美国医学专家开发出一种人工智能工具，仅凭癌症患者的面部照片，就能预测其死亡风险。这项研究结果近期发表于《柳叶刀·数字健康》（The Lancet Digital Health）期刊。

据《卫报》19日报道，美国马萨诸塞州的一家非营利性综合学术医疗系统“麻省总医院布里格姆医疗系统”的研究人员，利用超过4000万张面部图像训练了一种新型AI基础模型，名为“健康识别基础AI模型”（FAHR-Face）。他们以此开发出两种相互补充的AI工具——FAHR-FaceAge用于估算生物学年龄，FAHR-FaceSurvival直接预测癌症患者的死亡风险。

尽管两种AI工具源自同一个模型，但它们捕捉到了有关患者健康状况的不同信息，能够相互补充。两种算法在预测年龄和死亡风险时，也分别依赖面部的不同区域。FAHR-FaceAge重点分析从鼻翼两侧延伸至嘴角的法令纹、眼眶上方的额头区域，以及太阳穴部位。FAHR-FaceSurvival则主要评估眼睛下方和鼻梁周围的区域。

左侧图示展示了对FAHR-FaceSurvival模型预测癌症生存结果最为重要的特征，而右侧图示则展示了对FAHR-FaceAge模型估算生物年龄最为重要的特征。图中黄色区域对各模型的预测结果影响最大。

该研究的共同作者雨果·艾尔茨表示：“据我们所知，这是首次有研究证明，AI模型能够仅凭一张简单的照片直接预测癌症患者的生存预后情况。”研究结果表明，AI估算的生物学年龄与人的身体健康状况密切相关。这种关联可能反映出一个人能否承受某些治疗，以及其在治疗后存活的可能性。

在美国接受放射治疗的癌症患者中，根据FAHR-FaceAge的评估，那些看起来比实际年龄大至少5岁的人，在平均4年的随访期间，死亡风险比其他患者高出21%。而那些看起来比实际年龄年轻至少5岁的人，死亡风险则低17%。

研究人员还发现，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、吸毒和吸烟都与模型估算的面部年龄偏大有关，也就是说，这些人的面部看起来比实际年龄更老。

麻省总医院布里格姆癌症研究所放射肿瘤科医生雷蒙德·马克是上述研究论文的通讯作者，他表示：“随着人口老龄化，医生需要更好的方法，在建议患者接受放射治疗、手术或全身性治疗等高强度治疗之前，评估其身体储备能力和衰弱程度。我们的目标是让基于面部照片的健康评估更加量化、标准化，并能够大规模应用，使其能够辅助制定个性化治疗方案，而不是取代医生的判断。”