KI-gestützte Gesichtsanalyse verbessert Krebsprognosen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Forschung hat einen weiteren bedeutenden Fortschritt erzielt. Wissenschaftler haben eine Methode entwickelt, um anhand von Gesichtsanalysen die Überlebenschancen von Krebspatienten vorherzusagen. Diese innovative Technik könnte die klinische Entscheidungsfindung erheblich verbessern und bietet neue Einblicke in die Rolle von Biomarkern bei der Krankheitsprognose.

Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz haben es Wissenschaftlern ermöglicht, durch die Analyse von Gesichtern von Krebspatienten deren Überlebenschancen vorherzusagen. Diese Methode, die auf einem tiefen Lernalgorithmus basiert, übertrifft in einigen Fällen sogar die Vorhersagen von Klinikern hinsichtlich der Lebenserwartung. Die Forscher nutzten einen Algorithmus, um das biologische Alter der Patienten zu bestimmen und fanden heraus, dass die Merkmale von Krebspatienten im Durchschnitt etwa fünf Jahre älter erscheinen als ihr chronologisches Alter.

Dieses neue Werkzeug, bekannt als FaceAge, ist Teil eines wachsenden Trends, das Altern von Körperorganen als sogenannte Biomarker für potenzielle Krankheitsrisiken zu nutzen. Die Fortschritte in der KI haben diese Bemühungen unterstützt, da sie in der Lage ist, aus großen Gesundheitsdatensätzen zu lernen und darauf basierende Risikoprojektionen zu erstellen. Die Forschung zeigte, dass die aus Gesichtsaufnahmen abgeleiteten Informationen klinisch bedeutsam sein könnten, wie Hugo Aerts, Co-Autor einer in Lancet Digital Health veröffentlichten Studie, erklärte.

FaceAge wurde auf 58.851 Fotos von vermutlich gesunden Menschen aus öffentlichen Datensätzen trainiert und anschließend an 6.196 Krebspatienten getestet. Die Fotos wurden zu Beginn der Strahlentherapie aufgenommen. Unter den Krebspatienten zeigte sich, dass ein höheres FaceAge mit schlechteren Überlebenschancen korrelierte, selbst nach Anpassung an chronologisches Alter, Geschlecht und Krebsart. Der Effekt war besonders ausgeprägt bei Personen, die über 85 Jahre alt erschienen.

Die Wissenschaftler baten zudem zehn Kliniker und Forscher, vorherzusagen, ob Patienten, die eine palliative Strahlentherapie für fortgeschrittene Krebserkrankungen erhielten, nach sechs Monaten noch leben würden. Die menschlichen Beurteiler lagen zu 61 Prozent richtig, wenn sie nur ein Foto des Patienten hatten, aber die Genauigkeit stieg auf 80 Prozent, wenn sie auch die FaceAge-Analyse einbezogen.

Ein möglicher Nachteil von FaceAge sind Verzerrungen in den Daten und die Möglichkeit, dass die Ergebnisse eher Fehler im Modell widerspiegeln als tatsächliche Unterschiede zwischen chronologischem und biologischem Alter. Die Forscher testen die Technologie nun an einer breiteren Patientengruppe und bewerten ihre Fähigkeit, Krankheiten, den allgemeinen Gesundheitszustand und die Lebensdauer vorherzusagen.

Die Untersuchung von Biomarkern für das Altern ist ein intensives Forschungsgebiet. Im Februar stellten Wissenschaftler einen einfachen Bluttest vor, der aufzeigt, wie schnell innere Organe altern und erhöhte Risiken für 30 Krankheiten, darunter Lungenkrebs, aufzeigt. Die Gesichtsalterung ist ein wachsendes Interessengebiet, wobei Wissenschaftler verschiedene Techniken erforschen. Eine davon ist das Konzept des wahrgenommenen Alterns, also wie alt eine Person erfahrenen Gesundheitsfachleuten erscheint, im Gegensatz zu ihrem biologischen Alter.

Die Bewertung von FaceAge scheint recht gründlich zu sein, wie Jaume Bacardit, ein KI-Spezialist der Universität Newcastle, der an der Anwendung der Technologie auf das wahrgenommene Altern gearbeitet hat, erklärte. Es bedarf jedoch einer genaueren Erklärung, wie die KI-Technik funktioniert, um potenzielle Verzerrungsfaktoren zu überprüfen. “Das heißt, auf welche Teile des Gesichts stützen sie ihre Vorhersagen?” fragte Bacardit. “Dies wird helfen, potenzielle Störfaktoren zu identifizieren, die sonst unentdeckt bleiben könnten.”

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