BOSTON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Künstliche Intelligenz hat erneut einen bedeutenden Schritt in der medizinischen Forschung gemacht. Forscher von Mass General Brigham haben eine innovative Methode entwickelt, um das biologische Alter eines Menschen anhand von Gesichtsfotos zu bestimmen und damit die Überlebenschancen von Krebspatienten besser vorherzusagen.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren als wertvolles Werkzeug in der medizinischen Forschung etabliert. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist die Entwicklung eines neuen Algorithmus namens „FaceAge“ durch Forscher von Mass General Brigham. Dieser Algorithmus nutzt Gesichtsfotos, um das biologische Alter von Personen zu schätzen und die Überlebenschancen von Krebspatienten vorherzusagen. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der renommierten Fachzeitschrift The Lancet Digital Health veröffentlicht.
Die Forscher fanden heraus, dass Krebspatienten im Durchschnitt ein höheres FaceAge aufwiesen als gesunde Personen und etwa fünf Jahre älter erschienen als ihr chronologisches Alter. Diese Diskrepanz zwischen dem biologischen und dem chronologischen Alter war mit schlechteren Überlebenschancen bei verschiedenen Krebsarten verbunden. Besonders auffällig war, dass Patienten, die älter als 85 Jahre erschienen, eine deutlich schlechtere Prognose hatten, selbst wenn Faktoren wie das chronologische Alter, Geschlecht und die Krebsart berücksichtigt wurden.
Die Fähigkeit von FaceAge, das biologische Alter präzise zu schätzen, übertraf sogar die Vorhersagen von Klinikern, die die Lebenserwartung von Patienten in der palliativen Radiotherapie einschätzen sollten. Während die Leistung der Kliniker nur geringfügig besser als ein Münzwurf war, verbesserte sich ihre Genauigkeit erheblich, wenn sie zusätzlich die FaceAge-Informationen erhielten.
Diese Technologie könnte in Zukunft eine wichtige Rolle in der klinischen Entscheidungsfindung spielen. Die Forscher betonen, dass das Aussehen einer Person im Vergleich zu ihrem chronologischen Alter von entscheidender Bedeutung ist. Patienten, deren FaceAge jünger als ihr chronologisches Alter ist, schneiden nach einer Krebstherapie signifikant besser ab.
Die Entwicklung von FaceAge basiert auf der Analyse von 58.851 Fotos vermeintlich gesunder Personen aus öffentlichen Datensätzen. Der Algorithmus wurde dann an einer Kohorte von 6.196 Krebspatienten getestet, deren Fotos routinemäßig zu Beginn der Strahlentherapie aufgenommen wurden. Diese umfassende Datenbasis ermöglicht es, präzisere Vorhersagen zu treffen und die Behandlung von Krebspatienten zu optimieren.
Die Forscher planen, diese Technologie weiter zu erforschen und zu testen, um Krankheiten, den allgemeinen Gesundheitszustand und die Lebensdauer vorherzusagen. Zukünftige Studien sollen die Arbeit auf verschiedene Krankenhäuser ausweiten, Patienten in unterschiedlichen Krebsstadien untersuchen und die Genauigkeit von FaceAge im Vergleich zu plastischer Chirurgie und Make-up-Datensätzen testen.
Diese Fortschritte in der KI-gestützten Gesichtsanalyse eröffnen neue Möglichkeiten zur Entdeckung von Biomarkern aus Fotografien, die weit über die Krebsbehandlung hinausgehen. In einer Zeit, in der viele chronische Krankheiten als Alterskrankheiten betrachtet werden, wird es immer wichtiger, den Alterungsprozess eines Individuums genau vorherzusagen. Diese Technologie könnte letztlich als Frühwarnsystem in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, um Leben zu retten.
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