Kann ein einziges Selfie genügen, um zu beantworten, ob ein Krebspatient überleben wird oder nicht? Ärzte haben für diesen Zweck ein spezialisiertes KI-basiertes Programm entwickelt – mit erstaunlichen Ergebnissen.

Das Analysewerkzeug schätzt das biologische Alter Erkrankter anhand eines einzelnen Fotos und bewertet die Überlebenswahrscheinlichkeit von Krebserkrankten.

Das Diagnosewerkzeug wurde von Experten am Mass General Brigham entwickelt, einer gemeinnützigen Gesundheitseinrichtung mit integriertem Forschungszweig in Massachusetts, USA. Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse im Fachmagazin „The Lancet – Digital Health“. Dort schreiben die Forscher: „Das Aussehen des Gesichts bietet ein Fenster in die Gesundheit.“

Die Idee, den Gesundheitszustand aus einem Selfie mit KI abzulesen, ist nicht gänzlich neu. Es handelt sich bislang jedoch um eine der ambitioniertesten Anwendungen dieser Art. Insgesamt trainierten die Forscher das Programm mit mehr als 40 Millionen Gesichtsfotos.

Das biologische und das chronologische Alter in Lebensjahren sind selten gleich. Stoffwechsel, Zellgesundheit sowie allgemeine Fitness eines 40-Jährigen können denen eines Rentners entsprechen und umgekehrt. Über Jahre könnten sich Gesundheitszustand und schleichende Krankheitsprozesse auch ins Gesicht eingraben. Schwere Erkrankungen wie Krebs können tiefgreifende Auswirkungen auf den gesamten Organismus haben und den Körper rasch altern lassen. Das würde sich auch im Gesicht spiegeln – so die Grundannahme der Forscher.

Sie entwickelten zunächst ein Basismodell namens FAHR-Face für die Erkennung von Gesichtern. Anschließend trainierten sie zwei Varianten für jeweils spezialisierte Aufgaben: zur Schätzung des biologischen Alters sowie der Überlebenswahrscheinlichkeit bei Krebs. Letztlich lieferten beide Modelle überraschend gute Überlebensprognosen für Krebspatienten – jedoch auf zwei verschiedenen Wegen.

Biologisches Alter und Überlebensprognose

Das Modell FAHR-FaceAge schätzt erst den Unterschied zwischen biologischem und chronologischem Alter. Anschließend zeigten Vergleiche mit Daten von Krebspatienten, die zwischen 2008 und 2023 eine Strahlentherapie erhalten hatten, einen starken Zusammenhang zwischen dieser Differenz und der durchschnittlichen Überlebenszeit. Je jünger ein Patient von dem Programm geschätzt wurde, desto länger überlebte er nach der Strahlenbehandlung durchschnittlich.

Krebspatienten, die in den USA mit einer Strahlentherapie behandelt wurden und laut FAHR-FaceAge fünf oder mehr Jahre älter als ihr tatsächliches Alter aussahen, hatten ein um 21 Prozent erhöhtes Sterberisiko. Wer dagegen fünf oder mehr Jahre jünger aussah, hatte ein um 17 Prozent geringeres Risiko als Vergleichsgruppen.

Mit dem zweiten Modell – FAHR-FaceSurvival – wurde ein anderer Ansatz getestet. Dieser ging den direkten Weg und schloss ohne Zwischenschritt über das biologische Alter auf die Überlebenschance. Das KI-System wurde mit mehr als 34.000 Fotos von Krebspatienten trainiert, von denen bekannt war, wie lange diese wirklich überlebt hatten.

Dabei erwies sich FAHR-FaceSurvival als besonders präzise bei der Vorhersage der unmittelbaren Überlebenschancen. 52,5 Prozent der Patienten, die von dem Programm als hoch gefährdet eingestuft wurden, starben innerhalb von 90 Tagen. Aus der Gruppe, die als am wenigsten gefährdet eingeordnet wurde, starben im gleichen Zeitraum dagegen nur 2,1 Prozent der Patienten. Es bestand demnach eine solide Übereinstimmung zwischen der Vorhersage auf Basis eines einzigen Fotos und dem realen Krankheitsverlauf.

Obwohl beide Algorithmen auf dem gleichen Grundmodell basieren, stützten sie sich in ihrer Analyse auf verschiedene Bereiche des Gesichts. Die Modelle haben diese offenbar als besonders nützlich für ihre jeweilige Aufgabe – Altersschätzung und Sterberisiko – identifiziert.

FAHR-FaceAge konzentriert sich auf die Falten, die von den Nasenflügeln zu den Mundwinkeln verlaufen, den Stirnbereich direkt über den Augenhöhlen sowie die Schläfen. FAHR-FaceSurvival hingegen bewertet eher die Region unter den Augen und um die Nasenwurzel herum.

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass Gesichtszüge sowohl das physiologische Altern als auch das bevorstehende Sterberisiko codieren“, schreiben die Forscher. „Ein einziges Gesichtsfoto könne eine kostengünstige Möglichkeit bieten, um auf Patienten hinzuweisen, die eine aggressive Tumortherapie vermutlich nicht überleben würden, um Ressourcen besser zu verteilen und Lebensqualität zu steigern.“

Insgesamt hat das Projekt demonstriert, dass schon ein Selfie das biologische Alter schätzen und tiefe Einblicke in den Gesundheitszustand von Krebspatienten liefern kann. Theoretisch vorstellbar ist, diesen Ansatz auch auf andere Krankheiten oder sogar die Diagnose von unentdeckten Erkrankungen zu übertragen. Eines Tages vielleicht per App. Bis dahin – darauf verweisen auch die Autoren der Arbeit – sollte das Diagnosewerkzeug weiter getestet und verfeinert werden.

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