CT des Brustkorbes bringt oft wichtige Zufallsbefunde für das Herz mit sich

Von Cornelia Scherpe
4. Juni 2014

Bei einer Computertomografie, kurz CT, wird der Patient mit hochdosierten Röntgenstrahlen durchleuchtet. Kommt ein CT zur Anwendung, liegt vom Arzt ein begründeter Verdacht auf eine Krankheit vor, die man mit dem bildgebenden Verfahren sichtbar machen kann.

Zufallsbefunde bei CT-Untersuchungen des Brustkorbs

Doch bei der Untersuchung kommt es auch immer wieder zu Zufallsbefunden. Wird beispielsweise der Brustkorb im CT sichtbar gemacht, können auch Gefäßverkalkungen deutlich werden, nach denen man eigentlich gar nicht gesucht hatte. Ärzte sollten diese Zusatzinformationen auf keinen Fall ignorieren, sondern in die Krankengeschichte des Patienten mit aufnehmen. So lässt sich auch zu einem späteren Zeitpunkt eine wichtige Aussage über das kardiale Risiko treffen.

Im CT wird beispielsweise sichtbar, dass die Mitralklappe nicht in Ordnung ist, oder das wichtige Gefäß "Aorta descendens" zeigt Ablagerungen. Jedes Symptom für sich ist noch kein Weltuntergang, doch zusammen mit weiteren Problemen lässt sich ein gutes Risikoprofil des Patienten erstellen. Außerdem kann im CT der Herzdurchmesser sichtbar gemacht werden. Auch diese Information ist spannend, wenn der Patient später einmal über Atemnot bei leichten Bewegungen klagt. Hier kann der erste Hinweis für eine Herzinsuffizienz deutlich werden.

Zukünftige Gefäßerkrankungen können vorhergesagt werden

Wie wichtig die Zufallsbefunde für spätere Diagnosen sind, zeigte nun auch eine Studie mit 10.410 Probanden. 3,7 Jahre nach den CTs hatten 1.148 dieser Menschen ein Gefäßleiden entwickelt und zum Beispiel einen Schlaganfall oder einen Herzinfarkt erlitten.

Die Forscher verglichen die Ergebnisse der CT-Untersuchungen mit diesen Vorfällen und erstellen damit ein Modell, um das Risiko künftig mit den Ergebnissen der Computertomografie zu berechnen. Das erstelle Modell hat eine Treffsicherheit von 0,7. In der Statistik steht ein Wert von 0,5 noch für Zufall und ein Wert von 1,0 für eine perfekte Vorhersage. Das Modell hat daher eine relativ gute Aussagekraft.