Auf den Herztagen 2026 zeigte sich: Algorithmen finden Rhythmusstörungen, doch Nachsorge und Zuständigkeiten fehlen oft.
In Kürze
- KI-Systeme identifizieren Vorhofflimmern zuverlässig.
- Wearable‑Alarme führen ohne Struktur kaum zu weniger Schlaganfällen.
- Telemonitoring mit klaren Zuständigkeiten funktioniert als Modell.
Algorithmen entdecken Herzrhythmusstörungen — die Behandlung bleibt oft außen vor
Auf den Herztagen 2026 drehte sich vieles um Künstliche Intelligenz in der Kardiologie: von Bildgebung über Diagnostik bis zu Herzrhythmusstörungen. KI-gestützte Systeme sollen Auffälligkeiten erkennen und Ärztinnen und Ärzte entlasten. Doch die Frage, was nach der Entdeckung passiert, stand immer wieder im Raum: Wer bewertet die Befunde, wer entscheidet über das weitere Vorgehen, und wer merkt, wenn ein System nichts meldet?
Vorhofflimmern und Wearables: viele Warnungen, wenig Wirkung
Immer mehr Fitness‑Armbänder und Smartwatches melden Vorhofflimmern. Trotzdem hat diese erhöhte Erkennung bislang nicht zu weniger Schlaganfällen geführt. Vorhofflimmern lässt sich per EKG (Elektrokardiogramm) diagnostizieren. Expertinnen berichten, sie lassen EKGs häufig von KI prüfen und erhalten meist brauchbare Ergebnisse — besonders bei Rhythmusstörungen arbeitet die Software zuverlässig. Aber: Ein Alarm auf der Uhr ersetzt nicht das Kardiologie‑Ambulatorium. Nach einem Hinweis braucht es weiterführende Abklärung und eine verantwortliche Stelle, die das organisiert.
Automatische Dokumentation entlastet — aber ist fehleranfällig
„Ambient Listening“, also das automatische Mitschreiben oder Erstellen von Arztbriefen, nimmt im Klinikalltag Arbeit ab. Automatisch generierte Dokumente müssen jedoch geprüft werden. Beim NHS fanden Patientinnen in KI‑Zusammenfassungen Fehler wie falsche Diagnosen oder vertauschte Medikamentennamen — ein Hinweis darauf, dass menschliche Kontrolle weiterhin nötig bleibt.
Die Lücke zwischen Diagnose und Versorgung
Kritik auf der Konferenz richtete sich nicht nur gegen zu viel Technikoptimismus ohne harte Daten, sondern vor allem gegen fehlende Versorgungsstrukturen. Schnellere Entlassungen oder bessere Berichte garantieren nicht, dass eine Nachsorgepraxis die Behandlung übernimmt. Befunde landen nicht immer zuverlässig in der elektronischen Patientenakte (ePA) — zum Teil, weil die Vergütung dafür weggefallen ist. Viele Praxen arbeiten weiterhin mit langen Arztbriefen statt mit strukturierten Daten, die für die Weiterbehandlung praktischer wären.
Gute Praxisbeispiele: Telemonitoring mit klaren Zuständigkeiten
Ein funktionierendes Modell kommt aus dem Telemonitoring bei Herzschwäche: Messwerte werden an ein Telemedizinzentrum übermittelt, dort bewertet und bei Bedarf an die behandelnde Praxis weitergeleitet. Die Praxis muss Empfang und Maßnahmen innerhalb von 48 Stunden bestätigen. Dieses Vorgehen macht Zuständigkeiten transparent und zeigt, wie digitale Systeme in bestehende Abläufe eingebettet werden können. Die TIM‑HF2‑Studie belegte, dass digital unterstützte Betreuung die Versorgung von Herzinsuffizienzpatienten verbessern kann, besonders bei größerer Entfernung zur kardiologischen Praxis. Die Folgestudie TIM‑HF4 prüft derzeit, wie Telemonitoring im regulären Vertragsarztsystem wirkt (Laufzeit bis Juli 2028).
Herausforderungen für Forschung und Umsetzung
Große Sprachmodelle und andere KI‑Tools entwickeln sich schnell; Studien und Evidenz können kaum Schritt halten. Deshalb wurde eine gemeinsame Checkliste vorgeschlagen, um Forschung in KI und Elektrophysiologie besser planbar zu machen. Neben Evidenzstandards bleiben Datenschutz, Finanzierung und Vergütung zentrale Baustellen: Unter Kostendruck wird Technologie angeschafft, ohne dass Folgeaufwand für Personal, zusätzliche Untersuchungen und mehr Zeit ausreichend berücksichtigt wird.
- Evidenzstandards
- Datenschutz
- Finanzierung und Vergütung
- Folgeaufwand für Personal, zusätzliche Untersuchungen und mehr Zeit
Wer gehört an den Tisch?
Auf der Konferenz betonten Teilnehmende, dass Fachgesellschaften, Berufsvertretungen und Patientinnen in die Diskussion eingebunden werden sollten. Vorsicht ist geboten bei frei erhältlichen Wellness‑Produkten: deren medizinische Qualität und Evidenz ist oft unklar, obwohl sie ähnliche Warnhinweise liefern wie zertifizierte Geräte.
- Fachgesellschaften
- Berufsvertretungen
- Patientinnen
Datenqualität und Kapazität als Schlüsselfragen
Fehlende oder verzerrte Datengrundlagen führen zu fehlerhaften Ergebnissen. Und selbst wenn Algorithmen Auffälligkeiten zuverlässig erkennen, müssen Kliniken und Praxen die Kapazität haben, den Hinweisen nachzugehen. Manche Systeme sparen Arbeit, andere schaffen neue Aufgaben — beides stellt Organisation und Personal vor neue Herausforderungen.
Offene Fragen bleiben
Einige Expertinnen sagten, künftig werde niemand mehr vollständige EKG‑Berichte lesen — Algorithmen könnten nur bei Auffälligkeiten alarmieren. Ob Menschen dann weiter „in the loop“ sind oder nur kontrollierend danebenstehen, ist offen. Geklärt werden muss, wer die Algorithmen einsetzt, wie Fehler geprüft werden und wie die nachgelagerte Versorgung verlässlich organisiert wird.
Quellen
- Quelle: Deutsche Gesellschaft für Kardiologie (DGK)
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
