Es gibt bestimmte Gesichtsmerkmale, die beim Menschen Hinweise auf eine mögliche Koronararterienverkalkung (KHK, koronare Herzerkrankung) geben können. Solche Verkalkungen (Arteriosklerose der Herzkrankgefäße) sind die Ursache von Herzinfarkten (Myokardinfarkt). Zu diesen Merkmalen zählen zum Beispiel Alopezie (Haarausfall), graues Haar, Gesichtsfalten, spezielle Ohrläppchen-Falten, Xanthelasmen (Cholesterinablagerungen in der Gesichtshaut) und Arcus coronae (Greisenbogen, bogenförmige Hornhautdegeneration der Augen).

Eine chinesische Arbeitsgruppe trainierte einen Deep-learning-Algorithmus eines neuronalen Netzwerks (vulgo: Künstliche Intelligenz, KI) mittels der Portraitfotos von über 5.200 KHK-Patienten und korrelierte die genannten Gesichtsmerkmale mit den Ergebnissen der Koronarangiographie oder des Koronar-CT – diese Untersuchungen gelten als der Goldstandard bei der Diagnose einer KHK. Die Gesicht-Kopf-Fotos wurden dabei aus unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen. Eine relevante KHK wurde ab einer Koronarstenose von 50% attestiert. Danach wurde der Algorithmus an über 1.000 Patienten evaluiert und dessen Sensitivität und Spezifität zur Vorhersage einer KHK bestimmt. Die Sensitivität betrug dabei 0,80 und die Spezifität 0,54. Besonders die Wangen-, Stirn- und Nasenregion waren zur Vorhersage einer KHK geeignet.

Der Algorithmus kann, so die Autoren, Ärzte bei der Diagnose einer KHK unterstützen. Insbesondere könnte er sinnvoll sein, um Patienten zu screenen und dann bei einem Verdacht auf KHK weitere Untersuchungen zu veranlassen (Bestimmung der Vortest-Wahrscheinlichkeit) – das könnte die Anzahl vermeindlich sinnloser Untersuchungen reduzieren.

Lin S et al.: Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. Eur Heart J 2020; 00: 1-12, doi: 10.1093/eurheartj/ehaa640

Abb. 1: Optische Parameter, die Hinweise auf eine KHK geben können: frontoparietale und okzipitale Alopezie, Ohrläppchenfalte, präaurikulare Falte, ausgeprägte Tränensäcke, tiefe Krähenfuß-Falten, tiefe Stirnfalten, periorbitale Falten, nasale Falten, tiefe nasolabialfalten, Altersflecken, periorale Blässe