Grazer KI-Software erkennt Herzkrankheiten in Echtzeit
Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind weltweit die häufigste Todesursache. In Europa leiden über 15 Millionen Menschen an Herzinsuffizienz – mit steigender Tendenz.
Ein zentrales Problem ist die späte Diagnose: Symptome wie Atemnot oder Brustdruck treten oft erst in fortgeschrittenen Stadien auf, wenn medikamentöse Therapien nur noch eingeschränkt wirken und operative Eingriffe notwendig werden. Unspezifische Symptome sowie teure, episodische Diagnostikverfahren wie Bluttests führen zu verspäteter Risikoerkennung, hohen Hospitalisierungsraten und erheblichen Kosten für das Gesundheitssystem.
Das Grazer Deep-Tech-Spin-off arterioscope, eine Ausgründung der TU Graz, hat einen patentierten, KI-basierten Ansatz entwickelt, um Anzeichen von Herzinsuffizienz und kardiovaskuläre Risiken frühzeitig und ohne kostenintensive Verfahren wie CT, MRT oder Bluttests zu erkennen. Die medizinisch validierte Software analysiert kardiovaskuläre Biomarker, die mit Erkrankungen wie Herzinsuffizienz, Herzinfarkt oder Atherosklerose zusammenhängen. Grundlage sind Biosignale aus EKG und Photoplethysmographie (PPG), aus denen Machine- und Deep-Learning-Modelle erstmals in Echtzeit Rückschlüsse auf mögliche Herzerkrankungen ziehen.
Das Modell wurde in enger Zusammenarbeit mit der TU Graz, der Med Uni Graz und internationalen Partner*innen entwickelt und mit großen klinischen Datensätzen trainiert, darunter der etablierte Blutmarker NT-proBNP sowie weitere kardiovaskuläre Parameter und Simulationsdaten. Erst durch maschinelles Lernen konnten bislang verborgene Muster in den Biosignalen statistisch signifikant nutzbar gemacht werden.
Die Technologie ermöglicht ein telemedizinisches Vorscreening, das erhöhte Blutwerte vorhersagen und Patientinnen gezielt einer kardiologischen Abklärung zuführen kann. Dadurch lassen sich unnötige Untersuchungen vermeiden und Patientinnenströme effizienter steuern. Zusätzlich erlaubt der biomarkerbasierte Ansatz differenzierte Risiko-Scores statt binärer Diagnosen.
Aktuell ist die Software überall dort einsetzbar, wo EKGs verfügbar sind. Langfristig soll sie auf Wearables übertragen werden, um ein kontinuierliches, nicht-invasives Monitoring inklusive Prognose des Krankheitsverlaufs zu ermöglichen. Darüber hinaus bietet die Technologie großes Potenzial für klinische Studien, insbesondere zur präziseren Patient*innenstratifizierung und zum effizienteren Monitoring von Therapieeffekten. Langfristig könnte ein bevölkerungsweites Screening einen wichtigen Beitrag zur Prävention, Früherkennung und Entlastung der Gesundheitssysteme leisten.
Über arterioscope
Das Grazer Deep-Tech-Start-Uparterioscope ist seit Jänner 2025 als ein Spin-off der Technischen Universität Graz am Markt. arterioscope wird von einem medizinisch-wissenschaftlichen Beirat aus TU Graz und Med Uni Graz unterstützt. Bei der KI-gestützten Software-Technologie handelt es sich um ein Medizinprodukt der Klasse IIa. Die Software befindet sich derzeit im MDR-Zertifizierungsprozess. Die ISO-13485-Zertifizierung ist für Q2 2026 geplant, die CE-Kennzeichnung für Q2 2027. Das Unternehmen wird derzeit über das FFG-Basisprogramm finanziert. Gespräche mit Förderstellen sowie privaten Investoren werden geführt, um weiteres Kapital für die Markteinführung zu generieren. Ein erstes Investment ist für das erste Quartal 2026 geplant. An der Umsetzung eines ersten Piloten wird gearbeitet. Parallel dazu werden bereits Gespräche mit Pharma- und Biotech-Unternehmen geführt. Die Software wird Kunden zukünftig als Infrastruktur für digitale Biomarker in der Herzmedizin über ein Lizenzmodell angeboten.
Med Uni Graz
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