Herzkrankheiten per KI erkennen: Zungen- und Gesichtsfotos erreichen 98,1 Prozent
Veröffentlicht am: 24.10.2026 um 13:14 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Ein Forschungsteam der Hainan Medical University hat ein System auf Basis künstlicher Intelligenz vorgestellt, das koronare Herzkrankheiten anhand von Fotografien der Zunge und des Gesichts identifizieren kann.
In einer am 18. September 2026 im Fachjournal Scientific Reports veröffentlichten Untersuchung erreichte der Algorithmus in einer Testreihe eine Trefferquote von 98,1 Prozent, wie Medien am 24. Oktober 2026 berichteten. In diesem Testdurchlauf wurden 102 von 104 Personen zutreffend eingestuft.
Die Datenbasis der Untersuchung umfasste insgesamt 518 Teilnehmende. Davon wiesen 200 Personen eine diagnostizierte koronare Herzkrankheit auf, während 318 Probanden der gesunden Vergleichsgruppe angehörten.
Bei der Auswertung errechneten die Forschenden für die kombinierte Analyse von Zunge und Gesicht einen F1-Wert von 0,9756. Wurden die Bilddaten getrennt voneinander ausgewertet, ergab sich für die Zunge allein ein F1-Wert von 0,9524, während die isolierte Analyse der Gesichtsfotos einen F1-Wert von 0,9250 erreichte.
Bildmerkmale und methodische Einschränkungen
Bei der Beurteilung der Aufnahmen richtet das Modell den Fokus insbesondere auf die Zungenmitte sowie den Zungenbelag. Im Gesichtsbereich analysiert die künstliche Intelligenz vor allem die Hautpartien rund um den Mund und im Bereich der Wangen.
Trotz der hohen Trefferquote verweisen die Autoren auf deutliche Einschränkungen der bisherigen Ergebnisse. Die Studie stützte sich auf eine vergleichsweise kleine und gezielt zusammengestellte Gruppe von Probanden. Zudem entstanden alle Aufnahmen unter kontrollierten Bildbedingungen, weshalb eine Tauglichkeit des Verfahrens im medizinischen Alltag bislang nicht belegt ist.
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Darüber hinaus weisen die veröffentlichten Studiendaten Unstimmigkeiten bei den zwei fehlerhaften Einstufungen auf: Während eine Tabelle ausweist, dass zwei gesunde Personen fälschlicherweise als erkrankt bewertet wurden, zeigt eine Abbildung im selben Bericht zwei übersehene Krankheitsfälle.
Potenzial für künftige Screening-Methoden
Untersuchungen zu bildbasierten Analyseverfahren für kardiovaskuläre Erkrankungen gewinnen in der biomedizinischen Forschung zunehmend an Bedeutung. Laut einem Bericht von Science Daily zeigte eine Studie erstmals, dass ein Deep-Learning-Algorithmus koronare Herzkrankheiten anhand von vier Gesichtsfotos feststellen kann.
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Die Übermittlung entsprechender Fotos an behandelnde Ärzte könnte künftig eine einfache und kostengünstige Methode zur ersten Einschätzung darstellen. Bis zu einem verlässlichen Einsatz in der Praxis sind jedoch weitere Überprüfungen unter unkontrollierten Alltagsbedingungen erforderlich.
