仅靠一张面部图像，AI就能预测癌症患者的死亡风险，最高风险组中，超过一半患者90天内离世。

最近，美国麻省总医院布里格姆癌症研究所团队在《柳叶刀・数字健康》期刊上发布论文，介绍了一种通过人脸图片评估健康状态、预测死亡风险的AI模型。

为了构建该模型，团队先是利用4000万张未标注人脸图像开展自监督学习，训练基础模型。之后，研究人员在基础模型上微调，分别用于评估生理年龄和癌症患者的生存情况。

AI会根据癌症患者的面部图片，对其死亡风险进行打分。结果十分惊人：在一个包含3820名癌症患者的测试组中，风险评分最高的122名患者里，有超过半数（64人）在拍照后90天内离世；而在风险评分最低的组别中，975名患者仅有20人在90天内死亡。在另一支超过38000名癌症患者的队列中，AI判定生理年龄大于实际年龄的患者，死亡风险同样更高。

AI依靠哪些面部特征判断年龄和死亡风险？团队借助算法的“注意力图”，追踪模型分析时重点关注的区域。在年龄预测任务上，AI重点参考鼻唇沟（鼻子和嘴巴之间的褶皱）以及额头部分区域。而在死亡风险预测上，AI更关注鼻梁和眼下区域。目前，研究人员还不清楚这些区域和死亡风险高度相关背后的原因。

团队成员、放射肿瘤学家雷・马克表示，照片里人物的表情、是否化妆、拍摄光线，基本不会干扰AI的判断；在年龄预测上，AI甚至可以抵消不少常见整形手术带来的影响。不过隆鼻手术是个例外——对于接受过隆鼻手术的人，AI倾向于将其年龄估得略大一些。

马克希望未来这类AI模型可以部署在医院，为医生临床决策提供额外参考，如果模型提示患者衰老速度超出预期，它可以作为疾病的早期预警工具。

但这项技术目前还不能投入临床使用。一方面，癌症生存模型的研究队列以波士顿地区白人患者为主，用于其他人群评估时，结果可能存在偏差；另一方面，把AI结果纳入患者治疗决策，还会伴随复杂的伦理问题。

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