LONDON (IT BOLTWISE) – Eine KI soll aus Fotos von Gesicht und Zunge Anzeichen einer koronaren Herzkrankheit erkennen. In einer Studie mit 518 Teilnehmenden erreichte das Modell im internen Test eine Trefferquote von 98,1 Prozent. Die Forschenden setzen auf ein kombiniertes Verfahren aus getrennten Auswertungen beider Bildarten. Offen bleibt jedoch, ob die Software auch bei Vorsorgeuntersuchungen ohne bekannte Diagnose zuverlässig funktioniert.
Die Idee klingt auf den ersten Blick ungewöhnlich: Statt Blutwerte oder ein EKG zu betrachten, soll ein KI-Modell Muster in Gesicht und Zunge erkennen und daraus Hinweise auf eine koronare Herzkrankheit ableiten. Genau so positioniert sich eine aktuelle Untersuchung aus China, bei der die Wissenschaftler eine nicht-invasive Bilddiagnostik als Ergänzung zum bisherigen Risikoprofil testen. Hintergrund ist, dass eine KHK über lange Zeit unbemerkt bleiben kann, obwohl verengte Herzkranzgefäße den Blutfluss zum Herzmuskel einschränken und im schlimmsten Fall zum Herzinfarkt beitragen können.
Technisch spannend ist weniger die Frage „Kann KI das?“, sondern „Wie kommt sie zu ihrer Entscheidung?“. Die Studie, veröffentlicht in Scientific Reports, nutzt ein multimodales Deep-Learning-Setup: Die Software analysiert Aufnahmen von Gesicht und Zunge zunächst getrennt und führt die Ergebnisse dann in einem gemeinsamen Modell zusammen. Fotografiert wurden alle Teilnehmenden mit einem speziellen Gerät unter standardisierten Lichtbedingungen. Für den späteren Vergleich wurden 200 Personen mit diagnostizierter koronarer Herzkrankheit und 318 gesunde Probanden herangezogen. Im internen Test mit 104 Personen erreichte die KI eine Trefferquote von 98,1 Prozent, indem sie 102 Teilnehmende korrekt zuordnete und damit offenbar klare visuelle Signale in den Trainings- und Testdaten fand.
Besonders aufschlussreich ist, welche Bildbereiche das Modell bevorzugt gewichtet. Laut den Beschreibungen der Studie legte die KI ihr Augenmerk unter anderem auf die Zungenmitte, den Zungenbelag sowie auf Hautareale rund um den Mund und an den Wangen. Bei einem Teil der Patienten fielen demnach unter anderem dunklere Zungen, dickere Beläge und Veränderungen der Gesichtsfarbe auf. Damit knüpft die Forschung an eine lange Tradition an: In der traditionellen chinesischen Medizin werden äußerlich sichtbare Merkmale seit Langem als Hinweise für den Gesundheitszustand herangezogen. Der moderne Ansatz versucht dieses Prinzip datengetrieben nachzuprüfen – allerdings mit einer wichtigen Einschränkung für die Interpretation im medizinischen Alltag.
Denn aus der Studie lässt sich nicht direkt ableiten, dass die erkannten Muster zwingend durch die verengten Herzkranzgefäße verursacht werden. Viele andere Faktoren können das Aussehen im Mund- und Gesichtsbereich beeinflussen, darunter Alter, Medikamente oder weitere Erkrankungen. Außerdem ist die hohe Trefferquote nur dann aussagekräftig, wenn die Testbedingungen die spätere Anwendung gut abbilden. In der untersuchten Konstellation musste die KI bereits diagnostizierte Erkrankte von ausgewählten Gesunden unterscheiden. Für eine echte Vorsorgeuntersuchung in der Allgemeinbevölkerung wäre dagegen entscheidend, ob das System auch Personen mit frühen, bislang unentdeckten Verläufen erkennt und ob es ähnliche Bildmuster korrekt von anderen gesundheitlichen Problemen abgrenzt.
Dazu kommt ein Detail, das für die klinische Bewertung Gewicht hat: Es gibt Unstimmigkeiten in der Darstellung der Ergebnisse. Die Ergebnistabelle legt nahe, dass die KI zwei gesunde Personen fälschlich als herzkrank einstufte. Eine Abbildung deutet dagegen darauf hin, dass zwei tatsächlich erkrankte Personen übersehen wurden. Dieses widersprüchliche Signal lässt offen, ob es sich eher um Fehlalarme handelt oder ob bestimmte Krankheitsbilder im Modell nicht zuverlässig genug abgebildet werden. Genau solche Fragen entscheiden am Ende darüber, ob ein Screening-Ansatz in der Praxis Vertrauen aufbaut oder zu viel „Rauschen“ erzeugt, das dann wiederum Folgeuntersuchungen auslöst.
Trotzdem steckt in der Idee ein klarer Markt- und Implementierungsreiz: Wenn ein einfaches, schmerzfreies Fotoverfahren tatsächlich gefährdete Menschen frühzeitig an weiterführende Untersuchungen heranführen könnte, ließe sich der Weg vom ersten Verdacht bis zur Diagnostik verkürzen. Der Weg dorthin ist aber methodisch und organisatorisch anspruchsvoll. Größere Studien müssen zeigen, wie robust das Verfahren unter Alltagsbedingungen arbeitet – also nicht nur unter kontrollierten Licht- und Aufnahmebedingungen, sondern auch in realen Nutzungsszenarien. Außerdem wäre zu prüfen, wie gut sich der KI-Score in bestehende Workflows integrieren lässt: als Erstscreening, als triagierendes Element oder als Ergänzung für Risikogruppen. Bis dahin bleibt die Kernaussage nüchtern: Das Modell liefert erste Hinweise auf multimodale Muster, aber es ersetzt noch keine kardiologische Diagnostik.
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