Mass General Brigham team study: AI looks at faces to predict survival risk of cancer patients
English text is being prepared.
A team from Mass General Brigham in the United States published a study in The Lancet Digital Health, using facial photos of more than 34,000 cancer patients to train AI to predict mortality risk. In a held-out test of 3,820 people, among the 122 with the highest scores, 64 died within 90 days, while among the 975 with the lowest scores, only 20 died. Another version used photos of more than 38,000 radiotherapy patients to estimate biological age; those judged to "look more than 5 years older than their actual age" had a 21% higher mortality risk. The team has launched a research website for the public to upload selfies to estimate biological age, and stated that the results are for research only and are not diagnostic.
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The study provides specific data on predicting survival risk of cancer patients from facial photos, and discusses misuse scenarios such as misjudgment, insurance, and employment.
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一张脸部照片，能看出一个人的生命还剩多久吗？
分数最高的122人，90天后，64人离世。
分数最低的975人，同样90天，去世的只有20人。
这些照片并没有什么特别，大多是病人接受放疗前，医院例行拍下的。
雷·麦（Ray Mak）是美国麻省总医院布莱根医疗集团的放射肿瘤科医生，也是这项研究的负责人之一。他说，医学院就是这样训练医生的：走进病房，先看一眼病人，对他的整体状况心里有个数。
这一眼很要紧。
雷·麦接诊过一位86岁的肺癌患者，老人看上去比实际年龄年轻不少，这成了雷·麦建议他接受更积极治疗的原因之一。到去年，老人已经90岁，状况依然不错。
后来研究人员用AI分析他当年的照片，估出的年龄比实际小了整整10岁。
反过来也一样。有的人看着比同龄人虚弱，身体可能扛不住太猛的治疗。
问题是，这一眼全凭经验，而人的眼力一向不太可靠。
在这个团队去年发表的第一代研究里，10名医生和研究人员看了100名晚期癌症患者的照片，判断他们短期内的生存情况。只看照片，他们的准确率大约六成，只比瞎猜强一点；拿到AI的分析结果后，提高到了八成左右。
这一次，他们想让AI看得更准。10月19日，新研究发表在医学期刊《柳叶刀·数字健康》上。
先看4000万张脸
底子打好了，研究人员才开始教它看健康。
他们先教它估“生理年龄”。生理年龄指的是身体的年龄，而不是身份证上的年龄。同样是60岁，有人爬五楼大气不喘，有人走几步就累，两人的生理年龄可能差得很远。
在同一个底子上，他们还练出了一个更大胆的版本：直接看脸估死亡风险。为此，研究人员把3.4万多名癌症患者的照片，连同他们后来的生存情况，一起交给它学习。
开头那3820人，就是特意留出来、不让AI提前学的“考生”。
结果，两个版本都没让人失望。
估生理年龄的那个也不差。研究人员用它看了全部3.8万多名放疗患者，发现被它判定“看着比实际年龄老5岁以上”的人，就算把年龄、性别、癌症类型这些因素都考虑进去，死亡风险仍然高出21%。
人类看不懂的线索
AI预测生存风险（左）和年龄（右）时的“注意力图”，颜色越亮代表AI越关注该区域丨Mass General Brigham
是眼袋？皱纹？色斑？还是皮肤的质地？目前没法确定。
AI通过面部照片评估生理年龄的流程示意图丨Mass General Brigham
一张自拍的分量
团队已经在医院里试起来了。他们给65岁以上、即将接受放疗的早期肺癌患者拍照，看AI能不能找出那些身体比较虚弱、需要额外营养支持或康复训练的人。
它还可能充当一种预警：如果一个人的脸开始比同龄人老得更快，也许意味着身体里正在发生什么问题。
普通人也已经能用上了。今年3月，团队悄悄上线了一个研究网站，任何人都能上传几张自拍，几秒钟就拿到AI估出的生理年龄。到现在，报名的人已经超过1万。研究人员强调，结果只用于研究，不是诊断。
这些自拍，也会反过来帮AI继续学习。这正是它眼下最需要的：预测死亡风险的AI，学的是波士顿地区的病人照片，其中大部分是白人。换一群人，它还准不准，现在还不好说。团队希望借助公众上传的照片，让AI见识更多不同的面孔。
比技术更难办的，是技术以外的问题。
美国纽约大学生物伦理学中心主任马修·廖（Matthew Liao）认为，这类工具也许能帮医生找出需要额外关照的病人；但AI也会出错，一旦把需要治疗的人误判成“没事”，这个人可能就得不到应有的照护。
他还担心另一种情况：保险公司拿它来决定给不给人投保，雇主拿它从一群求职者里，挑出看起来“更健康”的那个。
一张脸部照片，拍下来只要一秒，几乎每个人的手机里都有。这正是这项技术的好处，也是它让人不安的地方。
马修·廖说，在推进这项技术的同时，我们真的需要把它对社会的影响想清楚。
参考文献
[2] Haugg F, et al. Foundation artificial intelligence models for health recognition by use of face photographs (FAHR-Face): a model development and validation study. The Lancet Digital Health, 2026. DOI: 10.1016/j.landig.2026.101056
[3] Mass General Brigham. AI facial health recognition tools help physicians assess age and survival risk to guide personalized treatment. 2026-10-19. https://news.massgeneralbrigham.org/en/ai-facial-recognition-tools-assess-age-cancer-survival-risk
[4] Bontempi D, et al. FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study. The Lancet Digital Health, 2025. DOI: 10.1016/j.landig.2025.03.002
[5] Rahal S. You can now upload a selfie to a Mass General Brigham AI tool and it’ll estimate your biological age. The Boston Globe, 2026-10-20. https://www.bostonglobe.com/2026/10/20/metro/ai-biological-age-face-selfie-free-tool/
本文来自微信公众号“果壳”（ID：Guokr42），作者：Steed，36氪经授权发布。