Google startet KI-Zukunftsfonds für Start-ups
14/05/2025Sakanas Neues Modell Denkt Wie ein Gehirn
14/05/2025Durchbruch in der Gesichtserkennung
Hinter jedem Gesicht verbirgt sich eine medizinische Geschichte. Ein bahnbrechender Fortschritt von Mass General Brigham ermöglicht es Ärzten jetzt, Überlebensraten bei Krebs einfach durch die Analyse eines Patientenfotos vorherzusagen. Ihr FaceAge-Tool nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um biologische Altersmarker zu entschlüsseln – und offenbart dabei wichtige gesundheitliche Erkenntnisse, die selbst ausgebildete Ärzte übersehen könnten. Diese Technologie übertrifft herkömmliche Methoden bei der Einschätzung der Lebenserwartung von Krebspatienten und markiert einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise, wie Ärzte Behandlungen planen und Pflegeentscheidungen treffen. In Kombination mit bestehenden Diagnosewerkzeugen eröffnet die Gesichtserkennung neue Möglichkeiten für personalisierte Krebsbehandlung und genauere Überlebensprognosen. Die Studie ergab, dass Krebspatienten typischerweise fünf Jahre älter aussahen als ihr tatsächliches Alter.
Software zur Überlebensvorhersage analysiert Ausdrücke
Moderne Software prognostiziert jetzt Überlebensraten bei Krebs durch die Analyse von Gesichtsbildern der Patienten. Das System namens FaceAge untersucht biologische Altersmarker und hat sich als präziser erwiesen als herkömmliche klinische Beurteilungen.
Die Technologie, die an fast 59.000 Gesichtsbildern trainiert wurde, hilft Ärzten bei der Bestimmung der Lebenserwartung und der Gestaltung von Behandlungsplänen. Studien zeigen, dass Krebspatienten oft ein biologisches Alter aufweisen, das ihr chronologisches Alter übersteigt und die Überlebenschancen beeinflusst. Patienten in der Studie erschienen im Durchschnitt 4,79 Jahre älter als ihr tatsächliches Alter.
In einer Studie mit 100 Palliativpatienten übertraf FaceAge die Genauigkeit von Klinikern bei der Vorhersage von Sechs-Monats-Überlebensraten. Das System bewertet körperliche Merkmale, die mit Alterungsprozessen, Genetik und allgemeiner physiologischer Gesundheit zusammenhängen.
Das Tool dient als objektives Maß und ergänzt bestehende medizinische Beurteilungen. In Kombination mit klinischer Expertise verbessert es die Entscheidungsfindung für personalisierte Behandlungsstrategien. Diese Innovation kommt besonders Palliativteams bei der Planung geeigneter Interventionen zugute.
Die Forschung untersucht weiterhin zusätzliche Anwendungsmöglichkeiten, wobei die aktuellen Ergebnisse ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Krebsversorgung zeigen. Der Erfolg des Systems stellt traditionelle Bewertungsmethoden in Frage und bietet eine neue Dimension in der Patientenbeurteilung.
Quellenangabe
- https://www.massgeneralbrigham.org/en/about/newsroom/press-releases/ai-face-photos-tool-estimate-age-predict-cancer-outcomes
- https://winshipcancer.emory.edu/magazine/issues/2024/spring/features/how-ai-is-changing-cancer-medicine/index.html
- https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-researchers-invented-a-new-class-of-ai-to-improve-cancer-research-and-treatments/
- https://www.cancerresearch.org/blog/january-2025/ai-cancer
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2024/09/new-ai-tool-can-diagnose-cancer-guide-treatment-predict-patient-survival/
- https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/patient-care/ai-tool-predicts-cancer-survival-from-face-photos/
- https://www.foxnews.com/health/ai-tool-scans-faces-predict-biological-age-cancer-survival
- https://idtechwire.com/face-algorithm-uses-photos-to-predict-cancer-survival-outcomes/
- https://www.joinhorizon.ai/p/ai-tool-predicts-cancer-survival-from-face-photos
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10965465/