KI-Durchbruch in der Herzdiagnostik
HeartFlow wurde als erster KI-Algorithmus von der US-Arzneimittelbehörde FDA zur Diagnose kardialer Erkrankungen zugelassen und markiert damit einen bedeutenden Meilenstein in der Gesundheitsinnovation.

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HeartFlow wurde als erster KI-Algorithmus von der US-Arzneimittelbehörde FDA zur Diagnose kardialer Erkrankungen zugelassen und markiert damit einen bedeutenden Meilenstein in der Gesundheitsinnovation.

Wichtige Punkte
Die koronare Herzkrankheit betrifft jeden vierzehnten Erwachsenen in den USA und bleibt die häufigste Todesursache. Sie ist für jeden fünften herzbedingten Todesfall verantwortlich, was rund 400‘000 Todesfällen pro Jahr entspricht. Ihre schwerste Form ist der Herzinfarkt.
Angina pectoris, also Schmerzen in der Brust, ist häufig das erste Warnzeichen. Jedes Jahr suchen 9,5 Millionen Menschen in den USA wegen Brustschmerzen medizinische Hilfe auf,1 was verdeutlicht, wie wichtig präzise Diagnostik und wirksame Prävention für eine bessere Gesundheit der Bevölkerung sind.
Was ist KHK?
Die koronare Herzkrankheit (KHK) entsteht, wenn die Herzkranzgefässe, die den Herzmuskel mit Blut versorgen, durch Ablagerungen (Plaques) verengt oder blockiert werden. Dieser Zustand entwickelt sich oft unbemerkt über viele Jahre, bevor erste Symptome auftreten. Die KHK steht in engem Zusammenhang mit Alter, familiärer Vorbelastung und männlichem Geschlecht, sowie mit Lebensstilfaktoren und chronischen Erkrankungen wie hohem Blutdruck (Hypertonie), hohem Cholesterin, Diabetes, Rauchen und Adipositas.
Um den Schweregrad einer KHK zu bestimmen, wird bei Patienten mit Brustschmerzen üblicherweise eine computertomografische Angiografie (CTA) des Herzens durchgeführt. Dieses Verfahren liefert präzise anatomische Bilder der Herzkranzgefässe und macht Bereiche mit Verengungen oder Verschlüssen sichtbar.
Radiologen analysieren dann tausende CTA-Aufnahmen, um Plaques zu identifizieren, Verengungen zu messen und die Arteriengesundheit insgesamt zu beurteilen. Diese Arbeit ist sehr zeitintensiv, kann selbst für erfahrene Spezialisten mehrere Stunden dauern und führt häufig zu subjektiven Schlussfolgerungen.
Im Gegensatz dazu können automatisierte KI-Lösungen wie HeartFlow Gefäss-Plaques bereits fünf bis zehn Minuten nach dem Hochladen der Bilder quantifizieren und objektive quantitative Ergebnisse liefern, die mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erzeugt wurden.
HeartFlow: schnellere und präzisere funktionelle Beurteilung
HeartFlow ermöglicht eine schnellere und präzisere Auswertung im Vergleich zur herkömmlichen menschlichen Interpretation. Mithilfe von Roh-CTA-Bildern, die von Computertomografen erzeugt werden – oft in einer Grössenordnung von Tausenden bis Zehntausenden – erstellt HeartFlow ein detailliertes 3D-Modell der Koronararterien. Anschliessend wird mit Computational Fluid Dynamics (CFD) der Blutfluss und Druck im gesamten Koronarsystem in nur wenigen Minuten simuliert.
Das System berechnet an jedem Punkt der Arterien einen Wert der CT-basierten fraktionellen Flussreserve (FFR-CT) – eine virtuelle Druckmessung, die vorhersagt, wie viel Blutfluss nach einer Stenose bzw. Verengung des Gefässes reduziert ist (Abbildung 1). Diese Erkenntnis unterstützt Ärzte bei der Beurteilung, ob Gefässverschlüsse funktionell relevant sind, also ob sie den Blutfluss tatsächlich so stark einschränken, dass eine Ischämie – eine Unterversorgung des Herzmuskels mit Sauerstoff – entsteht. Nicht alle Gefässverengungen erfordern ein sofortiges Eingreifen.

Wie genau ist die KI-gestützte Befundinterpretation?
Die HeartFlow FFR-CT-Analyse kann bei hoher Bildqualität eine diagnostische Genauigkeit erreichen, die mit der invasiven Messung der fraktionellen Flussreserve (FFR) vergleichbar ist. Klinische Studien und Daten aus der Praxis zeigen eine Sensitivität von ca. 85% bis 90% und eine Spezifität von rund 80%.3 Mediziner schätzen sie als wertvolles Triage-Instrument nach CTA, insbesondere bei intermediären Stenosen (40% bis 70%), bei denen die reine anatomische Bildgebung keine klaren Aussagen zulässt. Die Lösung ist zudem wirtschaftlich attraktiv, mit Kosten von etwa USD 1‘000 pro Fall, die von Medicare und den meisten privaten Krankenversicherern in den USA übernommen werden.
Die Glaubwürdigkeit der HeartFlow FFR-CT-Analyse wird durch 3‘000 Peer-Review-Studien untermauert, die ihre erfolgreiche Kommerzialisierung ermöglicht haben. Bis Oktober 2025 hatten bereits rund 1‘400 von 2‘700 US-Spitälern und ambulanten Einrichtungen, die Koronar-CT-Angiografie (CCTA) durchführen, die HeartFlow-Plattform eingeführt.4
Seit der Lancierung hat HeartFlow die Genauigkeit seiner Algorithmen kontinuierlich verbessert – unter anderem durch die Nutzung einer umfangreichen Sammlung von 110 Millionen annotierten CCTA-Bildern,5 die als wichtige Ressource für maschinelles Lernen und das Training grosser Sprachmodelle dienen. Mit jeder neuen Analyse verbessert sich die Performance weiter.
Der erste von der FDA zugelassene KI-Algorithmus
HeartFlow erhielt 2014 die FDA-Zulassung für seine FFR-CT-Analyse, die HeartFlow Plaque-Analyse wurde erstmals 2022 in den USA zugelassen. Im August 2025 hat das Unternehmen seinen Börsengang (IPO) an der Nasdaq vollzogen. Es war der erste IPO eines erfolgreich kommerzialisierten, SaaS-ähnlichen KI-Service – skalierbar und mit einer hohen Prognosesicherheit der operativen Rentabilität. Das Preismodell pro Analyse bestätigt den klinischen Nutzen und unterstützt Ärzte dabei, riskante und kostenintensive Eingriffe wie Stents oder Bypass-Operationen in akuten Situationen zu vermeiden, in denen schnelle Entscheidungen von kritischer Bedeutung sind.
Der Wettbewerb verschärft sich jedoch: Im Jahr 2024 erhielt Cleerly ISCHEMIA – ein direktes Konkurrenzprodukt zur HeartFlow FFR-CT-Analyse – ebenfalls die FDA-Zulassung, während Elucid deutliche Fortschritte im selben Bereich erzielt.6
Die Chance zur Prävention der koronaren Herzkrankheit
Während die FFR-CT-Analyse umsetzbare Erkenntnisse zur Behandlung symptomatischer KHK-Patienten liefert, liegt der grösste klinische Nutzen in der frühen Erkennung und Verlangsamung des Krankheitsverlaufs. Herzinfarkte treten häufig als erstes grösseres Ereignis der KHK auf – selbst bei Personen ohne erkennbare Symptome.
Die HeartFlow Plaque-Analyse geht auf diesen Bedarf ein, indem sie eine quantitative Bewertung koronarer Plaques bei scheinbar gesunden Patienten ermöglicht. Diese Fähigkeit eröffnet prädiktive Erkenntnisse und kann vorbeugende Massnahmen unterstützen, um lebensbedrohliche Ereignisse zu verhindern.
Weitere transformative KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
Der Börsengang von HeartFlow ist weit mehr als eine einzelne Erfolgsgeschichte – wir sehen darin den Hinweis auf eine breit angelegte Transformation des Gesundheitswesen, getrieben durch künstliche Intelligenz. Während diagnostische Algorithmen, prädiktive Analysen und grosse Sprachmodelle weiter ausgereift werden, erwarten wir, dass KI klinische Arbeitsabläufe neu gestaltet, Patientenergebnisse nachhaltig verbessert und zusätzliche Effizienzen im gesamten Gesundheitssystem freisetzt.
Für Anleger stellt dies eine attraktive langfristige Anlagechance dar. Unsere Digital-Health-Strategie ist darauf ausgerichtet, diese Trends zu erfassen und sich auf Unternehmen zu konzentrieren, die KI nutzen, um skalierbare und kostengünstige Lösungen mit nachgewiesener klinischer Wirkung anzubieten. Wir sind überzeugt, dass die Konvergenz von Technologie und Medizin eines der wichtigsten Anlagethemen dieses Jahrzehnts bleiben wird.

CFA, Portfolio manager, Thematic Equities
Fang Liu ist Senior Portfolio Manager für die Digital Health Equity Strategie im Thematic Equity Team bei UBS Asset Management. Vor ihrem Wechsel zum Team von UBS im Februar 2020 arbeitete sie drei Jahre im Aktienanlageteam der Calibrium AG und verwaltete dort globale, auf alle Sektoren konzentrierte High-Conviction-Strategien. Davor war sie bei Lombard Odier als Aktienanalystin im Thementeam tätig. Fang Liu arbeitete vier Jahre lang als akademische Forscherin an der IMD Business School, wo sie umfassende Forschungskompetenzen und ein breites Branchen- und Sektorwissen erwarb. Sie verfügt über einen Master-Abschluss in Management der Universität Lausanne (HEC), ist CFA Charterholder sowie Mitglied des CFA Institute und der CFA Society of Zurich.