AI通过自拍预测癌症生存率：麻省总医院新... Features
据《卫报》2026年10月19日报道，美国麻省总医院布莱根医疗系统（Mass General Brigham）的专家开发了一款人工智能工具，能够仅凭一张患者面部照片估算其生物年龄并预测癌症生存几率。这项研究于19日发表在《柳叶刀数字健康》（The Lancet Digital Health）期刊，是迄今为止最全面的面部健康识别AI演示之一，有望为癌症治疗决策提供低成本、高效率的辅助手段。
油价调整研究团队与核心突破
该AI系统由麻省总医院布莱根医疗系统的放射肿瘤学家Raymond Mak博士和计算健康科学家Hugo Aerts教授联合领导。Aerts教授表示：“FAHR-FaceSurvival将面部健康识别AI领域向前推进了一步，它直接从癌症患者的面部照片学习生存风险。据我们所知，这是首次证明AI模型能够从一张简单照片预测癌症生存率。”研究团队利用超过4000万张涵盖不同种族和年龄的面部图像训练了一个通用面部表征模型，再针对不同健康结局进行微调。
天气预报双工具体系：FAHR-FaceAge与FAHR-FaceSurvival
团队开发了两个互补工具。FAHR-FaceAge估算患者的生物年龄并预测癌症生存率；FAHR-FaceSurvival则直接从面部照片预测生存概率，而非通过生物年龄间接推断。有趣的是，两个算法关注的面部区域不同：FAHR-FaceAge主要关注鼻翼两侧延伸至嘴角的法令纹、眼眶上方的额头区域以及太阳穴；而FAHR-FaceSurvival评估的是眼下区域和鼻梁周围。Mak博士解释道：“另一个令人惊讶的发现是，FAHR-FaceAge在常见的现实照片变化（如姿势、光线、面部表情和化妆）下保持高度稳定，甚至对大多数整形手术结果也保持稳定，仅在鼻部整形后出现微小偏移。”
交通事故关键数据：生物年龄与实际年龄差与死亡风险
研究针对在美国接受放射治疗的癌症患者进行了平均4年的跟踪随访。结果显示：
| 风险组别 | 生物年龄与实际年龄差异 | 死亡风险变化 |
|---|
| ---------- | ------------------------ | -------------- |
|---|
| 高龄表象组 | 看起来比实际年龄大5岁或以上 | 风险升高21% |
|---|
| 低龄表象组 | 看起来比实际年龄小5岁或以上 | 风险降低17% |
|---|
Aerts教授指出：“生物年龄估测与患者的身体状态密切相关，这反映出他们耐受某些治疗的能力。”研究还发现，生活方式因素如重度饮酒、药物滥用和吸烟与面部衰老加速有关。
临床潜力：辅助个性化治疗决策
Mak博士表示：“随着人口老龄化，医生需要更好的方法来评估患者的生理储备和衰弱状态，然后才能推荐放疗、手术或系统治疗等侵入性治疗。我们的目标是让基于面部照片的健康评估更加量化、一致和可扩展，从而支持个性化治疗决策，而非取代医生判断。”该工具可能帮助医生识别那些看起来比实际年龄衰老的患者，提前预见手术后并发症或放化疗不良反应的风险。
局限性与未来方向
研究人员强调，目前该工具仍需更多验证才能投入广泛临床应用。虽然单张面部照片提供了简便、低成本的评估方式，但研究样本仅限于美国接受放射治疗的癌症患者，且仍需在其他种族、疾病阶段和医疗环境中测试。据路透社分析，该研究的核心贡献在于“基础模型方法”，即通过大规模预训练再适配不同任务，使得开发多种面部健康生物标志物成为可能。
FAQ
Q1：AI通过自拍预测生存率准确吗？会不会误判？
A1： 当前研究显示AI在平均4年随访中展现出了统计显著的相关性：看起来比实际年龄大5岁以上的患者死亡风险高21%，看起来小5岁以上的风险低17%。但研究团队强调这仍是辅助工具，不能替代临床评估，且需要更多验证。
Q2：普通人在家能自己用这个工具吗？
A2： 目前该工具仅供医疗研究使用，尚未向公众开放。医生需在专业软件中上传照片进行分析，且拍摄条件（光线、表情等）需符合标准化要求。未来若获得监管批准，可能被整合到医院系统中。
AI癌症生存预测技术为精准医疗打开了新的大门。一张自拍或许不再只是社交网络的产物，而可能成为医生手中低成本的预后指标。随着更多临床数据的积累和算法的优化，这种“面诊”AI有望在全球范围内辅助医生为癌症患者制定更个体化的治疗策略。
