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一张自拍预测癌症生存?AI新研究引关注

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拍一张自拍,除了发朋友圈,还能干什么?一项新研究给出的答案是:也许能帮医生判断一位癌症患者的生存几率。


据发表在《柳叶刀·数字健康》期刊上的研究结果,美国马萨诸塞州非营利学术医疗系统Mass General Brigham的专家们定制了一套人工智能系统,用一张普通的面部照片,就能估算人的生物学年龄,并直接预测癌症患者的生存结局。

说人话就是:这套系统看的不是你身份证上的年龄,而是你"看起来多大"——也就是生物学年龄。研究团队称,这是迄今较为全面的演示之一,展示了AI分析自拍如何帮助评估患者健康状况,并有可能指导医疗照护。

这套模型训练时用了超过4000万张面部照片,覆盖不同族裔和年龄。医生们基于同一套模型,做出了两个互补的工具:

  • FAHR-FaceAge:估算患者的生物学年龄;
  • FAHR-FaceSurvival:不绕道生物学年龄,直接从面部照片预测生存情况。

研究称,虽然两者出自同一模型,但捕捉到的是关于患者健康的不同且互补的信息。两个算法还各自依赖面部的不同区域来分别做出年龄和死亡风险的预测:FAHR-FaceAge主要看从鼻翼两侧延伸到嘴角的纹路、眼眶上方的额头区域以及太阳穴;FAHR-FaceSurvival则评估眼睛下方和鼻梁周围的区域。

研究给出的一个具体数字是:在美国接受放疗的癌症患者中,按FAHR-FaceAge判断"看起来比实际年龄老五岁及以上"的人,在平均四年的随访期内死亡风险比其余人高21%;而"看起来比实际年龄年轻五岁及以上"的患者,死亡风险低17%。

研究共同资深作者、Mass General Brigham的Hugo Aerts表示,FAHR-FaceSurvival通过直接从癌症患者的面部照片中学习生存风险,把面部健康识别AI往前推了一步;据他们所知,这是首次演示AI模型能仅凭一张简单照片直接预测癌症生存。

Aerts还解释了技术上的关键点:FAHR-Face从超过4000万张图像中学习面部的通用表征,再适配到生物学年龄、生存等不同健康结局上。这种"基础模型"思路,让他们可以规模化地开发多种面部健康生物标志物,而不必每个模型都从零训练。

研究结果提示,人的生物学年龄估算与身体健康状况密切相关,这可能反映出人承受某些治疗的能力。这套工具有望帮助医生在治疗方案的艰难抉择中多一个参考,比如更好地预测大手术或其他癌症治疗后的死亡或并发症风险。

Mass General Brigham的放射肿瘤科医生Raymond Mak说,随着人口老龄化,医生在推荐放疗、手术或全身治疗等高强度治疗前,需要更好的方法来评估患者的身体储备和虚弱程度;他们的目标是让基于面部照片的健康评估更量化、更一致、更可规模化,从而支持个性化治疗决策,而不是取代医生的判断。

研究还发现,生活方式因素与面部衰老存在关联——比如大量饮酒、吸毒和吸烟,在AI对面部照片的分析中与"看起来生物学年龄更老"相关。Mak提到另一个令人意外的发现:无论姿势、光线、面部表情还是化妆,FAHR-FaceAge在常见真实照片变化下都相当一致;在多数测试过的整形手术前后也保持稳定,只有鼻整形后观察到小幅变化。

不过,医生们提醒:单张面部照片或许是一种简便、低成本的支持个性化治疗决策的方式,但在工具被广泛使用之前,还需要更多研究。

所以,自拍预测生存率这件事,目前还停留在"研究显示可能有用"的阶段。它更像是一个值得继续观察的方向,而不是你今晚就该对着镜头认真摆姿势的理由。

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