{"asset":"news","key":"10454","locale":"zh","id":"news:10454:zh","entityId":"news:10454","canonicalUrl":"https://www.kps-tv.com/news/detail/10454","state":"ready","title":"研究探索用面部照片评估癌症患者生存风险","summary":"Mass General Brigham研究团队以超过4000万张面部照片训练基础模型，探索估计生物年龄及评估癌症患者生存风险，旨在辅助医生判断。","body":"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。\nFAHR-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。\n\n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。\n\n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。","contentScope":"full","proof":{"publishedSourceRevision":"3","publishedWorkingVersionId":"14363","languageVersionId":"9156","visibilityVersion":"3","versionToken":"a1.dcJCKDBWh4MvFSzG1SECeQrzUcLUvz54Sit59-_cBoM"},"availableLocales":["zh","en","km"],"attributes":{"sourceLocale":"km","translationKind":"machine","nodeId":"12","authorText":"","sourceName":""},"references":[],"links":[],"publishedAt":"2026-10-25T04:02:23Z"}