引言
“望闻问切”是中医诊断的精髓，而“看相”在东西方文化中也流传已久，人们总相信面容之下隐藏着健康与命运的密码。如今，借助尖端的人工智能（AI）技术，这一古老观念似乎在科学领域得到了印证。哈佛大学的一项突破性研究表明，AI仅凭一张面部照片，就能精准评估个体的“生物年龄”，并预测癌症患者的死亡风险。
AI如何“看脸”识破生物年龄？
我们通常所说的年龄，是指按出生日期计算的“实足年龄”。然而，由于生活习惯、遗传、疾病等因素影响，每个人的身体衰老速度并不相同，这就引出了“生物年龄”的概念，它更能反映我们身体的真实健康状况。
哈佛大学的研究团队开发了一款名为 FAHR-Face 的人工智能模型。为了训练这个模型，研究人员采用了独特的方法：他们收集了超过 4000万张 未经标记的面部照片，这些照片涵盖了不同年龄、种族和性别。AI的任务并非直接学习年龄，而是像玩“拼图游戏”一样，通过修复被随机遮挡的面部区域，来深度学习人脸的内在结构和衰老特征。经过海量训练，FAHR-Face练就了一双能够洞察健康密码的“火眼金睛”。
“显老”的代价：面部年龄差（FAD）与癌症死亡风险
这项研究的核心在于一个关键指标：FAD（FAHR-FaceAge Deviation），即AI预测的生物年龄与个体实际年龄之间的差值。这个差值越大，意味着一个人看起来比同龄人“显老”得越多。
研究团队在一个包含38,211名癌症患者的临床队列中验证了该模型。结果惊人地发现：
- FAD与死亡风险高度相关： FAD值越高（即看起来越老），患者的全因死亡风险也越高。
- “显老”是危险信号： 那些被AI评估为比实际年龄“老”10岁以上的患者，其死亡风险显著增加。
这表明，AI眼中的“显老”并非主观感受，而是一个客观、可量化的生物学指标，它直接反映了身体的衰弱程度和疾病预后情况。对于癌症患者而言，面部呈现的衰老迹象，可能是比常规检查更早发出的健康警报。
两种AI模型，两种解读“面部密码”的方式
有趣的是，研究团队在FAHR-Face基础上进一步开发了两个侧重点不同的模型：
- FAHR-FaceAge： 该模型专注于评估“生物年龄”，主要分析与衰老相关的面部区域，如额头、鼻唇沟（法令纹）等。它通过计算FAD值，直观地展示个体的生理老化状态。
- FAHR-FaceSurvival： 该模型则专注于预测短期生存风险，更多地关注眼睛下方和鼻梁等区域，这些部位可能蕴含着与疾病状态更直接相关的信号。
这两种模型虽然同源，但关注点不同，揭示了面部不同区域在反映年龄和健康状况方面的独特价值。它们可以互为补充，为临床医生提供更全面的评估工具。
AI“看脸”的临床前景与挑战
在临床实践中，评估患者（尤其是老年或虚弱患者）的身体状况至关重要，这直接影响治疗方案的选择。传统评估方法如问卷、握力测试等，操作繁琐且存在主观性。而FAHR-Face模型提供了一种无创、便捷、客观的评估新途径。
仅凭一张普通照片，医生就能快速识别出那些可能无法耐受高强度治疗（如化疗）的虚弱患者，从而避免过度治疗，帮助患者在保证生活质量的前提下进行个体化治疗。这项技术的发展，也为患者自我健康监测提供了新的可能。如果您对AI在癌症诊疗中的应用感兴趣，可以尝试使用MedFind的AI问诊服务，获取前沿的个性化资讯。
当然，这项技术仍处于研究阶段。目前的研究数据主要来自西方国家的癌症患者，其在不同种族、不同疾病类型人群中的普适性仍需进一步验证。此外，要将面部生物标志物真正应用于临床，还需克服监管审批、数据隐私和临床流程整合等多重挑战。
尽管如此，这项研究无疑为我们描绘了一幅未来医疗的蓝图：或许在不久的将来，一张自拍就能成为我们最及时的健康“体检报告”。
