据《纽约时报》5 月 8 日报道，《柳叶刀-数字医疗》期刊上发表的一项最新研究显示，研究人员通过分析癌症患者的面部照片，训练 AI 系统来预测他们的生物年龄。
马萨诸塞州总医院布莱根医院的团队发现，被 AI 评估为“看起来更年轻”的患者，治疗后的恢复情况普遍优于“看起来更老”的人。
研究人员表示，生物年龄与个体健康状况密切相关，有望反映一个人对治疗的耐受力。未来，相较于仅参考实际年龄，医生借助面部年龄分析技术可作出更科学的治疗决策。
研究团队开发的机器学习工具 FaceAge 显示，癌症患者的“外貌年龄”平均比实际年龄大五岁；而没有癌症的人，生物年龄往往与真实年龄相近。被系统归类为“较老”的患者，死亡风险也更高，无论是死于癌症还是其他原因。
AI在线从报道中获悉，FaceAge 系统是在一个包含逾 5.6 万张 60 岁以上人脸照片的数据库中训练而成，数据主要来自维基百科和电影数据库 IMDB。参与研究的放射肿瘤科医生 Raymond H. Mak 表示，未来医生有望依据生物年龄评估来决定是否调整治疗方案。
69 岁的 Toni Feather 是 Mak 医生的一名患者，她被告知看起来比实际年龄年轻约十岁，这种“外貌优势”可能意味着身体更具恢复力，使她得以承受高强度的癌症治疗。
Mak 医生指出，FaceAge 识别出的面部特征远超过常见的皱纹、白发或脱发，它还会关注太阳穴凹陷（反映肌肉流失）以及嘴角两侧皮肤折痕的显著程度等更隐蔽的变化。
研究团队希望最终将这项技术商业化，打造成适用于临床的工具，并计划在技术进一步成熟后申请专利。
不过，这项工具仍有不少局限。Mak 表示，FaceAge 的训练数据以白人面孔为主，针对不同肤色人群的表现可能存在差异。此外，整形、化妆、拍照角度或光线等因素是否会影响结果，目前也尚无定论。
