25.05.2021

US-Forscher verbessern mittels KI und „Deep Learning“ Erkennung prenataler Herzkrankheiten

US-Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, um die Erkennungsrate von fetalen Herzkrankheiten im zweiten Trimester von 30 auf über 90 Prozent zu erhöhen.
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Herzkrankheiten, Herkrankheit, prenatale Herzkrankheit, CHD,
(c) Stock-Adobe/maya2008 - Forscher aus den USA sprechen von einem großen Sprung beid er Früherkennung von Herzproblemen bei Ungeborenen.

Durchbruch: Biohub-Wissenschaftler rund um Rima Arnaout des „Chan Zuckerberg Biohub“ in Kalifornien – in Kooperation mit dem „Boston Children’s Hospital“ und der „Harvard School of Medicine“ haben eine KI-Technik zum Screening auf angeborene Herzkrankheiten im Ultraschall des zweiten Trimesters entwickelt, die zu 96 Prozent genau ist. Gegenwärtige Ansätze zur Erkennung fetaler Herzprobleme liegen heute bei rund 30 Prozent Genauigkeit. Das KI-Modell der Forscher ist auch schnell genug, um sich in der klinischen Praxis umfassend in Ultraschall-Software integrieren zu lassen.

Herzkrankheiten besser erkennen

Angeborene Herzkrankheiten gelten als der häufigste Geburtsfehler. Fetaler Ultraschall wird weltweit empfohlen, einschließlich fünf Ansichten des Herzens, die zusammen 90 Prozent der Herzkrankheiten erkennen könnten. In der Praxis betrage laut Arnaout die Empfindlichkeit jedoch nur 30 Prozent. „Wir stellten die Hypothese auf, dass schlechte Erkennungsergebnisse auf Herausforderungen bei der Erfassung und Interpretation von Herzansichten in diagnostischer Qualität zurückzuführen sind, und dass ‚Deep Learning‘ die komplexe Erkennung verbessern könnte. Unter Verwendung von 107.823 Bildern aus 1.326 retrospektiven Echokardiogrammen und Untersuchungen von 18 bis 24-wöchigen Feten trainierten wir ein Ensemble neuronaler Netze, um empfohlene Herzansichten zu identifizieren und zwischen normalen Herzen und komplexer Herzkrankheiten zu unterscheiden“, so die Forscherin in ihrem „Paper“.

Lösung in Covid-19-Zeiten

Technisch verwendete das Team Segmentierungsmodelle, um standardmäßige fetale kardiothorakale Messungen zu berechnen. Die Empfindlichkeit blieb laut dem Forschungsteam bei externen Bildern mit geringerer Qualität robust. Herzmessungen korrelierten mit den angegebenen Messungen für normale und abnormale Herzen. Auf die von Richtlinien empfohlene Bildgebung angewendet, sollen Ensemble-Lernmodelle die Erkennung fetaler Herzkrankheiten erheblich verbessern und die Telemedizinoptionen für die Schwangerschaftsvorsorge in einer Zeit erweitern, in der die COVID-19-Pandemie den Zugang der Patienten zu geschulten Anbietern weiter eingeschränkt hat, so die Hoffnung. „Dies ist die erste Anwendung von Deep Learning, um die klinische Standardleistung bei einer kritischen und globalen diagnostischen Herausforderung zu verdoppeln“, so Arnaout weiter.

Für die Forschungsarbeit wurden fetale Echokardiogramme und fetale Untersuchungen – wie geburtshilfliche Anatomiescans im zweiten Trimester, die von Sonographen, Radiologen und Ärzten von 2000 bis 2019 durchgeführt wurden – verwendet. Die Bilder stammten von Ultraschallgeräten von GE, Siemens, Philips und Hitachi. Die Veröffentlichung der Erkenntnisse gilt allerdings noch als „preprint“ und muss als medizinische Forschungsarbeit noch evaluiert werden.

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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna
Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna | Foto: TEDAI

„Es kommt nur selten vor, dass Vertreter:innen der weltweit führenden Frontier-Labs gleichzeitig an einem Ort zusammenkommen“, erklärt Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI. Mit der Ankündigung weiterer hochkarätiger Speaker:innen aus Organisationen wie Anthropic und Google DeepMind nimmt die dritte Auflage der TEDAI, die vom 28. bis 30. Oktober 2026 in der Wiener Hofburg stattfindet, nun konkrete Formen an. Rund 1.200 internationale Entscheidungsträger:innen, Pionier:innen und KI-Enthusiast:innen werden in Wien erwartet und sollen dort die Möglichkeiten, Grenzen und offenen Fragen der nächsten KI-Generation diskutieren.

Praktische Umsetzung im Vordergrund

Schon im März berichtete brutkasten über die ersten bekannten Namen im Line-up, darunter Physik-Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger. Seither hat sich das Programm der weltweit einzigen offiziellen TED-Konferenz zu Künstlicher Intelligenz noch deutlich erweitert und wurde analog zur weiterhin rasanten KI-Entwicklung adaptiert. Während die Konferenz anfangs vor allem breite gesellschaftliche und ethische Themen im Visier hatte, rückt mit den neuesten Speaker:innen-Bestätigungen vom August die praktische Umsetzung in den Vordergrund. „Vom Modell zur Wirkung“ lautet das aktuelle Motto. Es gehe darum, „wie aus leistungsfähigen KI-Modellen verlässliche Anwendungen und KI-Agenten entstehen, die Menschen in Arbeit, Forschung und Wirtschaft konkret unterstützen“.

Zielsetzung der TEDAI im Wandel

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in der personellen Auswahl der Veranstalter:innen wider. Erklärte Alina Nikolaou im März noch, dass im Fokus der Konferenz „die ambitioniertesten KI-Trends und Ideen unserer Zeit: konkrete Lösungen, radikale Paradigmenwechsel, augenöffnende Forschungsergebnisse und schwierige, aber dringend notwendige soziale Fragen“ stünden, so sagte Nikolaou im Juni bereits über die gewünschte Perspektivenvielfalt: „Wenn es um KI geht, entstehen die spannendsten Erkenntnisse oft nicht im Konsens, sondern dort, wo Perspektiven und Paradigmen aufeinanderprallen. Genau diese Spannungsfelder wollen wir auf der TEDAI 2026 sichtbar machen.“ Nun, mit den neuesten Ankündigungen von heute, stehe laut den Organisator:innen die Chance im Fokus, „Einblicke in Ideen zu gewinnen, an denen heute gearbeitet wird: von KI-Agenten in der Wirtschaft bis zur Zukunft der Wissensarbeit“.

Die Top-Speaker:innen

Unter den zahlreichen Neuzugängen sind einige besonders klingende Namen:

Geoffrey Hinton: Der britisch-kanadische Wissenschaftler gilt als einer der „Godfathers of AI“ und ist ein Pionier im Bereich neuronaler Netze und Deep Learning. Für seine grundlegenden Beiträge wurde er 2018 mit dem Turing Award und 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Peter Steinberger: Der gebürtige Österreicher sorgte mit seiner Open-Source-Anwendung OpenClaw für einen internationalen Hype. Inzwischen arbeitet er für das US-Schwergewicht OpenAI an Produkten für eine „Agent-first“-Welt, mit dem Ziel, jedem Menschen einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Felix Rieseberg: Er kommt neu ins Line-up und arbeitet bei Anthropic direkt an der Schnittstelle zwischen Modellen und praktischer Anwendung. Dort entwickelte er unter anderem Claude Cowork und verantwortete Engineering-Teams für Claude.ai sowie Claude Code auf dem Desktop.

Nenad Tomašev: Als Senior Staff Research Scientist bei Google DeepMind forscht er zu Multi-Agenten-Systemen, Agentic Economies sowie KI-Sicherheit. Seine Arbeit fokussiert darauf, wie komplexe KI-Agenten wirksam durch Menschen kontrolliert und an menschlichen Interessen ausgerichtet werden können.

Valeria Pettorino: Die Physikerin ist Project Scientist der Euclid-Weltraummission bei der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Sie bringt eine astrophysikalische Perspektive ein und zeigt, wie KI-Technologie unser Verständnis des Universums, insbesondere im Bereich Kosmologie und Dunkler Energie, erweitert.

Die weiteren Speaker:innen: breites Spektrum von Kosmologie bis Plattformkritik

Um den Anspruch zu erfüllen, die „gesamte Bandbreite der KI-Debatte abbilden“ zu können, bringen die weiteren Speaker:innen höchst diverse Perspektiven nach Wien. Die wissenschaftliche und technologische Grundlagenforschung wird durch die Forscherinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini, Gründerinnen von Recursive Intelligence und ehemalige Leiterinnen des AlphaChip-Projekts bei Google, beleuchtet. Mahmoud „Mido“ Assran forscht an sogenannten World Models und Self-Supervised Learning, um effiziente und sichere KI-Agenten zu ermöglichen. Gehirnaktivitäten mittels KI entschlüsselt wiederum der japanische Neurowissenschaftler Yukiyasu Kamitani, dessen Arbeit bis zur Rekonstruktion von Träumen reicht.

Demgegenüber stehen kritische Stimmen aus Medien, Ethik und Gesellschaft: Nicholas Thompson, CEO von The Atlantic, und der bekannte Autor und Aktivist Cory Doctorow ordnen die gesellschaftlichen und politischen Folgen von KI ein. Um Datenschutz und Ethik dreht sich die Arbeit von Carissa Véliz (Associate Professor in Oxford), während der Rechtswissenschaftler César Rodríguez-Garavito (NYU) zu KI-Governance und Klima- sowie indigenen Rechten forscht. Die nigerianische klinische Psychologin Kauna Ibrahim Malgwi bringt zudem ihre Forschung zu algorithmischem Trauma und mentaler Gesundheit in prekären digitalen Arbeitsbedingungen ein.

Praxisnahe Anwendungen bringen schließlich Kateryna Lopatiuk (räumliche Datenanalyse für den Wiederaufbau), Dr. Layla Hosseini-Gerami (Ignota Labs, Chief Data Science Officer für KI-gestützte Medikamentenentwicklung) und Gabriella Di Laccio (Donne, Women in Music) mit Datenanalysen zur Sichtbarkeit von Komponistinnen ein.

Neben den rund 20 TED-Talks am abschließenden Konferenztag will die TEDAI 2026 den Besucher:innen ein umfassendes „Gesamterlebnis“ bieten. Dazu gehören ein festlicher Eröffnungsball, der Wiener Tradition mit moderner Innovation verbinde, sowie der sogenannte „Discovery Day“ mit interaktiven Workshops.

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