近日，《柳叶刀-数字医疗》期刊发布的一项研究表明，AI技术通过分析癌症患者的面部照片，能够预测其生物年龄。
这项研究由马萨诸塞州总医院布莱根医院的研究团队完成。他们发现，与AI系统评估为”看起来更年轻”的患者相比，”看起来更老”的患者在治疗后的恢复效果普遍较差。
研究人员指出，生物年龄与个人健康状况密切相关，能够反映个体对治疗的耐受能力。医生未来将不仅仅参考患者的实际年龄，还可以借助面部年龄分析技术来制定更科学、个性化的治疗方案。
研究团队开发的机器学习工具FaceAge显示，癌症患者平均看起来比实际年龄大五岁；而非癌症人群的生物年龄则与真实年龄更为接近。那些被系统归类为”较老”的患者，其死亡风险也显著更高，无论死因如何。
研究使用的FaceAge系统基于一个包含超过5.6万张60岁以上人脸照片的数据库进行训练，数据主要来源于维基百科和电影数据库IMDB。该系统的开发者、放射肿瘤科医生雷蒙德·H·麦（Raymond H. Mak）表示，未来有望通过生物年龄评估来辅助制定治疗方案。
以69岁的托尼·费瑟（Toni Feather）为例，她被AI系统判定看起来比实际年轻约十岁。这种”外貌优势”可能意味着她的身体恢复能力更强，能够承受更为强烈的癌症治疗。
麦医生强调，FaceAge系统识别的面部特征远不止于常见的皱纹、白发或脱发等显性特征，还包括一些较为隐蔽的变化，比如太阳穴凹陷（反映肌肉流失）以及嘴角两侧皮肤折痕的显著程度等。
研究团队计划将这项技术商业化，并开发成适用于临床的工具。他们还打算在技术进一步成熟后申请专利。
不过，该系统目前仍存在一些局限性。由于训练数据主要基于白人面孔，因此针对不同肤色人群的表现可能有所不同。此外，整形、化妆、拍照角度或光线等因素是否会影响结果，仍有待进一步研究明确。
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