Lancet子刊：面部AI可估算生物年龄并预测癌症生存期！

10月19日，发表在《柳叶刀·数字健康》上的一篇新论文显示，麻省总医院—布里格姆妇女医院的研究人员开发出一种基础性人工智能模型，能通过面部照片估算生物年龄，并直接预测癌症患者的生存结局。这项构建与验证研究，提出了两款基于同一训练数据集（超过4000万张人脸图像）衍生的工具——用于估算生物年龄的FAHR-FaceAge，以及用于预测癌症患者生存结局的FAHR-FaceSurvival。其中，FAHR-Face代表“面向健康识别的基础人工智能”，其思路是先由大型系统从海量人脸图像中学习通用表征，再针对特定健康任务微调，从而利用共享模型同时构建年龄估计器与生存预测器，并直接比较两种输出、探究生物年龄信息与生存信息是否冗余。该研究属于计算性研究而非临床试验：它构建并验证了预测模型，但并未检验医生使用这些评分能否做出更优治疗决策，也未评估这些工具是否改变患者预后。

据报道，FAHR-FaceAge在估算生物年龄方面比以往算法更准确。研究人员利用经过姿态、光照、面部表情及化妆等现实成像变化处理的图像进行评估，大多数条件下结果保持一致；该模型在多数受试整形手术中亦表现稳定，仅鼻部整形术后观察到轻微偏差。这些发现仅涉及所测试的特定变化与流程下的稳定性，并未证明其性能不受任何图像或医学状况影响。FAHR-FaceSurvival则采用不同方法，旨在直接从面部照片中学习癌症患者的生存结局，而非先估计年龄相关特征再检验其与生存期的关系。年龄预测与生存预测之间相关性较弱，表明两种工具并未简单产生相同结果；联合分析时，每一项均与患者生存期呈独立相关，合并后还进一步提高了生存模型在外部验证队列中的拟合优度，提示两项面部指标可能包含互补的预后信息。但本研究并未确立任何临床决策阈值、治疗选择规则，也未明确任一评分单独使用的安全性。

可视化分析显示，FAHR-FaceAge主要关注鼻唇沟、眼眶正上方的额头及太阳穴区域，FAHR-FaceSurvival则更侧重眼下方区域及鼻梁周围。这些差异与相关性较弱的输出结果一致，但研究并未阐明特定面部区域与生物性衰老或癌症生存之间存在何种生物学机制，因此这些地图描述的是模型对视觉信息的使用情况，而非证明所标注区域是某一特定生理过程的直接指标。分析还发现生活方式因素与生物年龄估算之间的关联：大量饮酒、吸毒和吸烟均与外貌上显得更年长相关，其中吸烟趋势最明显——当前吸烟者看起来比曾经吸烟者更年长，曾经吸烟者又比从未吸烟者更年长。这些关联为观察性结果，并非证明吸烟或其他行为导致了所估计的差异，也不表明改变这些行为能逆转模型估计结果。

研究者指出，更广泛的目标是使基于面部照片的健康评估更加量化、一致且可扩展，为医生在考虑放疗、手术或全身治疗等强化治疗前提供对机体储备与衰弱状态的评估依据。研究人员正通过经机构审查委员会批准、面向公众开放的“FaceAge研究”在线平台推进工作，参与者可上传面部照片获取评估结果并提供数据，以在更大规模、更具多样性群体中开发并验证基于AI的面部衰老与健康指标。目前支持的结论是：FAHR-Face能基于面部照片推算生物年龄并直接预测癌症生存期，在外部验证中这些综合指标为生存模型增添了额外预后价值；但尚无证据表明使用这些预测能够改善治疗方案选择或临床结局。科学新闻 面部AI技术可估算生物年龄并预测癌症生存期 医学新闻