KI-Modelle schätzen Krebsüberlebenschancen anhand von Gesichtsfotos, sind aber noch experimentell

Forschende haben KI-Werkzeuge entwickelt, die anhand eines Fotos des Gesichts das biologische Alter schätzen und den Krankheitsverlauf von Krebspatienten vorhersagen. Das System werde jedoch noch weiterentwickelt und sei noch nicht für den Einsatz in Krankenhäusern geeignet, sagen die Forschenden.

Das von Forschenden des US-amerikanischen Gesundheitskonzerns Mass General Brigham entwickelte Modell wurde mit mehr als 40 Millionen Gesichtsbildern trainiert. Es brachte zwei Werkzeuge hervor: FAHR-FaceAge, das schätzt, wie alt eine Person im Vergleich zu ihrem tatsächlichen Alter wirkt, und FAHR-FaceSurvival, das die Überlebenschancen bei Krebs direkt anhand eines Gesichtsfotos vorhersagt. [1] [2]

Die Modelle nutzen unterschiedliche Gesichtsmerkmale. FaceAge konzentriert sich unter anderem auf die Stirn, die Schläfen und die Falten neben Nase und Mund; FaceSurvival gewichtet den Bereich unter den Augen und um den Nasenrücken stärker, so die Forschenden. Ihre Schätzungen korrelierten nur schwach miteinander. Eine Kombination der beiden verbesserte die Anpassung eines Überlebensmodells in einer externen Validierungsgruppe, teilte Mass General Brigham mit. [1]

Die BBC berichtet, dass die Studie 35.000 Fotos von Krebspatienten umfasste. Laut BBC stammten die Patienten aus den USA und den Niederlanden und waren unterschiedlichen Alters und hatten verschiedene Krebsarten. Bei US-Patienten, die mit Strahlentherapie behandelt wurden, war das Sterberisiko während einer durchschnittlichen Nachbeobachtungszeit von vier Jahren um 21 % höher als bei der übrigen Gruppe, wenn sie schätzungsweise mindestens fünf Jahre älter aussahen, als sie tatsächlich waren. Bei denjenigen, die schätzungsweise mindestens fünf Jahre jünger aussahen, war das Risiko um 17 % niedriger, berichtet The Guardian. [2] [3]

Die Ergebnisse zeigen einen Zusammenhang zwischen den Altersschätzungen des Modells und dem Überleben in den untersuchten Gruppen. Sie belegen nicht, dass ein Gesichtsfoto die Prognose einer Person erklären oder die klinischen Untersuchungen ersetzen kann, die Ärzte bereits einsetzen.

Der leitende Forscher der Studie, Raymond Mak, sagte, Ziel sei es, Gesundheitsbewertungen anhand von Gesichtsfotos verlässlicher und leichter skalierbar zu machen, um Behandlungsentscheidungen zu unterstützen, „rather than replace physician judgment“.