Neues KI-Modell schätzt Überlebenswahrscheinlichkeit von Krebspatienten anhand von Gesichtsfotos

Ein Forschungsteam von Mass General Brigham hat ein KI-Modell entwickelt, das die Überlebenswahrscheinlichkeit von Krebspatienten anhand von Gesichtsfotos einschätzen kann. Die im Lancet Digital Health veröffentlichte Studie stellt das Tool FAHR-FaceSurvival vor, das mit einem Datensatz aus 40 Millionen allgemeinen Gesichtsbildern sowie Daten von 30.000 Krebspatienten trainiert wurde.

Die Ergebnisse deuten auf eine signifikante Korrelation zwischen hohen Risikowerten des Modells und einer erhöhten Sterblichkeit hin. Bei Patienten, deren Aufnahmen die höchsten 10 Prozent der Risikopunkte erhielten, verstarb die Hälfte innerhalb von drei Monaten, während dies in der Gruppe mit den niedrigsten Werten nur bei 2 Prozent der Fall war. Das Modell konzentriert sich dabei vor allem auf den Bereich der Nase und unterhalb der Augen.

Diese Forschung knüpft an eine frühere Arbeit des Teams an, bei der ein KI-Modell zur Bestimmung des biologischen Alters anhand von Gesichtsmerkmalen erstellt wurde. Durch die Kombination von Überlebensprognosen und Altersbiometrie wollen die Forscher Klinikern ein besseres Bild des allgemeinen Gesundheitszustands und der Belastbarkeit eines Patienten vermitteln.

Laut Raymond Mak, Onkologe am Mass General Brigham Cancer Institute, soll das Tool personalisierte Behandlungsentscheidungen unterstützen, anstatt das ärztliche Urteil zu ersetzen. Das Ziel besteht darin, eine skalierbare Methode zur Einschätzung zu entwickeln, ob Patienten für intensive Behandlungen wie Strahlentherapie oder Operationen in Frage kommen.