Vom Selfie zur Diagnose?

us | Manchen Menschen sieht man auf den ersten Blick an, dass sie krank sind. So können zum Beispiel Farbe und Zustand der Haut viel über den Gesundheitszustand einer Person aussagen. Haarausfall, Gesichtsfalten, Fetteinlagerungen in der Haut und den Augen können Anzeichen für kardiovaskuläre Krankheiten sein. Chinesische Forscher haben sich das zunutze gemacht und einen Algorithmus entwickelt, der anhand von Bildern eines menschlichen Gesichts erkennen soll, ob der Patient an einer koronaren Herzerkrankung leidet. Sie trainierten und validierten den Algorithmus mit den Gesichtern von 5796 Probanden und testeten ihn mit den Gesichtern weiterer 1013 Probanden. Von jedem Patienten benötigt das Programm Bilder des Kopfes aus vier verschiedenen Winkeln. Zur Kontrolle der Ergebnisse führten die Wissenschaftler bei allen Teilnehmern eine Angiographie durch. Eine Stenose von 50% oder mehr werteten die Forscher als koronare Herzerkrankung. Im Vergleich zu herkömmlichen Vortests auf kardiovaskuläre Erkrankungen, wie dem Diamond-Forrester-Modell, erzielte der neue Algorithmus bessere Ergebnisse. In ihrer Publikation im „European Heart Journal“ berichten die Wissenschaftler von einer Sensitivität ihres Tests von 0,80. Die Spezifität fiel mit 0,54 deutlich niedriger aus, die Falsch-positiv-Rate des Tests ist also vergleichsweise hoch. Außerdem bestand die Studienpopulation zum größten Teil aus Chinesen. Für eine breite Anwendung des Modells, etwa in Form einer Smartphone-App, die Selfies auswertet, müsste der Algorithmus mit größeren und vielfältigeren Populationen trainiert werden. Vorerst zeigt die Entwicklung aber, mit welchen diagnostischen Möglichkeiten die Medizin der Zukunft arbeiten könnte. |