Kann ein einfaches Foto Ihres Gesichts zeigen, wie krank Sie sind?

Ein KI-Tool kann Ärzten helfen zu beurteilen, wie krank ein Patient ein einzelnes Foto seines Gesichts verwendet, sagen US-Forscher.

Ausgebildet auf Millionen von gesunden Gesichtern und 35.000 Fotos von Krebspatienten, kann das Tool Schätzungen über das Überleben machen, indem es sich die Merkmale in der Nähe der Augen genau anschaut, sagen die Wissenschaftler.

Während es weit davon entfernt ist, für den Einsatz in Krankenhäusern geeignet zu sein, sagen die Forscher, dass ihr Ziel darin besteht, Ärzten zu helfen, die richtigen Behandlungen für ihre Patienten zu empfehlen.

Die vorläufigen Ergebnisse wurden im externen Journal Lancet Digital Health veröffentlicht.

Die Forscher entwickelten zwei KI-Tools, um das biologische Alter abzuschätzen und das Überleben von Krebs anhand eines einzigen Gesichtsfotos vorherzusagen. Das Gesicht auf der linken Seite zeigt die wichtigsten Merkmale für das Überleben von Krebs, während das rechte Gesicht die Schlüssel zum Alter zeigt. Gelb dargestellte Bereiche hatten den größten Einfluss auf die Vorhersagen.

Das "FaceSurvival"-KI-Tool legt nahe, dass der Bereich unter den Augen und um die Nasenbrücke die wichtigsten Teile des Gesichts sind, um zu beurteilen, wie lange sie noch leben könnten.

Diese Metriken galten für viele verschiedene Arten von Krebsarten, unterschiedlich stark, einschließlich solcher, die sich auf die Knochen oder das Gehirn des Patienten ausgebreitet hatten.

Die meisten Krebspatienten, die aus den USA und den Niederlanden kamen, waren in ihren 50ern oder 60ern, aber einige waren Kinder, während andere in ihren 90ern waren.

Ärzte untersuchen bereits Patienten und führen umfassende Kontrollen und Tests durch, um zu beurteilen, wie unwohl sie sind und wie ihre Prognose aussehen könnte.

Das KI-Tool, für das ein Patent angemeldet wurde, soll Ärzten helfen, diese Arbeit zu erledigen, anstatt sie zu ersetzen.

Der leitende Forscher Dr. Raymond Mak von Mass General Brigham in Boston erklärte: "Da die Bevölkerung altert, brauchen Ärzte bessere Möglichkeiten, die physische Reserve und Gebrechlichkeit zu schätzen, bevor sie intensive Behandlungen wie Bestrahlung, Chirurgie oder systemische Therapie empfehlen."

"Unser Ziel ist es, die Gesichtsfoto-basierte Gesundheitsbewertung quantitativer, konsistenter und skalierbarer zu machen, damit sie personalisierte Behandlungsentscheidungen unterstützen kann, anstatt das Urteil des Arztes zu ersetzen."

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Mak und Kollegen evaluieren auch ein KI-Tool zur Vorhersage des biologischen Alters oder wie alt jemand aussieht, im Gegensatz zu seinem Geburtstagsalter.

Das "FaceAge" -Tool legt nahe, dass die Haut unter der Nase und in der Nähe des Mundes - die sogenannten Nasolabialfalten und Marionettenlinien - sowie die Stirn (braune Linien), Schläfen (Krähenfüße) und Wangen ein guter Indikator dafür sind, wie schnell wir altern.

Einige Lebensgewohnheiten können diesen Prozess beschleunigen, wie starker Alkoholkonsum, Drogenkonsum und Rauchen.

Mak sagt, das Tool sei "überraschend konsistent" über gängige reale Fotos hinweg, trotz Variationen in Pose, Beleuchtung, Gesichtsausdruck und Make-up.

"Es war auch bei den meisten getesteten plastischen Chirurgieverfahren stabil, mit nur einer kleinen Verschiebung, die nach der Rhinoplastik [ein Nasenjob] beobachtet wurde", sagt er.

Die Forscher betonen jedoch, dass sie viel mehr Daten und Fotos von Gesichtern benötigen, insbesondere von vielen verschiedenen ethnischen Gruppen, um festzustellen, wie gut die Werkzeuge funktionieren. Sie befinden sich noch in der Entwicklung.

Das Forscherteam lädt die Öffentlichkeit zur Teilnahme ein, extern und erhält eine personalisierte biologische Altersschätzung, indem es sein eigenes Gesichtsfoto hochlädt.

Prof. Miroslaw Bober, Experte für Videoverarbeitung und maschinelles Lernen an der University of Surrey in Großbritannien, sagt, dass alle Behauptungen, dass das Tool Alterung oder Veränderungen des Lebensstils im Laufe der Zeit verfolgen könnte, "verfrüht" wären.

"Dies ist ein vielversprechender Proof of Concept, aber es ist nicht bereit für den klinischen Einsatz", sagte er.

"Das Tool muss immer noch gegen das eigene Urteil der Ärzte und in verschiedenen Krankenhäusern und Patientengruppen getestet werden."

Und er warnte: "Ein Ergebnis vorherzusagen ist nicht dasselbe wie es zu erklären."

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