack, troponin releases into the bloodstream.

2. How do Troponin rapid tests work?
The Troponin rapid test is a blood test that measures the amount of troponin in your blood. If your levels are too high, it can indicate you have had a heart attack or are about to have one.

3. What does machine learning and AI algorithms have to do with it?
Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) where systems learn and improve from experience without being explicitly programmed – in this case, predicting heart attacks based on troponin levels and other relevant data points such as age, sex, symptom history etc.

4. What exactly is ARTEMIS algorithm?
ARTEMIS stands for Artificial Intelligence in Myocardial Infarction Study – specific AI algorithm developed by researchers at Universitären Herz- und Gefäßzentrums des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE), Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK), and Cardio-CARE Davos to specifically help make quick decisions during potential cardiac events by quickly analyzing complex datasets including precise biomarker information.

FAQ for Article:

1.Q: Who was behind this study?
A: The Artificial Intelligence in Myocardial Infarction Study was conducted by researchers from three institutions: Universitären Herz- und Gefäßzentrums des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE), Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) and Cardio-CARE Davos in Switzerland.

2.Q: Why was this study important?
A: The study was important because it combined a troponin rapid test with machine learning algorithms to rule out heart attacks more quickly and efficiently.

3.Q: What are the benefits of this approach?
A: It can be carried out independently of large supply structures in outpatient and preclinical areas, potentially relieving emergency departments in hospitals.

4.Q: Is Artificial Intelligence a reliable tool for such critical medical conditions like heart attacks?
A: Yes, Artificial Intelligence has increasingly become an integral part of medical diagnosis and treatment. This study shows that AI can quickly analyze crucial data to help doctors make faster decisions during potential cardiac events.

5.Q. Is this method available now?
A. The research is promising but has not stated when or if the algorithm will be widely implemented into standard practice. Further tests, adjustments, approval processes are likely to take place before it becomes accessible across healthcare institutions globally.

Originamitteilung:

Forschende des Universitären Herz- und Gefäßzentrums des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE), des Deutschen Zentrums für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) sowie der Cardio-CARE in Davos (Schweiz) konnten nachweisen, dass mit Hilfe eines Troponin-Schnelltests in Kombination mit Maschinellem Lernen ein Herzinfarkt schneller und effizienter als bislang ausgeschlossen werden kann. Der dafür genutzte personalisierte Artificial Intelligence in Myocardial Infarction Study (ARTEMIS)-Algorithmus kann unabhängig von großen Versorgungsstrukturen im ambulanten und präklinischen Bereich durchgeführt werden und könnte so zu einer Entlastung der Notaufnahmen der Krankenhäuser beitragen.

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