Künstliche Intelligenz (KI) kann jetzt chronischen Stress durch die Analyse von Standard-CT-Scans des Brustkorbs erkennen, ein Durchbruch, der die Früherkennung und Behandlung stressbedingter Krankheiten verbessern könnte. Forscher haben einen messbaren Zusammenhang zwischen der Größe der Nebenniere – sichtbar bei Routineuntersuchungen – und dem langfristigen Stressniveau festgestellt.
Die Wissenschaft hinter der Entdeckung
An der Studie, die auf der Tagung der Radiological Society of North America (RSNA) vorgestellt werden sollte, nahmen fast 3.000 Patienten teil. Wissenschaftler trainierten ein Deep-Learning-KI-Modell, um das Nebennierenvolumen anhand von CT-Scans zu messen, und korrelierten diese Daten dann mit selbst gemeldeten Stressniveaus, Cortisolwerten und anderen Gesundheitsindikatoren wie BMI, Blutdruck und Herzfrequenz.
Nebennieren fungieren als „biologisches Barometer“ für Stress, da sie Hormone produzieren, die die Stressreaktion des Körpers regulieren. Patienten, die über chronischen Stress berichteten, zeigten durchweg größere Nebennieren und höhere Cortisolspiegel – beides verbunden mit einem erhöhten Risiko einer Herzinsuffizienz. Dies ist wichtig, da chronischer Stress eine wesentliche Ursache für Herzkrankheiten, Depressionen und Fettleibigkeit ist, es jedoch in der Vergangenheit schwierig war, ihn objektiv zu messen.
Warum das wichtig ist
Derzeit stützt sich die Beurteilung von chronischem Stress stark auf subjektive Fragebögen oder invasive biologische Marker wie Cortisolspitzen oder chronische Entzündungen. Diese Methoden sind oft unzuverlässig oder für eine breite Anwendung unpraktisch. Das KI-Modell bietet eine skalierbare, nicht-invasive Möglichkeit, die kumulativen Auswirkungen von Stress zu quantifizieren, was weitreichende Auswirkungen haben könnte.
„Zum ersten Mal können wir die langfristige Belastung durch Stress im Körper ‚sehen‘, indem wir einen Scan verwenden, den Patienten bereits jeden Tag in Krankenhäusern im ganzen Land erhalten“, sagt Shadpour Demehri, ein an der Studie beteiligter Radiologieprofessor.
Das KI-Modell ist nicht auf die Stresserkennung beschränkt; Es könnte auch dabei helfen, eine Reihe stressbedingter Krankheiten bei älteren Erwachsenen zu identifizieren. Obwohl die Studie noch nicht einem Peer-Review unterzogen wurde, deuten ihre Ergebnisse auf ein leistungsstarkes neues Instrument für die Gesundheitsvorsorge hin.
Diese Entwicklung unterstreicht das wachsende Potenzial von KI in der medizinischen Diagnostik und bietet einen präziseren und zugänglicheren Ansatz zum Verständnis der physiologischen Auswirkungen von chronischem Stress.
