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Simonetto AI-ECG (cirrhosis)

Detection of Undiagnosed Liver Cirrhosis via AI-Enabled Electrocardiogram: a Pragmatic, Cluster-Randomized Clinical Trial

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 15.596 Erwachsenen mit Routine-EKG in der Primärversorgung erhöhte ein KI-EKG-Alarm für fortgeschrittene chronische Lebererkrankung die Neudiagnosen einer chronischen Lebererkrankung mit fortgeschrittener Fibrose innerhalb von 180 Tagen verglichen mit der üblichen Versorgung.

N
15.596Patienten
Design
Pragmatische Cluster-RCT (98 Primärversorgungsteams)
Endpunkt
Neudiagnose einer chronischen Lebererkrankung mit fortgeschrittener Fibrose innerhalb von 180 Tagen nach dem EKG
Relevanz
2Wichtig — eine von mehreren Säulen.
ErgebnisFortgeschrittene CLD diagnostiziert bei 1,0 % vs. 0,5 % (OR 2,09; 95 %-KI 1,22–3,55; p=0,007); bei EKG-ML-positiven Patienten 4,4 % vs. 1,1 % (OR 4,37; 95 %-KI 1,94–9,88; p<0,001); jegliche Fibrose (sekundär) 1,7 % vs. 0,5 % (OR 3,17; 95 %-KI 1,86–5,40; p<0,001).
Simonetto DA, et al. Nat Med. 2026;32(1):160-167. 10.1038/s41591-025-04058-y
Diskussion & Kritik

Erweitert das EAGLE-Design über das Herz hinaus: Ein Routine-EKG wird zum Case-Finding-Test für eine nicht-kardiale Erkrankung, mit gezielter Leberdiagnostik im Anschluss. Die diagnostische Ausbeute blieb deutlich unter epidemiologischen Schätzungen der Prävalenz fortgeschrittener CLD, was die Autoren auf die variable ärztliche Adhärenz gegenüber der KI-Empfehlung zurückführen — derselbe Adoptions-Engpass wie bei EAGLE und Rushlow. Endpunkt war die Diagnose, nicht das Leber-Outcome; unverblindetes Cluster-Design.