研究探索用面部照片评估癌症患者生存风险

美国波士顿Mass General Brigham的研究人员开发了人工智能基础模型FAHR-Face，用于探索从面部照片中提取与健康相关的信息。研究团队在这一基础上开发了估计生物年龄的FAHR-FaceAge，以及评估癌症患者生存风险的FAHR-FaceSurvival。 FAHR-Face使用超过4000万张面部照片进行训练，图像涵盖不同年龄和族裔背景。 据报道，这项研究于2026年10月19日发表于《柳叶刀·数字健康》。在模型划入高死亡风险组的122名癌症患者中，52.5%在评估后的90天内死亡。该比例反映的是这一组患者的观察结果。 报道称，在FAHR-FaceAge估计的生物年龄比实际年龄大20岁以上的1060名患者中，21%在90天内死亡；在估计生物年龄至少比实际年龄小10岁的4195名患者中，同期死亡比例约为6%。这些结果显示的是研究人群中的统计关联。研究人员表示，这类工具旨在辅助临床评估，不能替代医生判断。撰稿：Rithy。