In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz bedeutende Fortschritte im Bereich der medizinischen Diagnostik gemacht, insbesondere bei der Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie zur Krankheitserkennung. Hier sind einige wichtige Entwicklungen und Anwendungen:
-
Ein von einem Forschungsteam der Peking-Universität entwickeltes KI-System kann durch Wärmebildscans des Gesichts chronische Krankheiten wie Bluthochdruck, Diabetes und Fettleber erkennen.
-
Hautpflegeunternehmen nutzen Gesichtserkennungstechnologie zur Beurteilung des Hautzustands und zur Produktempfehlung, mit einer Genauigkeit, die der von Dermatologen nahekommt.
-
Die von FDNA entwickelte Face2Gene-App kann über 300 seltene genetische Syndrome anhand von Gesichtsmerkmalen mit einer Genauigkeit von bis zu 85,7% erkennen.
-
Ein von einem Forschungsteam der Universität Melbourne entwickeltes Tool kann Schlaganfälle durch die Erkennung von Gesichtsmuskeln mit einer Genauigkeit von 82% diagnostizieren.
-
Eine von NEC entwickelte Technologie kann innerhalb von 10 Sekunden durch Gesichtsscans Pulsrate, Sauerstoffgehalt und Atemfrequenz schätzen.
Diese Technologien basieren auf folgenden Prinzipien:
- Etwa 6000 Gene sind mit Gesichtsmerkmalen verbunden, und Genmutationen oder -defekte spiegeln sich in Gesichtsmerkmalen wider.
- KI kann präzise quantitative Analysen von Gesichtsmerkmalen durchführen und subtile Veränderungen erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.
- Temperaturveränderungen in verschiedenen Bereichen des Gesichts können auf bestimmte Krankheiten hinweisen.
Diese KI-Technologien stehen jedoch vor einigen Herausforderungen:
- Sie werden hauptsächlich für Vorscreenings verwendet und können die ärztliche Diagnose nicht vollständig ersetzen.
- Sie benötigen große Mengen hochwertiger Patientendaten für das Training.
- Die meisten Systeme sind derzeit für weiße Patienten trainiert und haben eine geringere Erkennungsgenauigkeit bei anderen Rassen und Hautfarben.
Trotzdem entwickeln sich KI-gestützte medizinische Diagnosetechnologien ständig weiter und werden voraussichtlich in Zukunft eine wichtige Rolle in einem breiteren Spektrum der Krankheitserkennung und Gesundheitsüberwachung spielen.