Ein US-Forscherteam hat eine KI entwickelt, die das biologische Alter einer Person anhand ihres Gesichts schätzen und bei Krebspatienten deren kurzfristige Überlebenschancen bewerten kann. Diese Arbeit, veröffentlicht am 19. Oktober 2026 in der Zeitschrift The Lancet Digital Health, stammt vom Mass General Brigham, dem größten akademischen Krankenhausnetzwerk in Massachusetts, das mit Harvard verbunden ist.
Bei einem Krebspatienten kann das Gesicht Onkologen wertvolle Hinweise liefern. Diese morphologischen Marker helfen Klinikern beispielsweise zu beurteilen, ob ein Patient robust genug ist, um eine schwere Chemo- oder Strahlentherapie zu verkraften. Diese Einschätzung ist jedoch von Natur aus subjektiv: Sie kann von Arzt zu Arzt variieren und ist nicht reproduzierbar.
Das Team des Mass General Brigham entwickelte ein Modell namens FAHR-Face, für « Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition – Face ». Es wurde mit über 40 Millionen Gesichtsfotos trainiert und dann auf zwei Aufgaben spezialisiert: die Schätzung des biologischen Alters (FAHR-FaceAge) und die Vorhersage des Überlebens eines Krebspatienten (FAHR-FaceSurvival). Laut den Autoren handelt es sich um « die erste Demonstration, dass ein KI-Modell das Überleben eines Krebspatienten direkt aus einem einfachen Foto vorhersagen kann ».
Ein auf Medizin ausgerichtetes « Foundation-Modell »
Wie ChatGPT oder Gemini ist FAHR-Face ein « Foundation-Modell », also ein Modell, das zunächst mit einer sehr großen Datenmenge trainiert wird, um ein allgemeines Verständnis seines Bereichs zu erlangen, und dann für gezielte Aufgaben spezialisiert wird. Der Unterschied liegt in seinem Korpus: Fotos menschlicher Gesichter aller ethnischen Hintergründe und Altersgruppen, nicht Text. Durch deren Analyse hat das Modell gelernt, was ein Gesicht strukturiert (Proportionen, Hauttextur, Tiefe der Falten, Zustand der Unteraugenregion), aber auch, was es im Laufe der Zeit verändert, wie zelluläre Alterung, Krankheiten, Rauchen, Alkohol und Nährstoffmängel. Die Forscher haben dann diese Basis auf die beiden medizinischen Anwendungen ausgerichtet.
FAHR-FaceAge interessiert sich für den tatsächlichen Zustand der Zellen, Gewebe, Organe und physiologischen Systeme einer Person, im Gegensatz zu ihrem chronologischen Alter. Es konzentriert sich auf Stirn, Schläfen, Nasolabialfalten (die Falten, die Nase und Mundwinkel verbinden) und die Augenpartie. Validiert an einer Kohorte von 38.000 Harvard-Patienten, zeigt es, dass diejenigen, deren Gesicht mindestens fünf Jahre älter als ihr chronologisches Alter aussah, ein um 21 % höheres Sterberisiko aufwiesen, nach Bereinigung um Alter, Geschlecht, Krebsart und Krankheitsstadium. Das Modell zeigte auch einen Zusammenhang zwischen Rauchen, Alkohol, Drogenkonsum und beschleunigter Gesichtsalterung.
FAHR-FaceSurvival bewertet das Sterberisiko eines Krebspatienten durch Analyse der Unteraugenregion und des Nasenrückenbereichs. Um es zu testen, legten die Forscher dem Modell Fotos von Patienten vor, die mit Strahlentherapie behandelt wurden, ohne ihm andere Informationen als ihr Gesicht zu geben. Das Modell ordnete jeden Patienten einer Risikokategorie zu, von niedrigstem bis höchstem Risiko.
Von den 122 Patienten in der kritischsten Kategorie starben tatsächlich 52,5 % innerhalb von 90 Tagen nach der Aufnahme des Fotos. In der Kategorie mit dem geringsten Risiko, die 975 Patienten umfasste, starben im gleichen Zeitraum etwa 2 %. Bei Aufteilung der Patienten in vier Gruppen nach Schwere der Prognose starben die der Hochrisikogruppe 3,23-mal häufiger als die der Niedrigrisikogruppe.
Eine retrospektive Studie, ohne Test unter realen Bedingungen
Diese Ergebnisse müssen im Kontext betrachtet werden. Die Studie ist retrospektiv: Das Modell wurde mit Fotos von Patienten gefüttert, deren Ausgang bereits bekannt war, und seine Vorhersagen wurden nachträglich mit der Realität verglichen. Sie zeigt, dass FAHR-FaceSurvival vergangene Daten korrekt klassifiziert, aber sie beweist noch nicht, dass es die medizinische Entscheidungsfindung verbessern würde, wenn es in Echtzeit eingesetzt würde. Nur prospektive klinische Studien, die das Tool in den Behandlungsprozess integrieren, könnten seine konkrete Wirkung messen. Zwei solcher Studien wurden bereits am Mass General Brigham gestartet.
Die Forscher haben auch ein öffentliches Portal eröffnet, auf dem jeder ein Foto seines Gesichts hochladen kann, um ihre Datenbank zu erweitern. Laut der Startseite dauert der Vorgang nicht länger als 10 Minuten, und « alle Fotos und Daten werden sicher gespeichert und ausschließlich für Forschungszwecke verwendet ». Als Gegenleistung erhält der Nutzer eine Schätzung seines biologischen Alters durch FAHR-FaceAge, und seine Teilnahme bleibt anonym.
