北京
来源：市场资讯
（来源：红星新闻）
根据一项新研究，一种人工智能模型通过一张面部照片，即可预测癌症患者的死亡风险。该工具可辅助医生的直觉判断，在医疗数据不足时为治疗决策提供参考。
该研究于10月19日发表在《柳叶刀·数字健康》期刊上。研究共同作者雨果·埃尔茨表示：“这一项目推动了面部健康识别人工智能领域的发展。据我们所知，这是首次有人工智能模型仅凭一张简单照片，就能直接预测癌症患者的生存情况。”
▲用于生存预测（左）和年龄预测（右）的AI识别模型图
研究结果发现，虽然模型预测并非完全准确，但总体而言，被判定为高死亡风险的患者确实面临更高的实际死亡几率。
该人工智能系统由美国非营利性综合学术医疗系统麻省总医院布里格姆专家团队开发。模型基于超过4000万张面部照片，以及约3万张癌症患者照片进行训练，其中许多患者已去世。
据悉，该工具估算年龄的误差约为5年，并能将患者划分至不同等级的死亡风险。模型适用于不同年龄、种族、性别及癌症类型的患者。项目旨在通过照片估算生物学年龄，并直接预测癌症患者的生存结局。
研究发现，实验结果的准确度超出预期。在包含3820名癌症患者的测试组中，风险评分最高的人群里，超过半数（122人中有64人）在拍摄照片后90天内去世。在另一个超过3.8万名癌症患者的测试组中，外貌看起来比实际年龄更年长者，死亡风险也更高。
数据显示，在美国接受放射治疗的癌症患者中，看起来比实际年龄年长5岁或以上的人，在平均4年随访期内死亡风险高出21%；而看起来年轻5岁或以上的人，死亡风险则低17%。
研究还发现，部分生活方式因素与面部衰老相关。大量饮酒、使用毒品及吸烟等行为，在AI分析下会表现得更为衰老。且无论照片中人物皱眉或微笑、是否化妆，以及光照条件如何，都不会对预测结果产生影响；该指标在大多数整形手术后也保持稳定，仅在鼻整形术后出现轻微变化。
目前，麻省总医院布里格姆专家团队已就其面部健康算法提交专利申请。临床放射肿瘤医生、该研究作者之一雷蒙德·马克表示：“我们的目标是将基于面部照片的健康评估变得更加量化、一致且可扩展，从而支持个性化治疗决策，而不是取代医生的判断。”他补充道，“后续仍有大量开发工作和临床测试要做。但我们非常兴奋，因为我们正在医学领域开辟一个全新的方向。”
红星新闻记者 周月潇
编辑 罗天
审核 冯玲玲
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