1 Woche her
KI-basierte Analyse von Gesichtsmerkmalen zur Vorhersage von Krebserkrankungen
Artificial Intelligence (AI) spielt eine immer wichtigere Rolle in der medizinischen Diagnostik. Ein neues Tool, FaceAge, entwickelt von einem Team von Wissenschaftlern am Mass General Brigham, verspricht, diese Entwicklung weiter voranzutreiben. Durch die Analyse von Selfies kann FaceAge das biologische Alter einer Person bestimmen und damit wichtige Informationen für die Krebsbehandlung liefern.
FaceAge ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das auf über 60.000 Bildern trainiert wurde. Es berücksichtigt Details wie Hauttextur, Muskeltonus und Augenform, um das Alter eines Menschen genauer einzuschätzen, als es das chronologische Alter vermag. Diese objektive Messung kann entscheidend für die Anpassung von Krebstherapien sein, da sie das tatsächliche biologische Alter des Patienten berücksichtigt.
Die Forschung zeigte, dass Patienten mit einem biologischen Alter über 85 schlechtere Überlebenschancen hatten, selbst nach Berücksichtigung von Geschlecht, Tumorart und chronologischem Alter. Dies deutet darauf hin, dass FaceAge verborgene Signale erkennt, die Ärzten bei der reinen visuellen Einschätzung entgehen könnten.
Während das Tool vielversprechende Ergebnisse zeigt, ist weitere Validierung notwendig, um sicherzustellen, dass kulturelle, kosmetische oder fotografische Faktoren die Resultate nicht verzerren. Dennoch eröffnet FaceAge neue Möglichkeiten in der Entwicklung von Biomarkern aus Alltagsfotos, was langfristig weit über die Krebsbehandlung hinausgehen könnte.
FaceAge ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das auf über 60.000 Bildern trainiert wurde. Es berücksichtigt Details wie Hauttextur, Muskeltonus und Augenform, um das Alter eines Menschen genauer einzuschätzen, als es das chronologische Alter vermag. Diese objektive Messung kann entscheidend für die Anpassung von Krebstherapien sein, da sie das tatsächliche biologische Alter des Patienten berücksichtigt.
Die Forschung zeigte, dass Patienten mit einem biologischen Alter über 85 schlechtere Überlebenschancen hatten, selbst nach Berücksichtigung von Geschlecht, Tumorart und chronologischem Alter. Dies deutet darauf hin, dass FaceAge verborgene Signale erkennt, die Ärzten bei der reinen visuellen Einschätzung entgehen könnten.
Während das Tool vielversprechende Ergebnisse zeigt, ist weitere Validierung notwendig, um sicherzustellen, dass kulturelle, kosmetische oder fotografische Faktoren die Resultate nicht verzerren. Dennoch eröffnet FaceAge neue Möglichkeiten in der Entwicklung von Biomarkern aus Alltagsfotos, was langfristig weit über die Krebsbehandlung hinausgehen könnte.
Lesenswert hierzu
Dieser Artikel wurde vollständig oder teilweise durch eine Künstliche Intelligenz (KI) erstellt. Obwohl wir bemüht sind, genaue und aktuelle Informationen bereitzustellen, können wir keine Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit des Inhalts übernehmen. Bitte überprüfen Sie alle Informationen und ziehen Sie bei Bedarf eine fachkundige Beratung hinzu.
