Kann eine KI das Sterberisiko am Gesicht erkennen?

In der Hochrisikogruppe starb mehr als jeder Zweite innerhalb von 90 Tagen

Wie groß die Unterschiede sind, zeigt eine Auswertung mit 3.820 Krebspatienten. 122 von ihnen ordnete FAHR-FaceSurvival der höchsten Risikogruppe zu. 64 dieser Patienten – also 52,5 Prozent – starben innerhalb von drei Monaten nach der Aufnahme des Fotos. In der Gruppe mit dem niedrigsten Risiko, zu der 975 Patienten gehörten, waren es nur etwa zwei Prozent.

Auch das geschätzte Gesichtsalter erwies sich als aussagekräftig. Unter rund 38.000 Patienten aus Boston hatten jene, die mindestens fünf Jahre älter aussahen, als sie tatsächlich waren, ein um 21 Prozent höheres Sterberisiko – auch dann, wenn Alter, Geschlecht und Krebsart herausgerechnet wurden. Bei 1.060 Patienten schätzte die KI das Alter sogar um mehr als 20 Jahre höher ein. Von ihnen starb gut jeder Fünfte innerhalb von 90 Tagen.

Wichtig ist dabei: Die KI sagt nicht voraus, wann ein einzelner Mensch stirbt. Sie erkennt statistische Unterschiede zwischen Patientengruppen. Am genauesten wurden die Prognosen, wenn die Forscher beide Werkzeuge kombinierten – denn sie erfassen offenbar unterschiedliche Informationen.

Auf welche Gesichtspartien die KI achtet

Mithilfe sogenannter Aufmerksamkeitskarten – einer Art Wärmebild, das zeigt, wohin ein Algorithmus „schaut“ – konnten die Forscher nachvollziehen, welche Bereiche für die Einschätzung besonders wichtig sind. Dabei zeigte sich ein klarer Unterschied:

•       Für das Alter achtet die KI vor allem auf die Falten zwischen Nase und Mundwinkeln, auf die Stirn oberhalb der Augen und auf die Schläfen.

•       Für das Sterberisiko rückt dagegen die Partie unterhalb der Augen und rund um den Nasenrücken in den Mittelpunkt.

Was genau die KI dort wahrnimmt, ist allerdings offen. „Wir wissen nicht genau, worauf diese Algorithmen schauen“, räumte Mak gegenüber dem Boston Globe ein. Die Karten verraten nur, wohin der Algorithmus blickt – nicht, ob er Tränensäcke, Falten, Pigmentflecken oder geschwundene Muskulatur an den Schläfen bewertet.

Eine mögliche Erklärung ist der Verlust von Muskel- und Fettgewebe. Bei schweren Erkrankungen verändert sich häufig die Körperzusammensetzung, und das kann im Gesicht sichtbar werden. Bislang ist das jedoch eine Vermutung.

Schon Hippokrates beschrieb dieses Gesicht

Die Ergebnisse haben eine bemerkenswerte historische Parallele. Der griechische Arzt Hippokrates beschrieb vor rund 2.400 Jahren das Gesicht eines Sterbenden: spitze Nase, hohle Augen, eingefallene Schläfen. In der Medizin ist dieses Bild bis heute als „Facies hippocratica“ bekannt.

Einige dieser Gesichtsregionen spielen nun auch für die moderne KI eine wichtige Rolle – obwohl sie von Hippokrates nichts wissen konnte. Trainiert wurde sie ausschließlich mit Fotos und der Information, wie alt jemand war und ob er verstorben ist. Dieses Echo über Jahrtausende hinweg in den eigenen Algorithmen wiederzufinden, sei „sehr unheimlich“ gewesen, sagte Mak gegenüber CNN.

Ob die KI tatsächlich dieselben körperlichen Veränderungen erfasst, die Hippokrates beschrieb, ist allerdings nicht bewiesen.

Rauchen, Alkohol, Make-up: Was das Gesichtsalter beeinflusst

Die Forscher untersuchten auch, welche Lebensgewohnheiten mit einem älteren Gesichtsalter zusammenhängen. Laut der Pressemitteilung von Mass General Brigham gingen starker Alkoholkonsum, Drogenkonsum und Rauchen jeweils mit einem älteren Aussehen einher. Beim Rauchen war das Muster am deutlichsten: Aktive Raucher wirkten älter als ehemalige Raucher – und diese wiederum älter als Menschen, die nie geraucht hatten.

Überraschend robust zeigte sich das System gegenüber Äußerlichkeiten. Kopfhaltung, Licht, Gesichtsausdruck und Make-up veränderten die Einschätzung kaum, ebenso die meisten Schönheitsoperationen. Eine Ausnahme bildeten Nasenkorrekturen, nach denen die KI das Gesichtsalter im Durchschnitt etwas höher einschätzte. Offenbar achtet das System auf andere Merkmale als das menschliche Auge.

Trotzdem gilt: Das Gesichtsalter ist kein direktes Maß für das biologische Altern von Zellen oder Organen.

Wofür Ärzte die Technik nutzen wollen

Gerade bei älteren Krebspatienten sagt das Geburtsdatum oft wenig aus. Zwei gleich alte Menschen können körperlich sehr unterschiedlich belastbar sein. Der eine verkraftet eine intensive Chemotherapie oder Operation gut, für den anderen ist sie womöglich zu viel. Eine gründliche Untersuchung der Belastbarkeit bekommen ältere Krebspatienten trotzdem nur selten – meist bleibt es bei einer Einschätzung nach Augenmaß.

Hier soll die KI ansetzen. Ziel sei es, die Beurteilung anhand von Gesichtsfotos messbarer und einheitlicher zu machen, erklärt Mak – als Unterstützung für personalisierte Behandlungsentscheidungen, nicht als Ersatz für das ärztliche Urteil.

Ob das im Klinikalltag funktioniert, prüfen derzeit zwei Studien. In der ersten untersuchen die Forscher bei 60 Patienten ab 65 Jahren mit Lungenkrebs im Frühstadium, ob die KI vor der Bestrahlung jene Patienten herausfiltert, die zusätzliche Unterstützung brauchen, etwa Ernährungsberatung oder Physiotherapie. In der zweiten kombinieren Thoraxchirurgen die Gesichtsanalyse mit Daten von Wearables, um das Risiko für Komplikationen nach großen Operationen abzuschätzen.

Kann man sein eigenes Gesicht von der KI analysieren lassen?

Seit dem Frühjahr können Interessierte eigene Fotos auf einem Forschungsportal des Brigham and Women’s Hospital hochladen. Nach einer Einwilligung und einem kurzen Fragebogen, unter anderem zu Schlaf und Bewegung, schätzt FaceAge innerhalb von Sekunden das biologische Alter. Laut Boston Globe haben bereits mehr als 10.000 Menschen teilgenommen. Die Forscher wollen mit den Daten untersuchen, welche Gewohnheiten und Erkrankungen mit einem jüngeren oder älteren Aussehen zusammenhängen.

Zwei Dinge sollten Interessierte wissen: Das Portal dient der Forschung, nicht der Diagnose – eine Einschätzung des Sterberisikos gibt es dort nicht. Zudem werden Gesichtsfotos und auf Wunsch Gesundheitsangaben an ein US-Forschungsprojekt übermittelt. Wer teilnehmen möchte, sollte die Einwilligungserklärung daher sorgfältig lesen.

Was die KI noch nicht kann

Trotz der eindrucksvollen Ergebnisse hat die Studie wichtige Grenzen:

•       Sie beruht auf bereits vorhandenen Patientendaten. Die Vorhersagen wurden rückblickend geprüft, nicht in einer klinischen Studie.

•       Die Aussagekraft schwankte je nach Krebsart. Der Pathologe Pratik Shah von der University of California, Irvine, der nicht an der Studie beteiligt war, weist darauf hin, dass das Gesichtsalter nur bei 18 von 28 Krebsarten einen signifikanten Zusammenhang mit dem Überleben zeigte.

•       Die Patienten stammten aus Kliniken in Boston und Maastricht. Wie zuverlässig das Verfahren in anderen Bevölkerungsgruppen und bei gesunden Menschen funktioniert, ist offen.

•       Möglicherweise registriert die KI vor allem sichtbare Folgen einer bereits fortgeschrittenen Erkrankung – und keine neuen, bislang unbekannten Gesundheitsmerkmale.

Hinzu kommen ethische Fragen. Gesichtsfotos sind leicht zu beschaffen – und es ist nicht schwer, sich vorzustellen, dass Versicherungen oder Arbeitgeber eines Tages Interesse an solchen Gesundheitsprognosen haben könnten. Aerts hatte bereits beim Vorgängermodell eingeräumt, dass die Technik bei Missbrauch auch Schaden anrichten könne.

FAHR-Face ist deshalb kein etabliertes Diagnoseinstrument. Und mit einem gewöhnlichen Selfie lässt sich schon gar nicht bestimmen, wie lange ein gesunder Mensch leben wird.

Fazit: Ein neuer Blick auf ein vertrautes Gesicht

Die Vorstellung, dass ein Foto Hinweise auf die gesundheitliche Zukunft enthält, wirkt zunächst beinahe unheimlich. Die eigentliche Erkenntnis der Studie ist aber eine andere: Unser Gesicht enthält offenbar mehr medizinisch verwertbare Informationen, als sich mit bloßem Auge zuverlässig erfassen lässt. Ob daraus ein Werkzeug wird, das Krebspatienten zu einer besser abgestimmten Behandlung verhilft, müssen die laufenden Studien zeigen.