哈佛团队在《柳叶刀·数字健康》发布FAHR-Face，用人脸照片预测癌症患者生存风险

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活动搜索项目推荐我要入驻城市合作哈佛重磅研究：AI凭人脸照片，就能预测癌症患者死亡风险新智元·2026年10月21日 12:10AI算命时代来了？

就在今天，这个新闻上了各大热搜。

哈佛附属的马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所，在《柳叶刀·数字健康》上发布了一项突破性研究。

他们训练出了一个全球首创的AI模型——FAHR-Face。

最高风险组的患者，有超过一半在拍照后90天内离世。

喂给AI 4000万张人脸，

它练就了「火眼金睛」

在日常生活中，我们经常会夸某人「长得显年轻」，或者觉得某人「最近老得很快」。其实，在医学院里，医生们也受过类似的训练。

该研究的通讯作者、放射肿瘤学家Raymond Mak坦言：「我们在医学院接受的训练是，走进病房，看一眼病人，在心里评估一下他们有多健康、多虚弱或病得多重。」

这种医生的「望诊」，往往决定了患者接下来是接受高强度的手术、放化疗，还是保守治疗。

但问题是，人类医生的判断非常主观，且在预测临终预期寿命时，往往不够准确。

为了打破这种主观性，哈佛团队祭出了大招。

他们构建了一个名为FAHR-Face的基础AI模型。

研究团队使用了庞大的WebFace42M公共数据集，在没有任何特定提示的情况下，简单粗暴地给这个AI「喂」了超过4000万张各种各样、跨越人类整个生命周期（0-116岁）的无标签人脸照片。

在吸收了这4000万张人脸的数据后，研究团队基于这个强大的基础模型，微调出了两个互补的「杀手锏」级工具。

FAHR-FaceAge：专门用来精准估算一个人的「生物学年龄」（你身体的真实衰老程度，而不是身份证上的数字）。

FAHR-FaceSurvival：这个全球首创的模型，使用了34363张癌症患者的照片进行专项训练。直接通过一张面部照片，预测癌症患者的生存风险。

你可能会问，仅凭一张照片预测癌症患者还能活多久，这靠谱吗？

数据给出了惊人的答案。

首先，在高风险组，90天内死亡超半数。

在对3820名癌症患者的测试子集中，AI给所有人打出了生存风险评分。

结果显示，在得分处于最高区间（0.9-1.0）的122名极高危患者中，有64人（高达52.5%）在拍摄照片后的短短90天内就不幸离世！

相比之下，在得分最低（0.0-0.1）的975名患者中，90天内的死亡率仅为2.1%。

在整体数据中，最高风险四分位组的死亡率，是最低风险组的3倍以上（调整后危险比HR 3.23）。

甚至时间线拉长到5年、10年，AI的预判依然准得可怕。

在5年生存率方面，被FAHR-FaceSurvival评为「最低风险」（前25%）的患者，5年生存率高达78.1%；而那些不幸被分入「最高风险」（后25%）的患者，5年生存率断崖式暴跌至仅仅17.7%！

第二个惊人的发现是，如果你看上去「脸老」，可能真的会要命。

FAHR-FaceAge模型在估算年龄方面，达到了极高的精度，平均绝对误差（MAE）仅为5.1岁。

更有意思的是，研究发现这个估算出的「脸部年龄」与患者的「实际身份证年龄」相关性很弱（R=0.16），这意味着AI测出的不仅仅是岁月，而是真实的健康耗损度。

它计算出的「年龄差」（FAD，即AI估算年龄减去你的实际年龄）成了真正的「生死符」——

如果你看起来比实际年龄老5岁以上（FAD≥5），你的死亡风险会显著增加21%！

相反，如果你看起来比实际年龄年轻5岁以上（FAD≤-5），你的死亡风险会降低17%。

而且，如果你长得极度显老，看起来比实际年龄老了20岁以上（FAD>20），那么你在90天内面临的早期死亡率高达21.3%。

拉长到10年来看，这批「极度显老」的患者，10年生存率只有33.3%；而长得「十分年轻」（比实际年龄小10岁以上）的患者，10年生存率则高达65.1%。

也就是说，AI不仅能识别出那些极高危人群，还能精准勾勒出不同人群在3个月、半年、1年、2年、甚至10年后的生存轨迹。

此外，细分数据还显示了一个扎心的事实：在「脸老与死亡率」的关联上，女性患者的危险比（HR）比男性更高；而且相较于黑人和拉美裔，白人和亚裔患者一旦「显老」，其面临的生存风险分层更加剧烈。

结果发现，这两个AI工具虽然师出同门，但「特征空间重叠度极低」，它们在脸上寻找的是完全不同的两个维度的健康信号（相关系数仅为0.22）。

猜年龄（FAHR-FaceAge）时：AI主要盯着你的法令纹（鼻唇沟）、眼眶上方的额头以及太阳穴区域。这很符合常理，毕竟皱纹和胶原蛋白流失是衰老的明显标志。

且随着年龄增长（尤其是40岁以后），AI会把越来越多的注意力转移到太阳穴和额头上。

测生死（FAHR-FaceSurvival）时：AI的视线极其诡异地聚焦在了眼睛正下方的区域（眼窝）以及鼻梁上！

为什么是眼窝和鼻梁？

雷蒙德·麦医生震惊地发现，这竟然与两千多年前的古希腊「医学之父」希波克拉底的观察不谋而合！

早在公元前，希波克拉底就曾描述过一种名为「希波克拉底面容」的临终体征。他指出，眼窝深陷、太阳穴凹陷、鼻子变尖，是人在临终前早期出现的身体衰竭征兆。

这种巧合，令人敬畏。

答案是——你骗不过它！

测试结果显示：无论是高超的化妆术、改变光线角度、微笑还是皱眉，FAHR-FaceAge的估算结果都毫无差异。

更绝的是，即使你做了提眉术、双眼皮手术、面部拉皮或面部骨骼微调，AI依然能透过这些「科技与狠活」，一眼看穿你真实的生物学衰老程度，评估结果没有任何统计学上的改变！

只有一个例外——隆鼻手术。

研究发现，唯独做过鼻子整形的人，AI在评估时会稍微受到一点干扰，导致术后平均被评估老了1.11岁（p<0.0001）。但这丝毫不影响该模型在绝大多数情况下的精准度。

此外，你的生活方式全写在脸上。

研究证实，吸烟、酗酒和滥用药物与生物学年龄的显著增加（变老）挂钩。其中吸烟的影响最为致命，甚至呈现出一种严密的「剂量依赖」关系。

不仅「目前吸烟者」比「已戒烟者」老，「已戒烟者」比「从不吸烟者」老；而且在终生暴露量上，「中重度吸烟者」也明显比「轻度吸烟者」更显老！

无论你得的是不是与吸烟相关的癌症，吸烟都会无差别地侵蚀你的脸。

「据我们所知，这是首个证明AI模型可以直接通过一张简单的照片预测癌症存活率的报告。」 共同资深作者、百瀚AI医学项目主任Hugo Aerts表示。

纽约大学生物伦理学中心主任Matthew Liao教授指出，这项技术也存在一些伦理隐患。

招聘公司会不会用它来筛掉「不够健康」的求职者？

对于这些担忧，研究团队给出了非常明确的界限。

麦医生强调，开发这个工具的初衷，绝不是为了取代医生的判断，更不是为了给病人判死刑。

随着人口老龄化，医生在建议患者进行高强度治疗（如手术、放化疗）之前，迫切需要更好的方法来评估患者的「生理储备」和脆弱程度。

有时候，年龄70岁但「生物年龄」只有60岁的老人，完全能扛住一次大手术；而一个50岁但「生物年龄」高达65岁的人，贸然手术可能会加速死亡。

FAHR-Face的作用，是将这种直觉性的「望诊」量化、标准化。它只是为医生制定个性化治疗方案时，提供了一个客观的「额外参考指标」。

目前，马萨诸塞州总医院已经为下一代面部健康算法申请了专利。

他们还开放了一个在线研究项目，如果你胆子够大，可以上传自己的照片，获取「脸部年龄」报告，为研究贡献数据。

你的身体不会说谎，你熬过的每一个夜、抽过的每一支烟，都会在脸上留下痕迹。

参考资料：

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，编辑：Aeneas，36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+15

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