Maschinelles Lernen senkt Pacemaker-Implantationen bei TAVR

Transkatheter‑Aortenklappenersatz (TAVR) hat sich als minimalinvasives Verfahren für Patienten mit schwerer Aortenstenose etabliert. Trotz zahlreicher zugelassener Herzklappen gibt es noch keine einheitlichen Richtlinien zur Auswahl des optimalen Typs, was die postoperative Versorgung stark beeinflusst.

Ein neues datenbasiertes Entscheidungstool nutzt maschinelles Lernen, um die passende Klappentyp‑Empfehlung zu geben und das Risiko einer dauerhaften Herzschrittmacher‑Implantation (PPI) zu minimieren. Das System basiert auf einem einzigartigen Datensatz, der US‑ und griechische Patientendaten kombiniert und Informationen aus Demografie, CT‑Scans sowie Echokardiogrammen integriert.

Durch eine „Leaf‑Level“-Analyse werden Unterschiede in der Patientenpopulation berücksichtigt, sodass das Modell nicht auf unsichere Gegenfaktoren zurückgreift. In der internen US‑Studie senkt die vorgeschlagene Strategie die PPI‑Raten um 26 % und in der externen griechischen Validierung um 16 % im Vergleich zur aktuellen Standardpraxis.

Damit stellt die Arbeit die erste einheitliche, personalisierte Rezeptur für die Auswahl von transkatheterischen Herzklappen bei TAVR dar und könnte die postoperative Versorgung nachhaltig verbessern.