Mass General Brigham 研究：单张自拍可预测癌症患者生存率

这项研究是迄今最全面的示范之一，展示了AI对自拍的分析如何帮助评估患者健康状况并指导其医疗护理。摄影：Addictive Stock Creatives/Alamy

这项研究是迄今最全面的示范之一，展示了AI对自拍的分析如何帮助评估患者健康状况并指导其医疗护理。摄影：Addictive Stock Creatives/Alamy研究表明，新型AI工具可通过患者的一张自拍预测癌症生存率

该系统可从单张照片估算一个人的生物学年龄，并预测癌症生存几率

医生们开发出一种人工智能工具，可通过一张面部照片预测癌症患者的生存几率。

该AI系统由马萨诸塞州非营利性综合学术医疗系统Mass General Brigham的专家定制构建，用于估算生物学年龄，并直接预测确诊癌症患者的生存结果。

这是迄今为止最全面的示范之一，展示了AI对自拍的分析如何帮助评估患者健康状况并可能指导其医疗护理；该系统基于超过4000万张涵盖不同族裔和年龄的面部照片数据进行了训练。

这一突破的详情发表在《柳叶刀数字健康》期刊上。

根据一项检验该模型的研究结果，该系统可从一张普通的面部照片估算一个人的生物学年龄——即一个人看起来的年龄，而非其实际年龄——并预测癌症患者的生存几率。

医生们利用这项技术开发了两个互补的工具。FAHR-FaceAge估算患者的生物学年龄，并预测癌症生存率。FAHR-FaceSurvival则直接从面部照片预测生存率，而不是通过生物学年龄来推断生存情况。

尽管FAHR-FaceAge和FAHR-FaceSurvival源自同一模型，但它们捕捉到了关于患者健康的不同且互补的信息。

每种算法还依赖面部的不同部位来分别预测年龄和死亡风险。FAHR-FaceAge关注从鼻翼两侧延伸到嘴角的皱纹、眼眶正上方的额头区域以及太阳穴。而FAHR-FaceSurvival则评估眼睛下方和鼻梁周围的区域。

“FAHR-FaceSurvival通过直接从癌症患者的面部照片中学习生存风险，将面部健康识别AI领域向前推进了一步，”该研究的共同资深作者雨果·阿尔茨说。“据我们所知，这是首次证明AI模型能够从一张简单照片直接预测癌症生存率。”

在美国接受放射治疗的癌症患者中，根据FAHR-FaceAge判断看起来比实际年龄老五岁或以上的人，在平均四年的随访期内死亡风险比其余人群高21%。看起来比实际年龄年轻五岁或以上的人，风险则低17%。

“关键的技术进步在于，FAHR-Face从超过4000万张图像中学习到面部的一般表征，然后可将其适配于不同的健康结果，如生物学年龄和生存率，”阿尔茨说。“这种基础模型方法为我们提供了一种可扩展的方式，来开发多种面部健康生物标志物，而不必从头训练每个模型。”

研究结果表明，人们的生物学年龄估算与其身体健康密切相关，这可能反映了他们承受某些治疗的能力。

这一突破可能为AI面部分析铺平道路，帮助医生就患者的最佳治疗方案做出艰难决定。

该工具可帮助更好地预测大型手术或其他癌症治疗后的死亡或并发症风险。

Mass General Brigham的放射肿瘤学家雷蒙德·麦医生说：“随着人口老龄化，医生在推荐放疗、手术或全身治疗等强化治疗之前，需要更好的方法来评估身体储备和虚弱程度。

“我们的目标是让基于面部照片的健康评估更加量化、一致和可扩展，从而支持个性化治疗决策，而不是取代医生的判断。”

研究人员发现，生活方式因素与面部衰老有关。例如，在AI对面部照片的分析中，大量饮酒、吸毒和吸烟与看起来生物学上更老有关。

“另一个令人惊讶的发现是，FAHR-FaceAge在常见的现实世界照片变化中表现如此一致，包括姿势、光线、面部表情和化妆，”麦说。“它在大多数测试过的整形手术中也保持稳定，仅在鼻整形术后观察到微小变化。”

医生们告诫说，虽然单张面部照片可以提供一种简便、低成本的方式来支持个性化治疗决策，但在该工具广泛使用之前还需要更多研究。探索更多相关主题

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