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。
