Ein Modell, trainiert auf einem sehr großen Fotosatz
Ein Forschungsteam unter Leitung von Mass General Brigham in Boston entwickelte ein KI-System namens FAHR-Face und stellte es am 19. Oktober in The Lancet Digital Health vor. Das System wurde mit mehr als 40 Millionen Gesichtsfotos trainiert, um Gesundheitsindikatoren aus Gesichtsmerkmalen abzuleiten. Das Team teilte es in zwei Werkzeuge auf: FAHR-FaceAge, das das biologische Alter schätzt, also wie alt der Körper wirkt, und FAHR-FaceSurvival, das das Überleben direkt aus einem Foto vorhersagt. Jedes Werkzeug liest andere Partien des Gesichts. FAHR-FaceAge stützt sich auf die Falten, die von den Nasenseiten zum Mund verlaufen, auf die Stirn über den Augenhöhlen und auf die Schläfen, während FAHR-FaceSurvival den Bereich unter den Augen und um den Nasenrücken in den Blick nimmt. Die Krebs-Schätzungen wurden laut den Autoren an echten Patientendaten überprüft.
Erscheinungsalter und Überleben bei Krebs
Der Zusammenhang mit dem Überleben wurde bei 38.183 Krebspatienten geprüft, die in den Vereinigten Staaten mit Strahlentherapie behandelt wurden. Wer mindestens fünf Jahre älter wirkte als er tatsächlich war, hatte im Beobachtungszeitraum von durchschnittlich vier Jahren ein um 21 % höheres Sterberisiko als der Rest der Gruppe. Wer fünf oder mehr Jahre jünger wirkte, hatte ein um 17 % niedrigeres Risiko. Das Altersmodell wurde zunächst an Fotos geprüft, die es zuvor nicht gesehen hatte, und lag im Schnitt um 5,1 Jahre daneben. Bei 4.892 Strahlentherapie-Patienten wuchs die durchschnittliche Lücke zwischen geschätztem und echtem Alter auf fast sieben Jahre, was die Autoren als Zeichen einer beschleunigten biologischen Alterung deuten. In dem separaten Überlebensmodell, das auf 34.363 Fotos von Krebspatienten aufbaut, hatte das Quartil mit dem höchsten Risiko nach Bereinigung um Alter, Geschlecht, Krebsart, Behandlungsziel und Strahlentherapie-Technik mehr als das Dreifache der Sterblichkeit des Quartils mit dem niedrigsten Risiko.
- Wirkte 5 oder mehr Jahre älter
- 21 % Risikoänderung
- Wirkte 5 oder mehr Jahre jünger
- -17 % Risikoänderung
Daten aus dem Artikeltext
Lebensstil zeigt sich im Gesicht
Die Forschenden fanden zudem, dass bestimmte Lebensstilfaktoren damit zusammenhingen, älter zu wirken. Starker Alkoholkonsum, Drogenkonsum und Rauchen waren jeweils mit einem älter wirkenden Gesicht verbunden. Das Rauchen zeigte das deutlichste Muster: Aktuelle Raucher wirkten älter als frühere Raucher, die wiederum älter wirkten als Menschen, die nie geraucht hatten. Es handelt sich um Assoziationen aus der Fotoanalyse der Studie, die neben den Überlebensergebnissen stehen und diese nicht ersetzen.
Was die Forschenden sagen und was offen bleibt
Hugo Aerts, einer der Letztautoren der Studie, sagte, das Modell lerne das Überlebensrisiko direkt aus Patientenfotos.
„Nach unserem Kenntnisstand ist dies der erste Nachweis, dass ein KI-Modell das Überleben bei Krebs direkt aus einem einfachen Foto vorhersagen kann.“
Raymond Mak, außerordentlicher Professor für Strahlenonkologie an der Harvard Medical School, sagte, das Team habe bei realen Fotos trotz Unterschieden in Pose, Beleuchtung, Mimik und Make-up konsistente Ergebnisse gefunden. Das Ziel der Arbeit beschrieb er so.
„Unser Ziel ist es, die gesundheitliche Bewertung anhand von Gesichtsfotos quantitativer, konsistenter und skalierbarer zu machen, damit sie personalisierte Behandlungsentscheidungen unterstützen kann, statt das Urteil von Ärztinnen und Ärzten zu ersetzen.“
Das Modell ist vorläufig, bis zu einem klinischen Nutzen ist es noch weit. Interessierte können sich an der Forschung beteiligen, indem sie ein Foto auf der Website der Studie hochladen und eine eigene Auswertung erhalten.