KI sagt den Verlauf einer Krebstherapie vorher

Tool "FaceAge" des Mass General Brigham errechnet aus simplen Selfies das biologische Alter

Ergebnis einer "FaceAge"-Analyse: biologisch deutlich jünger (Bild: massgeneralbrigham.org)

Boston (pte001/12.05.2025/06:00)

Mit der KI-Software "FaceAge" bestimmen Forscher des Mass General Brigham das biologische Alter von Menschen aus deren Porträts. Dieses wiederum lässt Rückschlüsse darauf zu, wie eine Krebserkrankung verläuft. Den Entwicklern zufolge haben Krebspatienten im Schnitt ein höheres FaceAge als Gesunde. Sie sehen etwa fünf Jahre älter aus, als es ihrem chronologischen Alter entspräche.

Abschätzen der Chancen

Ein höheres FaceAge deutet zudem auf schlechtere Überlebenschancen bei mehreren Krebsarten hin. Zudem schneidet die Software bei der Vorhersage der kurzfristigen Lebenserwartung von Patienten, die eine palliative Strahlentherapie erhalten, besser ab als Ärzte, heißt es. "Wir können Künstliche Intelligenz nutzen, um das biologische Alter einer Person anhand von Gesichtsbildern abzuschätzen. Unsere Studie zeigt, dass diese Infos klinisch relevant sein können", so Forscher Hugo Aerts.

"Ein einfaches Selfie enthält wichtige Informationen, die bei klinischen Entscheidungen und der Erstellung von Behandlungsplänen für Patienten und Ärzte hilfreich sein können. Wie alt jemand im Vergleich zu seinem chronologischen Alter aussieht, ist wirklich wichtig. Personen mit einem FaceAge, das niedriger ist als ihr chronologisches Alter, erholen sich nach einer Krebstherapie deutlich schneller", verdeutlicht der Wissenschaftler.

Ärzte oft voreingenommen

Betreten Patienten den Untersuchungsraum, kann ihr Aussehen Ärzten Hinweise auf deren allgemeinen Gesundheitszustand und die Vitalität geben. Diese intuitiven Einschätzungen können in Kombination mit dem chronologischen Alter des Patienten und vielen anderen biologischen Messwerten dabei helfen, die beste Therapie zu bestimmen. Doch Ärzte können Vorurteile hinsichtlich des Alters haben, die sie beeinflussen, sodass objektivere, prädiktive Messwerte besser sein.

Mit diesem Ziel vor Augen haben die Forscher FaceAge trainiert. Das Tool wurde anhand von 58.851 Fotos von vermutlich gesunden Personen aus öffentlichen Datensätzen angelernt. Das Team hat den Algorithmus an einer Kohorte von 6.196 Krebspatienten aus zwei Zentren unter Verwendung von Fotos getestet, die routinemäßig zu Beginn der Strahlentherapie aufgenommen werden. Das Ergebnis: Die KI lieferte weitaus bessere Prognosen als Ärzte.

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