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KI ermittelt anhand eines Selfies die Überlebenschance bei Krebs
Ein einzelnes Gesichtsfoto könnte Ärzten künftig helfen, das Sterberisiko von Krebspatienten besser einzuschätzen. Eine neue künstliche Intelligenz unterscheidet in einer Studie Patientengruppen mit deutlich verschiedenen Überlebenschancen und ermittelt außerdem das anhand der Gesichtszüge geschätzte Alter. Ob sie über die bisherige ärztliche Einschätzung hinaus nützt, ist noch unklar.
Boston (U.S.A.). Das Aussehen eines Menschen verändert sich mit zunehmendem Alter und im Verlauf schwerer Erkrankungen. Ärzte berücksichtigen solche sichtbaren Hinweise seit Langem, wenn sie den körperlichen Zustand eines Patienten vor einer belastenden Behandlung einschätzen. Wie viel sich daraus über das spätere Überleben ablesen lässt, ist allerdings schwer zu beziffern.
Gerade bei einer Krebstherapie kommt es darauf an, wie gut ein Patient eine Behandlung voraussichtlich verkraftet. Eine automatisierte Auswertung von Gesichtsfotos könnte die medizinische Beurteilung ergänzen, sofern ihr zusätzlicher Nutzen zuverlässig nachgewiesen wird. Bislang ist eine solche Anwendung nicht Teil der klinischen Routine.
Forscher der Harvard Medical School (HMS) um Dr. Raymond H. Mak haben nun untersucht, ob sich das Sterberisiko anhand von Gesichtsfotos statistisch erfassen lässt. Dafür werteten sie Aufnahmen und Behandlungsverläufe von 38.183 amerikanischen Patienten aus und überprüften ihre Ergebnisse zusätzlich an 4.892 Patienten aus den Niederlanden.
„Da die Bevölkerung altert, benötigen Ärzte bessere Möglichkeiten, die körperlichen Reserven und die Gebrechlichkeit einzuschätzen, bevor sie intensive Behandlungen wie Bestrahlung, Operation oder medikamentöse Systemtherapie empfehlen“, erklärt Dr. Raymond H. Mak.
Zunächst trainierte das Team ein künstliches neuronales Netz namens FAHR-Face mit mehr als 40 Millionen Gesichtsaufnahmen. Auf dieser Grundlage entwickelten die Wissenschaftler zwei spezialisierte Modelle, die verschiedene Informationen aus einem einzigen Foto gewinnen sollen.
FAHR-FaceAge schätzt, wie alt ein Mensch anhand seiner Gesichtszüge erscheint. Die Schätzung ist jedoch keine direkte Messung biologischer Alterungsprozesse im Körper. Bei einem öffentlichen Bilddatensatz lag die Abweichung vom tatsächlichen Lebensalter im Durchschnitt bei 5,1 Jahren.
FAHR-FaceSurvival soll das Sterberisiko dagegen unmittelbar aus dem Gesicht ableiten. Dafür wurde es mit 34.363 Fotos von Krebspatienten und deren weiteren Krankheitsverläufen trainiert. Das Altersmodell beachtete vor allem Stirn, Schläfen und die Falten zwischen Nase und Mund, während das zweite Modell stärker auf die Augenregion und den Nasenrücken reagierte.
„Der entscheidende technische Fortschritt besteht darin, dass FAHR-Face aus mehr als 40 Millionen Bildern eine allgemeine Repräsentation des Gesichts lernt, die sich anschließend an unterschiedliche Gesundheitsmerkmale wie das biologische Alter und die Überlebenszeit anpassen lässt“, erklärt Hugo JWL Aerts von Mass General Brigham.
In einem zuvor nicht für das Training verwendeten amerikanischen Testdatensatz mit 3.820 Patienten teilten die Forscher die KI-Bewertungen in vier Risikogruppen ein. Im Viertel mit den höchsten Bewertungen war die statistisch bereinigte Sterbegefährdung 3,23-mal so hoch wie im Viertel mit den niedrigsten Bewertungen. Das ist ein relativer Gruppenunterschied und keine verlässlich bestimmte persönliche Überlebenswahrscheinlichkeit.