Algorithmus erkennt Herzerkrankungen auf Selfies

Für eine orientierende Einschätzung genügen vier Selbstportraits aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Anhand dieser Aufnahmen kann ein Bilderkennungsprogramm, das auf künstlicher Intelligenz basiert, das Risiko für eine Herz-Kreislauf-Erkrankung ermitteln.

Das selbstlernende System wurde für die Entwicklung mit Daten und Bildern von knapp 5800 Personen gefüttert. Die Forschenden haben äußere Indikatoren, die auf bestimmte Herzerkrankungen schließen lassen, kategorisiert. Zu den sichtbaren Merkmalen gehören schüttere oder graue Haare, gelbliche Cholesterinablagerungen um die Augenlieder und Ohrläppchenfalten.

Im Test hatte der Algorithmus, der im Fachmagazin "European Heart Journal" der European Society of Cardiology vorgestellt wurde, eine Treffsicherheit von 80 Prozent bei der Erkennung einer Koronaren Herzkrankheit (KHK). 

Das System ist noch nicht ausgereift, muss noch verfeinert und auf andere Ethnien angepasst werden. Charalambos Antoniades, Professor für Herz-Kreislauf-Medizin an der University of Oxford sieht in der Arbeit der chinesischen Kollegen jedoch eine große Chance für die medizinische Diagnostik und die Identifizierung von Risikopersonen.

Langfristig kann die von der KI unterstützenden Methode eine kostengünstige, einfache und effektive Möglichkeit sein, Menschen zu identifizieren, die weiteren Untersuchung bedürfen. Bedeutsam ist ein solcher Ansatz auch für Regionen auf der Welt, die wirtschaftlich schlechter aufgestellt sind und über schwache Screening-Programme für Herz-Kreislauf-Erkrankungen verfügen.