一張臉部照片推算癌症存活風險：AI 模型以逾 4,000 萬張臉訓練

一張臉部照片，推算癌症病人存活風險

美國醫療機構 Mass General Brigham 的研究團隊，周一（19 日）在醫學期刊《The Lancet Digital Health》發表研究，指以逾 4,000 萬張臉部照片訓練的人工智能模型，可以單憑一張照片估算一個人的生理年齡，並直接推算癌症病人的存活風險。

一個基礎模型，兩個工具

團隊把模型命名為 FAHR-Face，先用逾 4,000 萬張臉部照片訓練出一個通用的基礎模型，再分別用較小的數據調校出兩個工具。FAHR-FaceAge 估算生理年齡，在公開數據上平均誤差為 5.1 年，團隊指是同類模型中最低；FAHR-FaceSurvival 則以癌症病人的照片訓練，直接推算存活風險。

據論文摘要，被 FAHR-FaceSurvival 評為風險最高四分之一的病人，死亡風險是風險最低四分之一的逾三倍。研究亦發現，FAHR-FaceAge 估算的生理年齡與實際年齡之間的差距，獨立地與存活情況相關；把兩個工具合併使用，預測更準確。

看臉的不同部位

兩個工具看的部位不同。FAHR-FaceAge 主要看法令紋、眉骨上方的額頭和太陽穴；FAHR-FaceSurvival 則看眼睛下方和鼻樑一帶。兩者的預測只有弱相關，合併分析時仍各自與存活情況有關。

團隊亦發現，重度飲酒、用藥和吸煙的人看起來較老，其中吸煙最明顯：現時吸煙者比已戒煙者顯老，已戒煙者又比從不吸煙者顯老。模型在不同姿勢、光線、表情和化妝下結果穩定，大部分整形手術後亦變化不大，只有隆鼻後有輕微偏移。

輔助，不取代醫生

論文通訊作者、放射腫瘤科醫生 Raymond Mak 表示，人口老化下，醫生在建議電療、手術等高強度治療前，需要更好的方法評估病人的體能，工具的目標是輔助治療決定，而不是取代醫生的判斷。共同資深作者 Hugo Aerts 表示，據他們所知，這是首次有人工智能模型可以直接從一張照片推算癌症存活情況。

團隊同時開放網上研究計劃，讓公眾上載照片取得自己的 FaceAge 結果，數據將用於進一步驗證。報道指，工具在臨床使用前仍需更多研究。

來源

• AI facial health recognition tools help physicians assess age and survival risk to guide personalized treatment（Mass General Brigham）
• Foundation artificial intelligence models for health recognition by use of face photographs (FAHR-Face)00079-8/fulltext)（The Lancet Digital Health）
• Mass General Brigham AI trained on 40M faces predicts cancer survival（Becker's Hospital Review）