Digitaler Zwilling: Ein Herz aus Daten soll Leben retten
Ein Herz aus Daten: Forschende der Hochschule München (HM) haben ein digitales, pulsierendes Herz entwickelt. Mithilfe von KI sollen so Ursachen von Herzerkrankungen schneller erkannt und Eingriffe künftig präziser geplant werden können.
Das digitale Herzmodell der Hochschule München simuliert realistische Herzbewegungen – ein Schritt zu präziserer Diagnose und Planung kardiologischer Eingriffe.
Foto: Alexander Ratzing
Herzkreislauferkrankungen sind die häufigste Todesursache in Deutschland. Jedes Jahr sterben mehr als 300.000 Menschen an kardiovaskulären Erkrankungen wie Herzinfarkt, Schlaganfall, Herzrhythmusstörungen oder Bluthochdruck. Die Ursachen solcher Erkrankungen sind oft von vielen Faktoren abhängig. Es gibt zahlreiche Wechselwirkungen zwischen dem Blutdruck, der Form und Funktion des Herzmuskels sowie der Herzklappen. Diese komplexen Zusammenhänge kann man nur schwer an lebenden Patientinnen und Patienten untersuchen.
Simulation mit digitalem Herz
Der Maschinenbauer und Projektleiter Ludwig Wagmüller entwickelte in seiner Promotionsarbeit an der Hochschule München (HM) das personalisierte Computermodell eines pulsierenden Herz-Kreislauf-Systems. Der digitale Zwilling soll es in Zukunft ermöglichen, das Verhalten des menschlichen Herzens auch ohne invasive Diagnoseverfahren zu analysieren.
Für das Projekt SmartHeart entwarf Wagmüller gemeinsam mit Simulationsexpertinnen und -experten an der Fakultät für Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Flugzeugtechnik der HM sowie der Technischen Universität München mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ein neuartiges Herzmodell. Dieses kann die patientenspezifische Geometrie detailgetreu nachbilden und braucht weniger Rechnerleistung als traditionelle Simulationsverfahren.
Schnellere Rechenleistung mit KI
Bisherige Simulationen waren oftmals zu langsam oder nur in aufwendiger Weise patientenspezifisch adaptierbar. Für die Berechnung und Visualisierung eines einzigen Pulsschlages benötigten Supercomputer oftmals mehrere Stunden.
Mit KI geht das deutlich schneller. Der Ansatz ist hierbei, eine Kombination aus statistischen Verfahren und KI zu nutzen. Dadurch benötigt die Simulation deutlich weniger Rechenzeit.
Eine wesentliche Rolle spielt dabei das sogenannte Reduced Order Model. Solche reduzierten Modelle sind weniger komplex als klassische Simulationen, erreichen jedoch mit Berücksichtigung der wesentlichen Charakteristika eine hohe Übereinstimmung. Außerdem sind solche Modelle wesentlich energieeffizienter.
Die Forschenden haben so erstmalig typische Bewegungsmuster in der Herzbewegung über verschiedene Patientengeometrien hinweg identifiziert und mathematisch beschreiben können.
Der digitale Zwilling
Das neue Herzmodell basiert auf realen Daten von lebenden Patientinnen und Patienten. Mithilfe von 70 anonymisierten MRT-Datensätzen ist es dem Forschungsteam gelungen, den digitalen Zwilling eines Durchschnittsherzen inklusive seiner Abweichungen zu simulieren. Dieser wurde anschließend – ebenfalls mit anonymisierten – MRT-Daten trainiert.
Das Ergebnis ist ein pulsierendes, digitales Herz-Kreislauf-System, mit dem sich wesentliche physikalische Vorgänge abbilden und vorhersagen lassen. Dieses digitale Herz lässt sich mithilfe von spezifischen Daten individualisieren.
Die Zukunft der Kardiologie?
Das digitale Herzmodell ermöglicht langfristig Einblicke in pulsierende Herz-Kreislauf-Systeme. Zudem hoffen die Forscherinnen und Forscher, in Zukunft chirurgische Eingriffe visualisiesieren und erproben zu können.
„Der digitale Zwilling wird laufend weiterentwickelt. Auf diese Weise lässt sich vielleicht eines Tages schon vor einem Eingriff am offenen Herzen untersuchen, ob die geplante Operation den gewünschten Erfolg bringt“, ergänzt HM-Professor und Co-Leiter des Projekts, Michael Wibmer.
Ein Beitrag von:
