FAHR-Face: KI schätzt Krebsprognose anhand des Gesichts

FAHR-Face. Ein Team des Mass General Brigham Cancer Institute unter der Leitung von Strahlentherapeut Ray Mak hat ein KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, das Sterblichkeitsrisiko onkologischer Patienten anhand eines Gesichtsphotos zu schätzen. Die in The Lancet Digital Health veröffentlichte Studie untersucht die Integration klinischer Informationen mit einer automatisierten Analyse sichtbarer Signale im Gesicht, um Ärzte bei der Prognosestellung zu unterstützen.

Das als FAHR-Face bezeichnete System wurde zunächst an 40 Millionen Gesichtsbildern ohne spezifische Vorhersageaufgabe trainiert. Anschließend wurde es für zwei Ziele angepasst: die Schätzung des biologischen Alters der Person und die Vorhersage der Überlebensrate von Tumorpatienten. Die Ergebnisse beider Verarbeitungen wurden anschließend einzeln und in Kombination bewertet.

FAHR-Face: Warum das wichtig ist

Eine Überprüfung der Überlebensvorhersage umfasste 3.820 onkologische Patienten. Von den 122 Personen, denen der Algorithmus die höchste Risikobewertung zuordnete, verstarben 64 innerhalb von 90 Tagen nach dem Foto, also etwas mehr als die Hälfte. Die Studie zeigt, dass höhere Bewertungen mit einer höheren beobachteten Sterblichkeit einhergehen.

Eine weitere Bewertung umfasste über 38.000 Tumorpatienten und verdeutlichte, dass Personen, die vom Modell als älter eingestuft wurden als ihr tatsächliches Alter, ein höheres Sterberisiko aufwiesen. Mak berichtet, dass die Einbeziehung sowohl der Gesichtsaltersschätzung als auch des Überlebensscores in ein klinisches Prognosemodell die Vorhersage im Vergleich zur Nutzung nur eines der beiden Indikatoren verbesserte.

Die Analyse der Attention Maps, die verwendet wurden, um das Funktionieren des Algorithmus zu verstehen, ergab, dass bei der Altersschätzung vor allem die Falten zwischen Nase und Mund sowie bestimmte Bereiche der Stirn hervortreten. Bei der Überlebensvorhersage konzentriert sich die Aufmerksamkeit auf den Nasenrücken und die Bereiche unter den Augen: Assoziationen, die vom Modell identifiziert wurden, für die jedoch noch kein biologischer Mechanismus festgestellt wurde.

Bei der Analyse des Gesichtsalters wurden Korrelationen mit gesundheitsbezogenen Gewohnheiten wie Rauchen und hohem Alkoholkonsum festgestellt, die dazu neigen, Personen älter erscheinen zu lassen. Mak betont, dass Gesichtsausdruck, Make-up und Beleuchtungsbedingungen die Leistungsfähigkeit des Algorithmus nicht wesentlich beeinflussen; eine Nasenkorrektur stellt eine Ausnahme dar, da das System nach dem Eingriff tendenziell ein etwas höheres Alter zuschreibt.

Was ändert sich und welche Auswirkungen hat dies?

Das klinische Ziel basiert auf der etablierten medizinischen Praxis, den Patienten zu beobachten, um seine Fragilität und seinen allgemeinen Zustand zu bewerten. Mak beschreibt diese Bewertung als subjektiv und schlägt die Gesichtsanalyse als zusätzliche Informationsquelle in therapeutischen Entscheidungen vor. Mass General Brigham hat ein Patentantrag für Algorithmen zur Gesundheitsanalyse über das Gesicht eingereicht.

Das Modell ist noch nicht für den klinischen Einsatz bereit: Es wurde an onkologischen Patienten aus dem Raum Boston, überwiegend weißer Herkunft, trainiert, und das Team erweitert die Datenvielfalt für weitere Prüfungen. Der Bioethiker Matthew Liao von der New York University, der nicht an der Studie beteiligt war, betont die Folgen falscher Klassifizierungen für die Behandlung und wirft die Frage auf, ob diese Werkzeuge möglicherweise von Versicherungen und Arbeitgebern genutzt werden könnten.

Quelle und weiterführende Informationen zu FAHR-Face: Originalartikel.

* Inhalt mit Unterstützung von KI-Systemen erstellt.