CardiOmicScore
#5 in KI im GesundheitswesenUniversity Of Hong Kong · 4× · zuletzt 22. Juli 2026
CardiOmicScore ist ein von der LKS Faculty of Medicine der University of Hong Kong (HKUMed) entwickeltes KI-Modell zur kardiovaskulären Risikovorhersage. Es nutzt ein Multitask-Deep-Learning-Framework (zwei neuronale Netze, MetNet und ProNet), das aus einer einzigen Blutprobe 2.920 zirkulierende Proteine und 168 Metaboliten auswertet, um das Risiko für sechs kardiovaskuläre Erkrankungen (koronare Herzkrankheit, Schlaganfall, Herzinsuffizienz, Vorhofflimmern, periphere arterielle Verschlusskrankheit und venöse Thromboembolie) vorherzusagen. Das Modell basiert auf Daten der UK Biobank und kann laut Studie Warnsignale bis zu 15 Jahre vor klinischem Auftreten liefern. Es handelt sich um ein akademisches Forschungsprojekt, veröffentlicht in Nature Communications, mit begleitendem Open-Source-Co
Features
| Deployment-Modell | Forschungsprototyp; Datengrundlage UK Biobank, Code offen auf GitHub verfügbar, noch nicht klinisch unabhängig validiert |
| Einsatzbereich | Vorhersage des Risikos für 6 kardiovaskuläre Erkrankungen (KHK, Schlaganfall, Herzinsuffizienz, Vorhofflimmern, pAVK, venöse Thromboembolie) aus einer Blutprobe |
| Integrationen | Kombiniert Proteomik- und Metabolomik-Scores mit polygenetischen Risikoscores (PRS) und klinischen Prädiktoren in Cox-Proportional-Hazards-Modellen |
| Lizenz | Begleitcode auf GitHub unter MIT-Lizenz veröffentlicht |
| Plattform | Multitask-Deep-Learning-Framework (MetNet & ProNet), Code in Python und R |
| Release-Datum | Nature-Communications-Publikation 2026 (Bd. 17); HKUMed-Pressemitteilung 12. März 2026 |
