AI仅凭一张面部照片即可预测癌症患者死亡风险，麻省总医院团队成果登《柳叶刀·数字健康》

SmartHey10月20日消息，据红星新闻报道，一项突破性研究显示，一种新型人工智能模型可通过单张面部照片，有效预测癌症患者的短期与长期死亡风险。该工具旨在辅助临床医生决策，尤其在医疗数据有限或患者无法完成复杂评估时，提供快速、客观的风险参考。

该研究于10月19日在线发表于国际权威期刊《柳叶刀·数字健康》（The Lancet Digital Health）。研究共同作者、麻省总医院布里格姆人工智能健康实验室科学家雨果·埃尔茨指出：“这项工作标志着‘面部表型健康评估’迈入新阶段。据我们所知，这是全球首个仅依赖常规正面面部照片，即能直接建模并预测癌症患者生存结局的人工智能系统。”

结果显示，尽管模型并非100%精准，但其风险分层具有显著临床一致性：被系统判定为高风险的患者，实际90天内死亡率、4年随访期死亡率均明显升高。

该AI系统由美国麻省总医院布里格姆（Mass General Brigham）的放射肿瘤学与计算医学团队联合研发。模型训练基于超4000万张泛人群面部图像，并重点融合约3万例经病理确诊、具备完整随访结局的癌症患者影像及临床数据——其中包含大量已故患者的面部记录，以强化对生物学衰老与死亡关联的学习。

系统不仅能估算个体的生物学年龄（平均误差约±5岁），还能输出标准化死亡风险评分，并适用于不同年龄、种族、性别及癌种（如肺癌、乳腺癌、结直肠癌等）患者。其核心逻辑是：面部形态特征可作为全身性生理衰退、免疫功能下降及肿瘤负荷的可视化生物标志物。

在两项独立验证队列中，模型表现稳健：在含3820名癌症患者的前瞻性测试集中，风险评分最高的群体中，122人有64人在拍照后90天内去世，占比达52.5%；另一项覆盖逾3.8万名放疗患者的回顾性分析表明，面相年龄比实际年龄大5岁及以上者，4年内死亡风险升高21%；而面相更显年轻者，死亡风险则降低17%。

研究进一步揭示，多项可干预的生活方式因素与AI识别的“加速衰老”表型显著相关——包括长期大量饮酒、吸烟及毒品使用。值得注意的是，模型预测结果具有高度鲁棒性：不受表情（皱眉或微笑）、化妆、光照条件影响；在多数整形手术（如双眼皮、拉皮、填充）后仍保持稳定，仅在鼻部结构性重建术后出现轻微波动。

目前，该面部健康评估算法已由麻省总医院布里格姆正式提交美国发明专利申请。临床放射肿瘤学家、研究通讯作者雷蒙德·马克博士强调：“我们的目标不是替代医生，而是将主观的‘临床直觉’转化为可重复、可量化、可跨机构部署的辅助工具。它让个性化治疗决策有了新的数据支点。当然，从科研验证走向临床落地，还需大规模多中心试验、监管审批及人机协同流程设计——但我们坚信，这正开启数字健康的一个全新维度。”