Die KI hat durch „Gesichtlesen“ eine Todesliste berechnet, und tatsächlich ist die Hälfte der Vorhersagen eingetroffen?

„Ich sehe, dass dein Stirnfeld schwarz ist, du wirst wahrscheinlich eine blutige Katastrophe erleiden.“

Früher war Fumeis erste Reaktion, nachdem sie diesen Satz gehört hatte: Woher kommt dieser Meister?

Heute hat die KI diese „Gesichtslesekunst“ gelernt.

Und sie redet nicht mit dir über Vermögen oder Liebesglück, sondern startet direkt mit höchstem Schwierigkeitsgrad: Nur anhand eines Gesichts das Sterberisiko von Krebspatienten vorhersagen.

Am 19. Oktober veröffentlichte das führende medizinische Fachjournal *The Lancet Digital Health* eine Studie, die Fumei nach dem Lesen einen Schauer über den Rücken jagte.

Ein Team des Mass General Brigham Gesundheitskonzerns in den USA hat ein KI-Grundmodell namens FAHR-Face entwickelt und darauf aufbauend ein Werkzeug trainiert, das das Überlebensrisiko von Krebspatienten direkt vorhersagt.

Wie absurd ist das Ergebnis?

Von den 10 % der Patienten, die von der KI als „höchstes Risiko“ eingestuft wurden, hat die Hälfte (52,5 %) die 90 Tage nicht überlebt; während von den 10 %, die als „niedrigstes Risiko“ eingestuft wurden, nur 2,1 % innerhalb von 90 Tagen starben.

Kann man an einem Gesicht wirklich das Todesbuch eines Menschen ablesen? Ist das nun ein medizinisches Wunder oder cybernetische Mystik?

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Warum muss man unbedingt „das Gesicht betrachten“, um über Leben und Tod zu entscheiden?

Diese Studie wurde gemeinsam von Einrichtungen wie der Harvard Medical School und dem Mass General Brigham Gesundheitssystem abgeschlossen.

Das Team ist sehr interdisziplinär aufgestellt: Auf der einen Seite steht der Strahlentherapeut Raymond H. Mak, auf der anderen Seite der Leiter des medizinischen KI-Projekts Hugo J. W. L. Aerts.

Einer ist ein Strahlentherapeut, der täglich mit Krebs zu tun hat, der andere ein Experte für medizinische KI.

Die beiden trafen sich und konzentrierten sich auf ein äußerst dringendes Problem: Wie beurteilen Ärzte, ob ein Krebspatient die Behandlung überhaupt verträgt?

Man muss wissen, dass die Krebstherapie nicht nur auf Tumortyp und -stadium abzielt. Die körperliche Grundverfassung und der Grad der Schwäche des Patienten bestimmen direkt, ob Strahlentherapie, Operation oder systemische Therapie durchgeführt werden können.

Aber das Problem ist, dass dieser „Körperzustand“ oft nur anhand der subjektiven Erfahrung des Arztes geschätzt werden kann und kaum präzise quantifizierbar ist.

Daher konzentrierte sich das Team auf eine kostenlose, jedem verfügbare und oft übersehene Datenquelle: das Gesicht.

Sie entwickelten das Grundmodell FAHR-Face, dessen Kernlogik lautet: Lassen Sie die KI zuerst das „Lesen von Gesichtern“ lernen und lehren Sie sie dann, verschiedene „fachspezifische Aufgaben“ zu lösen.

Um diese Grundlage zu schaffen, verwendete das Team die visuelle Transformer-Architektur und eine anspruchsvolle Trainingsmethode namens „Masked Autoencoder“.

Während des Trainings verdeckt das System zufällig etwa 75 % der Fläche des Fotos und zwingt die KI, das gesamte Gesicht aus den verbleibenden Informationen zu ergänzen und zu rekonstruieren.

Wenn dieser „Super-Basismodell“ trainiert ist, werden zwei spezifische Werkzeuge feinabgestimmt:

FAHR-FaceAge: Schätzen Sie das Alter anhand des Gesichts, um die Beziehung zwischen Gesichtsalterung und Überlebensergebnissen zu untersuchen.

FAHR-FaceSurvival: Sehen Sie sich direkt das Gesicht von Krebspatienten an, um das Überlebensrisiko vorherzusagen.

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Was sieht die KI eigentlich im Gesicht?

Wie genau „beurteilt die KI das Leben und Tod anhand des Gesichts“? Tatsächlich ging das Team in zwei Schritten vor.

Erster Schritt: Lassen Sie die KI lernen, das Alter anhand des Gesichts zu berechnen.

Sie entwickelten FAHR-FaceAge und trainierten es mit mehr als 740.000 Fotos mit echten Altersmarkierungen. Bei öffentlichen Tests betrug der durchschnittliche Unterschied zwischen dem von ihr berechneten Alter und dem tatsächlichen Alter nur 5,1 Jahre.

Aber nur das Alter berechnen zu können, ist nichts Besonderes.

Was das Team wirklich herausfinden wollte, war: Stecken in den Alterungsmerkmalen des Gesichts nicht auch Codes, die mit Gesundheit und sogar Leben und Tod zusammenhängen?

Zweiter Schritt: Lassen Sie die KI direkt nach Mustern zwischen Gesicht und Leben und Tod suchen.

Das Team zog sein zweites großes Werkzeug heraus: FAHR-FaceSurvival. Sie trainierten es direkt mit 34363 Fotos von Krebspatienten in Kombination mit den echten Überlebensergebnissen der Patienten.

Tatsächlich hat die KI hier kein Röntgenauge und kann die Krebszellen im Körper nicht sehen. Sie führt rein statistische Auswertungen in riesigen Datenmengen durch: Welche Menschen haben ein höheres Sterberisiko?

Aber wo genau steckt dieses Muster im Gesicht?

Das Team rief die „Heatmap“ der KI auf (also das folgende Bild), um zu sehen, worauf sie sich bei ihrer Beurteilung konzentriert (die hellen Stellen sind die Bereiche, auf die die KI besonders achtet).

Es stellte sich heraus, dass die beiden Modelle völlig unterschiedliche Bereiche beachten:

FAHR-FaceAge (Altersberechnung): Konzentriert sich auf Stirn, Schläfen und Nasolabialfalten. Das entspricht genau unserer menschlichen Intuition, denn diese Bereiche sind die typischen Zonen, in denen Falten entstehen und das Alter sichtbar wird.

FAHR-FaceSurvival (Lebens- und Todbeurteilung): Der Blick verschiebt sich nach unten und fixiert sich fest auf die Bereiche unter den Augen und den mittleren Gesichtsbereich am Nasenrücken.

Das ist sehr interessant, warum muss man für die Beurteilung von Leben und Tod auf die Bereiche unter den Augen und den mittleren Gesichtsbereich achten?

Obwohl die Heatmap uns nicht direkt das „Warum“ sagen kann, ergibt sich dies in Kombination mit medizinischen Allgemeinwissen logisch.

Aus medizinischer Sicht verbrauchen bösartige Tumoren den Körper extrem stark, bei Patienten treten leicht extreme Schwächen auf wie Verlust von Gesichtsfett, Vertiefung der Augenhöhlen und Muskelatrophie.

Das ist eigentlich ein Zeichen für die Abnahme der körperlichen Reservefunktion und allgemeine Schwäche.

Aber bei der täglichen Sprechstunde ist dieser „leichte Kollaps der Gesichtsstruktur“ für Ärzte mit bloßem Auge kaum auf einen Blick quantifizierbar.

Die KI hingegen erfasst dank der Lebens- und Todsdaten von Zehntausenden von Menschen feinfühlig diese „Müdigkeit“, die mit bloßem Auge leicht übersehen wird.

Aber ist die Beurteilung der KI wirklich zuverlässig? Ist es nicht nur ein zufälliger Treffer?

Das Forschungsteam führte auch unabhängige Validierungen durch. Selbst nachdem alle Störfaktoren, die Ärzte bereits kennen wie Alter, Geschlecht und Krebsstadium, vollständig ausgeschlossen wurden, blieben die Ergebnisse erstaunlich.

Bei dem Viertel der Patienten mit dem höchsten von der KI vorhergesagten Risiko war das Sterberisiko immer noch 3,23 Mal so hoch wie bei dem Viertel der Patienten mit dem niedrigsten Risiko!

Man sieht also, dass ein gewöhnliches Gesichtsfoto weit mehr Informationen enthält, als wir mit bloßem Auge wahrnehmen können.

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Wie weit ist es bis zum tatsächlichen Einsatz im Krankenhaus?

An dieser Stelle ist auch Fumei voller Begeisterung und möchte wissen, wann diese Technologie wirklich in Krankenhäusern eingesetzt wird.

Offensichtlich will das Forschungsteam nicht, dass diese Technologie nur in Papieren verbleibt.

Derzeit haben sie das öffentliche Projekt FaceAge Research Study gestartet (die folgende Website), bei dem normale Menschen Fotos hochladen können, um ihre eigenen Forschungsergebnisse zu erhalten und gleichzeitig dem Team zu helfen, vielfältigere Daten zu sammeln.

Warum sollen normale Menschen teilnehmen? Weil die KI am meisten Angst vor „Einseitigkeit“ hat.

Die vorhandenen Modelle können bei bestimmten spezifischen Bevölkerungsgruppen sehr genau sein, aber bei anderer Hautfarbe oder anderer Altersgruppe ist die Wirkung möglicherweise nicht gleich gut.

Nur wenn die Daten ausreichend vielfältig und breit gestreut sind, kann es zu einem wirklich universellen Werkzeug werden.

Aus klinischer Sicht hat diese Angelegenheit, wenn sie wirklich funktioniert, ein enormes Potenzial.

Zum Beispiel ist die Frage, ob ältere Krebspatienten eine hochintensive Behandlung aushalten können, seit jeher ein schwieriges Bewertungsproblem für Ärzte.

Wenn ein Gesichtsfoto zusätzliche Risikohinweise liefern kann, kann man sagen, dass es älteren Patienten in gewissem Maße „unnötige Leiden erspart“ – das ist auch die ursprüngliche Absicht dieser Studie.

Der Experte für medizinische KI, Professor Hugo Aerts, blickt noch weiter: In Zukunft wird diese Technologie möglicherweise nicht nur bei Krebs eingesetzt.

Schließlich braucht ein Foto keine teuren Geräte, man kann es mit einem Handy aufnehmen.

In Zukunft kann in örtlichen Kliniken, im häuslichen Pflegebereich oder sogar in der Telemedizin das regelmäßige Aufnehmen eines Gesichtsfotos medizinisches Personal dabei unterstützen, alarmierende Anomalien zu erkennen.

Für Chemotherapiepatienten können kontinuierliche Gesichtsaufzeichnungen Ärzten auch ermöglichen, die Veränderungen ihres Körperzustands dynamisch zu beobachten.

Aber zwischen „vorhersagen können“ und „wirklich nützlich sein“ liegen noch mehrere große Hürden.

Obwohl die KI den Zusammenhang zwischen Gesichtsmerkmalen und Überlebensergebnissen gefunden hat, kann