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Herzmedizin versagt bei Frauen, jetzt greift KI ein

07. April 2026

Dunkelhaarige Frau sitzt auf einem beigen Sofa und hält sich mit schmerzverzerrtem Gesicht die Brust – mögliche Symptome eines Herzinfarkts oder einer Herzerkrankung.
Unzureichend erforschte Unterschiede führen bei Frauen häufiger zu Fehldiagnosen und höherem Sterberisiko – das Projekt GenderHeart möchte das ändern. Foto: Smarterpix/saragolfart@gmail.com
Frauen sterben häufiger an Herzerkrankungen. Ein KI-System vom Fraunhofer IPA soll die Nachsorge verbessern und weitere Erkrankungen verhindern.
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Statistisch haben Frauen bei Herzerkrankungen eine deutlich schlechtere Prognose als Männer und ein höheres Sterberisiko. Dafür kommen mehrere Faktoren infrage:

  • Frauen sind in klinischen Studien unterrepräsentiert
  • Geschlechtsspezifische Risikofaktoren werden bislang nicht ausreichend berücksichtigt.
  • Schützende Hormone bleiben mit der Menopause aus

Inhaltsverzeichnis

Interaktives Assistenzsystem für geschlechtsspezifische Früherkennung

Genau hier setzt eine Gruppe Fraunhofer-Forschender an: Im Projekt GenderHeart entwickeln sie ein interaktives Assistenzsystem, das die geschlechtsspezifische Früherkennung nach einem Schlaganfall oder Herzinfarkt verbessern soll. Der besondere Fokus liegt dabei auf der Prognose für Frauen.

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Grundlage ist ein digitaler Anamneseprozess, der die Patientinnen speziell nach kardiovaskulären Erkrankungen fragt. Dieser basiert auf der digitalisierten Aufnahmestation Tedias, die Forschende des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) bereits entwickelt haben. Teil von Tedias ist ein Avatar, der digital die Anamnese durchführt – dieses System wird bereits in klinischen Studien getestet.

Lesen Sie auch: Neuer Bluttest sagt Risiko für Herzkrankheiten besser voraus

Digitale Anamnese mit integrierter Sensorik

Die Patientin oder der Patient sitzt in einem Sessel mit integrierten Biosensoren. Ein Bildschirm zeigt den Avatar, der durch die Anamnese führt und parallel Vitaldaten erfasst:

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  • Der Blutdruck wird automatisch gemessen
  • Die Atemfrequenz wird beobachtet
  • Ein EKG wird aufgenommen

Ziel ist es, relevante Gesundheitsdaten bereits vor dem Arztgespräch strukturiert zu erfassen.

„Im Projekt passen wir unsere digitale Anamnese so an, dass sie auf Herzerkrankungen abzielt. Bereits vor dem eigentlichen Arztgespräch zeichnen wir relevante Parameter auf und können das Gespräch so für die zentralen medizinischen Anliegen nutzen“, erläutert Paula Röttig, Ingenieurin und wissenschaftliche Mitarbeiterin im Bereich Biomedizinische Sensorik am Fraunhofer IPA.

Früherkennungssystem basiert auf KI

Das geplante Früherkennungssystem ist ein KI-basierter Algorithmus, der für jede Patientin individuell einschätzt, wie hoch das jeweilige Risiko ist für eine schwere Herzerkrankung und welche Therapiemöglichkeiten empfohlen werden können. Folgende Fragen werden dabei berücksichtigt:

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  • Wie unterscheiden sich nach einer Herzerkrankung der Verlauf und das Erreichen von Behandlungszielen zwischen Frauen und Männern?
  • Welche Rolle spielt der individuelle Hormonstatus?
  • Welche geschlechtsspezifischen Faktoren beeinflussen den Erfolg diverser Therapien?

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Neues Sprachanalysetool geplant

Neben der bisherigen Sensorik planen die Forschenden, ein neues Sprachanalyse-Tool in den Sessel zu integrieren. Hintergrund ist, dass die Stimme eines Patienten oder einer Patientin wichtige Hinweise auf die Herzgesundheit geben kann.

Einer der Projektpartner entwickelt daher eine App, mit der Patientinnen ihre Stimme zu Hause über sechs Monate hinweg täglich aufzeichnen. Das Tool erkennt Auffälligkeiten und Veränderungen rechtzeitig, die Ergebnisse sollen bei einer regelmäßigen Kontrolle mit Tedias in die Risikobewertung einfließen.

GenderHeart startet im Frühling 2026 und läuft drei Jahre. Neben dem Fraunhofer IPA sind die Firma Zana Technologies GmbH sowie das Universitätsklinikum Mannheim beteiligt. Langfristig soll die spezialisierte Aufnahmestation in der Notaufnahme zum Einsatz kommen und so im Klinikalltag entlasten.

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