KI nutzt Selfies, um das Überleben bei Krebs vorherzusagen, zeigt eine Studie

Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der anhand eines Fotos einer Person das biologische Alter und die Überlebenschancen von Krebspatienten vorhersagt. Die Ergebnisse der FaceAge genannten Technologie wurden am Donnerstag (8) in der Zeitschrift The Lancet Digital Health veröffentlicht.

Aus Sicht der Forscher zeigt die Arbeit, dass ein Foto, beispielsweise ein einfaches Selfie, wichtige Informationen enthält, die bei klinischen Entscheidungen und Behandlungsplänen für Patienten und Ärzte hilfreich sein können.

Das biologische Alter spiegelt den Funktionszustand des menschlichen Körpers wider und entspricht nicht unbedingt dem chronologischen Alter einer Person. Beispielsweise kann eine Person, die viel raucht und Alkohol trinkt, aufgrund einer ungesunden Lebensführung biologisch älter sein als ihr Geburtsdatum.

Der Studie zufolge waren FaceAge-Vorhersagen, die auf ein höheres biologisches Alter hindeuteten, bei mehreren Krebsarten mit schlechteren Gesamtüberlebensergebnissen verbunden. Sie stellten außerdem fest, dass der Algorithmus bei der Vorhersage der kurzfristigen Lebenserwartung von Patienten, die eine palliative Strahlentherapie erhielten, besser abschnitt als die Ärzte.

„Wir können künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um das biologische Alter einer Person anhand von Gesichtsfotos zu schätzen, und unsere Studie zeigt, dass die Informationen klinisch bedeutsam sein können“, sagte Hugo Aerts, Co-Leiter der Studie und korrespondierender Autor und Leiter des Programms „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ (AIM) am Mass General Brigham, in einer Erklärung.

Wie wurde KI entwickelt?

Forscher bei Mass General Brigham, einem US-amerikanischen Krankenhausforschungsunternehmen, nutzten Deep Learning- und Gesichtserkennungstechnologien, um FaceAge zu trainieren. Das Tool wurde anhand von 58.851 Fotos vermeintlich gesunder Personen aus öffentlichen Datensätzen trainiert.

Das Team testete den Algorithmus an einer Kohorte von 6.196 Krebspatienten aus zwei Zentren und verwendete dabei Fotos, die routinemäßig zu Beginn der Strahlentherapie aufgenommen wurden.

Die Ergebnisse zeigten, dass Krebspatienten deutlich älter wirkten als Patienten ohne Krebs und dass ihr Gesichtsalter im Durchschnitt etwa fünf Jahre über ihrem chronologischen Alter lag.

Bei Krebspatienten war ein fortgeschritteneres FaceAge mit schlechteren Überlebenschancen verbunden, insbesondere bei Personen, die älter als 85 Jahre aussahen, selbst nach Anpassungen an chronologisches Alter, Geschlecht und Krebsart.

Nächste Schritte

Bevor diese Technologie für den Einsatz in einem echten klinischen Umfeld in Betracht gezogen werden kann, sind weitere Forschungsarbeiten erforderlich. Das Team testet den Algorithmus zur Vorhersage von Krankheiten, allgemeinem Gesundheitszustand und Lebenserwartung.

Nachfolgende Studien umfassen die Ausweitung dieser Arbeit auf verschiedene Krankenhäuser, die Analyse von Patienten in verschiedenen Krebsstadien, die Verfolgung der Schätzungen von FaceAge im Laufe der Zeit und die Prüfung der Genauigkeit anhand von Datensätzen zu plastischer Chirurgie und Make-up.

„Dies öffnet die Tür zu einem neuen Feld der Biomarker-Entdeckung anhand von Fotografien und sein Potenzial geht weit über die Krebsbehandlung oder Altersvorhersage hinaus“, sagte Ray Mak, Co-Senior-Autor der Studie und Fakultätsmitglied des AIM-Programms am Mass General Brigham, in einer Erklärung.

Da wir viele chronische Krankheiten zunehmend als Alterskrankheiten betrachten, wird es immer wichtiger, den Alterungsprozess eines Menschen genau vorhersagen zu können. Ich hoffe, dass wir diese Technologie letztendlich als Früherkennungssystem in einer Vielzahl von Anwendungen innerhalb eines soliden regulatorischen und ethischen Rahmens einsetzen können, um Leben zu retten.

KI in der Medizin: Frühdiagnose und Risikominderung für Patienten