AI太厉害: 一张照片就能预测癌症患者能否活下来?

据CTV News转载的CNN报道，波士顿Mass General Brigham的研究人员开发出人工智能模型，称只需一张面部照片，就能预测癌症患者的生物学年龄和存活机会。相关研究周一发表在《柳叶刀·数字健康》（The Lancet Digital Health）上。

研究认为，面部分析可能成为医生评估患者存活机会、选择治疗方案时的又一项参考工具。研究作者、放射肿瘤科医生Raymond Mak说："我很惊讶，仅凭一张面部照片就能发现死亡风险的迹象。"

这套模型基于超过4000万张不同年龄和族裔的面部图像训练，名为FAHR-Face。研究人员在此基础上又建了两个模型：FAHR-FaceAge根据一张照片估算生物学年龄；FAHR-FaceSurvival把面部特征与其他临床信息结合，预测癌症患者的存活机会。生物学年龄反映的是身体在细胞和生理层面的老化程度，不同于实际年龄。

Mak介绍，年龄估算算法看的是太阳穴、额头、眼睛上方和鼻唇沟；死亡风险预测算法看的则是鼻梁和眼睛下方。这些部位，恰好也是古希腊医生希波克拉底在约公元前400年的《预后论》中，描述"鼻尖、眼窝凹陷、太阳穴塌陷"这类肌肉消耗和死亡风险迹象时提到的部位。Mak说，算法只用面部照片以及患者是否死亡、年龄来训练，"不涉及互联网上的任何文字和知识"。

结果显示，FAHR-FaceSurvival判定为高风险的122名癌症患者中，52.5%在评估后90天内死亡；最低风险组的975名患者中，90天内死亡的只有约2%。FAHR-FaceAge方面，生物学年龄比实际年龄大20岁以上的1,060名患者中，21%在90天内死亡；生物学年龄比实际年龄至少小10岁的4,195名患者中，这一比例约为6%。研究人员还发现，手术、肉毒杆菌素等注射类医美和化妆造成的面部变化，不影响模型表现。

研究作者强调，这些模型不是用来取代医生或现有临床评估，而是将来可能辅助医生判断患者健康状况、决定治疗方案。Mak说，如果能及早发现加速老化或较高的死亡风险评分，也许能让这类患者更早做进一步检查。研究只在癌症患者中进行，是否同样适用于健康人，还需要更多研究。

埃默里大学儿科和生物医学工程教授Wilbur Lam没有参与这项研究。他说，面部图像与生物学年龄、癌症存活风险之间的关联看起来相当稳健，但真正的临床价值需要前瞻性验证，对不同肤色、年龄和面部特征人群的效果也有待检验。

英国萨里大学视频处理与机器智能教授Miroslaw Bober也没有参与研究。他表示，研究为接受放疗的癌症患者面容与存活之间的统计关联提供了"令人信服的证据"，但预测结果不等于解释结果，AI是从面部外观估算年龄，并非直接测量生物衰老过程；研究也没有证明这些预测比医生对患者整体健康状况的评估多提供了有用信息。他称这是"有前景的概念验证"，但还不能用于临床。