Selfie-Diagnose

Die Bilder werden einfach per Internet an den Mediziner geschickt. Mithilfe eines KI-Bilderkennungsprogramms stellt er dann seine Diagnose. 'Dies ist ein Schritt hin zur Entwicklung eines auf Deep Learning basierenden Tools, mit dem das Risiko von Herzerkrankungen anhand des Gesichts bewertet werden kann', sagt Entwickler Zhe Zheng vom Chinesischen Nationalen Zentrum für Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Oberstes Ziel für Zheng war es, eine einfache Methode für eine Vorauswahl zu treffen, um die Patienten zu erkennen, die weiterer Therapien bedürfen. Der jetzt im 'European Heart Journal' der European Society of Cardiology vorgestellte Algorithmus erfordere jedoch noch eine weitere Verfeinerung, um auch andere ethnische Gruppen zu analysieren.

Erfahrene Ärzte wissen, dass bestimmte Merkmale des Gesichts und des Kopfes mit einem erhöhten Risiko für Herzerkrankungen verbunden sind. Dazu gehören schütteres oder graues Haar, Falten, Ohrläppchenfalten und Xanthelasmata (kleine gelbe Cholesterinablagerungen unter der Haut, normalerweise um den Augenlidern). Mediziner, die nicht speziell darauf geschult sind, können diese Zeichen jedoch nicht sicher interpretieren.

Um einen Algorithmus zu entwickeln, der Risiken erkennt, hat Zheng mit Xiang-Yang Ji von der Tsinghua-Universität zusammengearbeitet. Er wählte mit seinem Team 5.796 Probanden aus acht chinesischen Krankhäusern aus. Krankenschwestern fotografierten Gesicht und Schädel aus vier Perspektiven. Ein Teil der Probanden litt an unterschiedlichen Herzkrankheiten, die mit klassischer Diagnostik erkannt worden waren.

Mit den Bildern und den zugehörigen medizinischen Befunden fütterte Ji den Algorithmus, um ihn darauf zu trainieren, die Symptome richtig zuzuordnen. Anschließend testeten die Mediziner die Fähigkeiten des Systems an 1.013 Patienten. Es lag in 80 Prozent aller Fälle richtig. Charalambos Antoniades, Professor für Herz-Kreislauf-Medizin an der University of Oxford, lobt den Ansatz seiner chinesischen Kollegen und spricht von einem neuen Potenzial in der medizinischen Diagnostik.

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