Kann ein Foto von Gesicht und Zunge Hinweise auf eine Erkrankung der Herzkranzgefäße liefern? Eine künstliche Intelligenz hat in einer chinesischen Studie genau das versucht – und dabei eine hohe Trefferquote erzielt. In einem Test erkannte das System 102 von 104 Menschen richtig. Noch ist allerdings offen, ob die Methode auch im medizinischen Alltag zuverlässig funktioniert.

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Für die Untersuchung trainierte ein Forschungsteam um Xiaokang Jia von der Hainan Medical University eine KI mit standardisierten Aufnahmen von Zunge und Gesicht. Die Ergebnisse wurden am 18. September 2026 im Fachjournal „Scientific Reports“ veröffentlicht.

Gesicht und Zunge liefern gemeinsam die besten Ergebnisse

An der Untersuchung nahmen 518 Menschen teil. Bei 200 von ihnen war eine koronare Herzkrankheit diagnostiziert worden, 318 weitere dienten als gesunde Vergleichsgruppe. Die Fotos entstanden unter standardisierten Bedingungen mit festgelegter Beleuchtung und einem speziellen Aufnahmegerät. Die Forschenden prüften zunächst, wie gut sich die beiden Bildarten einzeln auswerten ließen. Anschließend kombinierten sie die erkannten Merkmale in einem gemeinsamen KI-Modell. Im abschließenden Test ordnete dieses 102 der 104 Personen korrekt zu. Das entspricht einer Trefferquote von 98,1 Prozent.

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Die kombinierte Auswertung schnitt auch bei einem weiteren statistischen Maß besser ab als die Analyse einzelner Bilder. Der sogenannte F1-Wert berücksichtigt sowohl übersehene Erkrankungen als auch falsche Verdachtsfälle. Mit Fotos von Zunge und Gesicht erreichte das Modell einen Wert von 0,9756. Bei Zungenbildern allein lag er bei 0,9524, bei Gesichtsfotos bei 0,9250. Die hohe Trefferquote bezieht sich allerdings auf den Test innerhalb der Studie. Sie bedeutet nicht, dass die KI bereits bei beliebigen Menschen mit einer Wahrscheinlichkeit von 98,1 Prozent eine Herzkrankheit zuverlässig feststellen kann.

Auf diese Merkmale achtet die KI

Die Software gewichtete bestimmte Bildbereiche besonders stark. Bei der Zunge waren das vor allem die Mitte und der Zungenbelag. Auf den Gesichtsfotos konzentrierte sich das Modell unter anderem auf die Haut rund um den Mund und im Wangenbereich. Bei den untersuchten Erkrankten beschrieben die Forschenden beispielsweise dunklere Zungen, stellenweise stärkere Beläge und Veränderungen der Hautfarbe. Mithilfe einer Visualisierungsmethode machten sie sichtbar, welche Bildregionen für die Entscheidungen der KI besonders wichtig waren.

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Die Ergebnisse erinnern an Ansätze der traditionellen chinesischen Medizin (TCM), bei denen Merkmale von Zunge und Gesicht zur Einschätzung des Gesundheitszustands herangezogen werden. Daraus lässt sich jedoch nicht schließen, dass solche Veränderungen unmittelbar durch eine koronare Herzkrankheit verursacht werden. Auch andere Erkrankungen, Medikamente und das Alter können das äußere Erscheinungsbild beeinflussen.

KI noch kein Herztest für den Alltag

Die Untersuchung hatte eine vergleichsweise kleine und gezielt ausgewählte Teilnehmergruppe. Das Modell sollte bereits diagnostizierte Erkrankte von gesunden Vergleichspersonen unterscheiden. In der Praxis müsste es dagegen auch Menschen mit frühen oder bislang unentdeckten Erkrankungen sowie Personen mit anderen gesundheitlichen Problemen korrekt einordnen.

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Hinzu kommt, dass die Bilder unter kontrollierten Bedingungen aufgenommen wurden. Ob die KI bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, gewöhnlichen Smartphone-Fotos und Menschen mit verschiedenen Haut- und Zungenmerkmalen ähnlich zuverlässig arbeitet, ist bislang nicht belegt. Eine unabhängige Überprüfung in anderen Kliniken und Bevölkerungsgruppen steht ebenfalls aus. Auch die veröffentlichten Angaben zu den beiden Fehlentscheidungen sind nicht vollständig konsistent: Eine Ergebnistabelle deutet auf zwei gesunde Personen hin, die fälschlich als krank eingestuft wurden. Eine Abbildung legt dagegen nahe, dass zwei Erkrankte übersehen wurden.

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