KI-Tool prognostiziert Krebsüberleben aus einem Selfie

Forscher von Mass General Brigham entwickelten ein Basis-KI-Modell namens FAHR‑Face. Laut The Guardian wurde das Modell mit mehr als 40 Millionen Gesichtsaufnahmen trainiert. Die Studie wurde in der Lancet Digital Health veröffentlicht. Zu den Autoren gehören Hugo Aerts und Raymond Mak.

Laut MedicalXpress erlernt FAHR‑Face eine allgemeine Repräsentation des Gesichts. Das Modell lässt sich auf verschiedene Gesundheitsausgänge anpassen. Die Studie nutzte das Modell, um zwei Werkzeuge zu entwickeln. Ein Werkzeug schätzt das biologische Alter; das andere prognostiziert das Krebsüberleben.

Laut MedicalXpress konzentriert sich FAHR‑FaceAge auf die Nasolabialfalten, die Stirn oberhalb der Augen und die Schläfen. Laut MedicalXpress bewertet FAHR‑FaceSurvival den Bereich unterhalb der Augen und um die Nasenbrücke. Laut MedicalXpress basieren die beiden Werkzeuge auf unterschiedlichen Gesichtsregionen. Laut MedicalXpress sind ihre Vorhersagen nur schwach korreliert.

Laut MedicalXpress zeigte die Studie, dass Patienten, deren FAHR‑FaceAge fünf oder mehr Jahre älter war als ihr chronologisches Alter, ein 21 % höheres Sterberisiko während einer vierjährigen Nachbeobachtung aufwiesen. Laut MedicalXpress hatten Patienten, die fünf oder mehr Jahre jünger wirkten, ein 17 % geringeres Risiko. Laut MedicalXpress war die Abweichung zwischen FAHR‑FaceAge und dem chronologischen Alter unabhängig mit dem Überleben verknüpft.

Laut MedicalXpress untersuchten die Forscher auch Lebensstilfaktoren. Laut MedicalXpress wurden starkes Alkoholkonsum, Drogenkonsum und Rauchen mit einem biologisch älteren Aussehen in Verbindung gebracht. Laut MedicalXpress wirkten aktuelle Raucher älter als ehemalige Raucher, und ehemalige Raucher älter als nie rauchende Personen. Laut MedicalXpress zeigte Rauchen das stärkste Muster.

Laut Raymond Mak brauchen Ärzte bessere Wege, um die physische Reserve vor der Empfehlung intensiver Behandlungen einzuschätzen. Laut MedicalXpress sagen die Autoren, dass die KI-Werkzeuge personalisierte Behandlungsentscheidungen unterstützen können, aber die ärztliche Beurteilung nicht ersetzen. Laut MedicalXpress schlagen sie vor, dass der Ansatz skalierbar und quantitativ ist.