Künstliche Intelligenz erkennt im Röntgenbild frühzeitig Krankheiten
Mit einem Röntgenbild des Brustkorbs den tatsächlichen Gesundheitszustand erkennen: Wissenschafter*innen der Osaka Metropolitan University in Japan haben jetzt ein Modell einer Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das mit der Hilfe von Röntgenbildern das chronologische Alter der betreffenden Person - also die Zahl der bisher gelebten Jahre - genau schätzen kann. Entscheidend aber ist eine weitere Fähigkeit dieses Algorithmus: Das System erkennt auch kleinste Abweichungen von einer Aufnahme eines gesunden Menschen, die ein frühes Signal für eine chronische Krankheit sein können. Und in diesem Fall schätzt das System das Alter der Betroffenen höher ein, als es tatsächlich den Lebensjahren nach ist.
Verbesserte Früherkennung von Krankheiten
Nach Ansicht der Studienautor*innen bedeuten diese Ergebnisse einen großen Fortschritt in der medizinischen Bildgebung. Sie würden den Weg für eine verbesserte Früherkennung von Krankheiten und deren frühzeitige Bekämpfung ebnen. Mithilfe dieses Systems könnten Biomarker (biologische Merkmale) ausfindig gemacht werden, die einen Hinweis auf einen frühzeitigen Alterungsprozess geben.
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Das Forschungsteam der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Radiologie an der Graduate School of Medicine der Osaka Metropolitan University entwickelte im ersten Schritt ein KI-Modell, um das Alter gesunder Personen anhand von Röntgenbildern zu schätzen. Anschließend wendeten sie das Modell auf Röntgenbilder von Patient*innen mit bekannten Krankheiten an. Damit sollten Zusammenhänge zwischen den Altersschätzungen und unterschiedlichen Krankheiten analysiert werden.
Die oberen Bilder zeigen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von Patienten im Alter von 21 bis 40 Jahren (links) sowie von 81 bis 100 Jahren. Unten sind die roten Punkte jene, die für eine Altersbestimmung durch die KI am wichtigsten sind.
© Yasuhito Mitsuyama, OMU
Für die Entwicklung, das Training und die Prüfung des KI-Modells zur Altersschätzung wurden insgesamt mehr als 67.000 Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von rund 36.000 gesunden Personen herangezogen, die sich in drei verschiedenen medizinischen Einrichtungen Untersuchungen unterzogen hatten. Dabei zeigte sich eine hohe Übereinstimmung zwischen dem von der KI geschätzten und dem tatsächlichen Alter: Der sogenannte Korrelationskoeffizient (ein Maß für den Zusammenhang) lag bei 0,95. Bei einem Wert von 1 wäre die KI immer komplett richtig gelegen, ein Wert über 0,9 gilt als sehr hoch und gut.
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Erkrankungen lassen Körper altern
Anschließend wurden in das System mehr als 34.000 Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von Patient*innen mit bestimmten, bereits diagnostizierten Erkrankungen eingespielt - darunter Bluthochdruck, zu hoher Harnsäurespiegel im Blut (kann zu Gicht führen) oder einer chronischen Lungenerkrankung (COPD). Bei diesen Bildern zeigte sich eine Differenz zwischen dem von der KI geschätzten Alter und dem tatsächlichen Alter in Lebensjahren: Je höher das von der KI geschätzte Alter im Vergleich zum chronologischen Alter war, desto wahrscheinlicher war es, dass die Betroffenen diese Krankheiten hatten.
"Das chronologische Alter ist einer der wichtigsten Faktoren in der Medizin", wird Yasuhito Mitsuyama, einer der Studienautoren, in einer Aussendung zitiert. "Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das auf den Röntgenbildern basierende scheinbare Alter gesundheitliche Zustände genau widerspiegeln kann. Unser Ziel ist, diese Forschung weiterzuentwickeln und sie anzuwenden, um den Schweregrad chronischer Erkrankungen abzuschätzen, die Lebenserwartung vorherzusagen und mögliche chirurgische Komplikationen zu prognostizieren."
Die Studie ist im Fachjournal The Lancet Healthy Longevity veröffentlicht worden.