Neue Studie: KI erkennt Stress durch Analyse medizinischer Bildaufnahmen. Algorithmen lesen Belastung direkt aus Scans.
Künstliche Intelligenz (KI) kann anhand routinemäßiger medizinischer Aufnahmen erkennen, ob eine Person möglicherweise unter chronischem Stress leidet. Das zeigt eine neue Studie.
Forschende nutzten ein KI-Modell mit Deep Learning, um übliche CT-Aufnahmen des Brustkorbs auszuwerten. Damit identifizieren sie einen neuartigen biologischen Marker für chronischen Stress.
Chronischer Stress trägt zur Entstehung schwerer Erkrankungen bei. Dazu zählen Herzkrankheiten, Depressionen und Adipositas. Bislang fehlte der Medizin jedoch ein objektives, skalierbares Maß für seine Folgen.
Die Ergebnisse werden in der kommenden Woche auf der Tagung der Radiological Society of North America (RSNA) vorgestellt. Das Team sammelte Daten von fast 3.000 Patientinnen und Patienten: CT-Aufnahmen der Nebennieren, Stressfragebögen, Cortisolwerte und weitere Gesundheitsdaten, die auf langfristigen Stress hinweisen können.
Anschließend setzten die Forschenden ihr eigenes KI-Modell mit Deep Learning ein. Es misst die Größe der Nebennieren direkt aus den Scans. Diese Werte verglichen sie mit weiteren Stressindikatoren der Teilnehmenden, etwa Body-Mass-Index (BMI), Blutdruck und Herzfrequenz.
Die Nebennieren produzieren und steuern Hormone, die den Stoffwechsel, das Immunsystem, den Blutdruck und die Stressreaktion beeinflussen. Die Forschenden nennen sie ein „biologisches Barometer“ für Stress im Körper.
Teilnehmende, die schon vor der Studie Stress angaben, wiesen ein größeres Nebennierenvolumen auf. Dazu kamen höhere Cortisolwerte und ein gesteigertes Risiko für Herzinsuffizienz.
„Zum ersten Mal können wir die langfristige Belastung durch Stress im Körper ‚sehen‘. Und zwar mit einem Scan, den Patientinnen und Patienten ohnehin täglich in Krankenhäusern im ganzen Land bekommen“, sagte Shadpour Demehri, Professor für Radiologie und Mitautor des Berichts.
Demehri ergänzte, es habe bislang keinen Weg gegeben, die kumulativen Effekte von chronischem Stress zu messen und zu quantifizieren. Abgesehen von Fragebögen oder Markern wie chronischer Entzündung oder Cortisolspitzen sind diese sehr mühsam zu erheben.
Die Forschenden erklärten, ihr KI-Modell könne „eine Vielzahl von Krankheiten“ identifizieren, die bei älteren Erwachsenen mit Stress zusammenhängen.
Die Studie ist noch nicht in einem Fachjournal mit Peer-Review erschienen.