Selfie verrät biologisches Alter und Krebsüberleben

KI-gestützte Gesichtserkennungstools können Ärzten helfen, das biologische Alter und das Sterberisiko bei Krebs einzuschätzen und so eine personalisierte Behandlung zu ermöglichen.

Die Wissenschaftler entwickelten mit FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition) ein umfangreiches KI-Foundation-Modell, das mit mehr als 40 Millionen Gesichtsbildern trainiert wurde. Mit seiner Hilfe erstellten sie zwei sich ergänzende Tools: FAHR-FaceAge, welches das biologische Alter eines Patienten genauer schätzt als bisherige Algorithmen zur Altersbestimmung, und FAHR-FaceSurvival, das anhand eines Gesichtsfotos direkt die Überlebenswahrscheinlichkeit von Krebspatienten vorhersagt.

Die Studie zur Modellentwicklung und -validierung zeigte, dass die Abweichung zwischen dem FAHR-FaceAge eines Patienten und seinem chronologischen Alter unabhängig mit der Überlebenswahrscheinlichkeit zusammenhängt. Sie demonstrierte außerdem die Robustheit der Tools gegenüber gängigen Fotovariationen. Die Studie wurde in „The Lancet Digital Health“ veröffentlicht.

Körperliche Reserve und Gebrechlichkeit per KI besser einschätzen

„Angesichts der alternden Bevölkerung benötigen Ärzte bessere Methoden, um die körperliche Reserve und Gebrechlichkeit einzuschätzen, bevor sie intensive Behandlungen wie Bestrahlung, Operationen oder systemische Therapien empfehlen“, so der korrespondierende Autor Dr. Raymond Mak, Strahlentherapeut am Mass General Brigham Cancer Institute und Mitglied des Programms für Künstliche Intelligenz in der Medizin (AIM) am Mass General Brigham. „Unser Ziel ist es, die auf Gesichtsfotos basierende Gesundheitsbewertung quantitativer, konsistenter und skalierbarer zu gestalten, um personalisierte Behandlungsentscheidungen zu unterstützen, anstatt das ärztliche Urteil zu ersetzen.“

„Der entscheidende technische Fortschritt besteht darin, dass FAHR-Face aus mehr als 40 Millionen Bildern eine allgemeine Repräsentation des Gesichts lernt, die dann an verschiedene Gesundheitsindikatoren wie biologisches Alter und Überleben angepasst werden kann“, erklärt Dr. Hugo Aerts, Co-Autor und Direktor von AIM am Mass General Brigham. „Dieser Ansatz mit einem Foundation-Modell ermöglicht es uns, mehrere Biomarker für die Gesichtsgesundheit skalierbar zu entwickeln, anstatt jedes Modell von Grund auf neu zu trainieren.“

Obwohl FAHR-FaceAge und FAHR-FaceSurvival auf demselben Foundation-Modell beruhen, erfassten sie unterschiedliche und sich ergänzende Informationen über den Gesundheitszustand von Patienten. Ihre Vorhersagen korrelierten nur schwach, und beide blieben auch bei gemeinsamer Analyse unabhängig mit dem Überleben assoziiert. Die Kombination beider Messgrößen verbesserte die Anpassung des Überlebensmodells in einer externen Validierungskohorte von Krebspatienten weiter.

Jeder Algorithmus stützte sich zudem auf unterschiedliche Gesichtspartien, um die jeweiligen Vorhersagen zu Alter und Sterberisiko zu treffen. FAHR-FaceAge konzentriert sich auf die Nasolabialfalten, die Stirnregion oberhalb der Augenhöhlen und die Schläfen, während FAHR-FaceSurvival die Region unterhalb der Augen und um den Nasenrücken herum analysiert.

„FAHR-FaceSurvival bringt die KI-gestützte Gesichtserkennung einen Schritt weiter, indem es das Überlebensrisiko direkt aus Gesichtsfotos von Krebspatienten lernt“, sagte Aerts. „Unseres Wissens ist dies der erste Nachweis, dass ein KI-Modell das Krebsüberleben direkt anhand eines einfachen Fotos vorhersagen kann.“

Rauchen, Alkohol und Drogen lassen das Gesicht altern

Die Forscher fanden außerdem heraus, dass Lebensstilfaktoren die Gesichtsalterung beeinflussen. Beispielsweise wurden starker Alkoholkonsum, Drogen und Rauchen mit einem biologisch älteren Aussehen in Verbindung gebracht. Rauchen zeigte den deutlichsten Zusammenhang: Aktuelle Raucher wirkten älter als Ex-Raucher, und Ex-Raucher wirkten älter als Menschen, die nie geraucht hatten.

Wer mag, kann sich beteiligen − und sein Gesichtsalter erfahren

„Ein weiteres überraschendes Ergebnis war die hohe Konsistenz des FAHR-FaceAge-Wertes bei alltäglichen Fotovariationen, einschließlich Pose, Beleuchtung, Gesichtsausdruck und Make-up“, bemerkte Mak. „Er blieb auch bei den meisten getesteten plastisch-chirurgischen Eingriffen stabil; lediglich nach einer Nasenkorrektur war eine geringfügige Veränderung zu beobachten.“

Das Team erweitert diese Forschung zudem durch die FaceAge-Forschungsstudie, eine Online-Studie, die von der Ethikkommission genehmigt wurde und unter faceage.bwh.harvard.edu öffentlich zugänglich ist. Teilnehmer können ein Gesichtsfoto hochladen und ihren persönlichen FaceAge-Wert erhalten, während sie Daten beitragen, die Forschenden dabei helfen werden, KI-basierte Verfahren zur Bestimmung von Gesichts-Alterung und Gesundheit zu verbessern und an größeren sowie vielfältigeren Bevölkerungsgruppen zu validieren.

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