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哈佛重磅研究:AI凭人脸照片,就能预测癌症患者死亡风险

AI新闻 36氪 2026-10-21 12:10
AI 摘要

新智元AI算命时代来了? 就在今天,这个新闻上了各大热搜。 哈佛附属的马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所,在《柳叶刀·数字健康》上发布了一项突破性研究。 他们训练出了一个全球首创的AI模型——FAHR-Face。 只需输入一张普通的脸部照片,这个AI不仅能看穿你的「生物学真实年龄」,甚至能直接预测癌症患者的存活几率! 最高风险组的患者,有超过一半在拍照后90天内离世。 简直是科

新智元
AI算命时代来了?

就在今天,这个新闻上了各大热搜。

哈佛附属的马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所,在《柳叶刀·数字健康》上发布了一项突破性研究。

他们训练出了一个全球首创的AI模型——FAHR-Face。

只需输入一张普通的脸部照片,这个AI不仅能看穿你的「生物学真实年龄」,甚至能直接预测癌症患者的存活几率!

最高风险组的患者,有超过一半在拍照后90天内离世。

简直是科幻成真了。这个「看脸知生死」的AI,底层到底藏着什么技术?

链接:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltext

喂给AI 4000万张人脸,

它练就了「火眼金睛」

在日常生活中,我们经常会夸某人「长得显年轻」,或者觉得某人「最近老得很快」。其实,在医学院里,医生们也受过类似的训练。

该研究的通讯作者、放射肿瘤学家Raymond Mak坦言:「我们在医学院接受的训练是,走进病房,看一眼病人,在心里评估一下他们有多健康、多虚弱或病得多重。」

这种医生的「望诊」,往往决定了患者接下来是接受高强度的手术、放化疗,还是保守治疗。

但问题是,人类医生的判断非常主观,且在预测临终预期寿命时,往往不够准确。

为了打破这种主观性,哈佛团队祭出了大招。

他们构建了一个名为FAHR-Face的基础AI模型。

研究团队使用了庞大的WebFace42M公共数据集,在没有任何特定提示的情况下,简单粗暴地给这个AI「喂」了超过4000万张各种各样、跨越人类整个生命周期(0-116岁)的无标签人脸照片。

在这个过程,让AI自己去「领悟」人脸的奥秘。

在吸收了这4000万张人脸的数据后,研究团队基于这个强大的基础模型,微调出了两个互补的「杀手锏」级工具。

FAHR-FaceAge:专门用来精准估算一个人的「生物学年龄」(你身体的真实衰老程度,而不是身份证上的数字)。

FAHR-FaceSurvival:这个全球首创的模型,使用了34363张癌症患者的照片进行专项训练。直接通过一张面部照片,预测癌症患者的生存风险。

AI如何「预判生死」?

你可能会问,仅凭一张照片预测癌症患者还能活多久,这靠谱吗?

数据给出了惊人的答案。

首先,在高风险组,90天内死亡超半数。

在对3820名癌症患者的测试子集中,AI给所有人打出了生存风险评分。

结果显示,在得分处于最高区间(0.9-1.0)的122名极高危患者中,有64人(高达52.5%)在拍摄照片后的短短90天内就不幸离世!

相比之下,在得分最低(0.0-0.1)的975名患者中,90天内的死亡率仅为2.1%。

在整体数据中,最高风险四分位组的死亡率,是最低风险组的3倍以上(调整后危险比HR 3.23)。

甚至时间线拉长到5年、10年,AI的预判依然准得可怕。

在5年生存率方面,被FAHR-FaceSurvival评为「最低风险」(前25%)的患者,5年生存率高达78.1%;而那些不幸被分入「最高风险」(后25%)的患者,5年生存率断崖式暴跌至仅仅17.7%!

第二个惊人的发现是,如果你看上去「脸老」,可能真的会要命。

FAHR-FaceAge模型在估算年龄方面,达到了极高的精度,平均绝对误差(MAE)仅为5.1岁。

更有意思的是,研究发现这个估算出的「脸部年龄」与患者的「实际身份证年龄」相关性很弱(R=0.16),这意味着AI测出的不仅仅是岁月,而是真实的健康耗损度。

它计算出的「年龄差」(FAD,即AI估算年龄减去你的实际年龄)成了真正的「生死符」——

如果你看起来比实际年龄老5岁以上(FAD≥5),你的死亡风险会显著增加21%!

相反,如果你看起来比实际年龄年轻5岁以上(FAD≤-5),你的死亡风险会降低17%。

而且,如果你长得极度显老,看起来比实际年龄老了20岁以上(FAD>20),那么你在90天内面临的早期死亡率高达21.3%。

拉长到10年来看,这批「极度显老」的患者,10年生存率只有33.3%;而长得「十分年轻」(比实际年龄小10岁以上)的患者,10年生存率则高达65.1%。

也就是说,AI不仅能识别出那些极高危人群,还能精准勾勒出不同人群在3个月、半年、1年、2年、甚至10年后的生存轨迹。

在AI眼里,你的脸,就像是一张被提前破译的「生命进度条」。

此外,细分数据还显示了一个扎心的事实:在「脸老与死亡率」的关联上,女性患者的危险比(HR)比男性更高;而且相较于黑人和拉美裔,白人和亚裔患者一旦「显老」,其面临的生存风险分层更加剧烈。

跨越两千年的巧合:AI看到了古希腊神医的「死亡凝视」

这个研究中最让人起鸡皮疙瘩的部分,是研究人员弄清楚了AI到底在「看」你脸上的哪里。

研究团队使用了一种叫「注意力映射」的技术,来追踪AI在做决定时,视线聚焦在脸部的哪些像素上。

结果发现,这两个AI工具虽然师出同门,但「特征空间重叠度极低」,它们在脸上寻找的是完全不同的两个维度的健康信号(相关系数仅为0.22)。

猜年龄(FAHR-FaceAge)时:AI主要盯着你的法令纹(鼻唇沟)、眼眶上方的额头以及太阳穴区域。这很符合常理,毕竟皱纹和胶原蛋白流失是衰老的明显标志。

且随着年龄增长(尤其是40岁以后),AI会把越来越多的注意力转移到太阳穴和额头上。

测生死(FAHR-FaceSurvival)时:AI的视线极其诡异地聚焦在了眼睛正下方的区域(眼窝)以及鼻梁上!

为什么是眼窝和鼻梁?

雷蒙德·麦医生震惊地发现,这竟然与两千多年前的古希腊「医学之父」希波克拉底的观察不谋而合!

早在公元前,希波克拉底就曾描述过一种名为「希波克拉底面容」的临终体征。他指出,眼窝深陷、太阳穴凹陷、鼻子变尖,是人在临终前早期出现的身体衰竭征兆。

两千年后的今天,AI,在没有任何提示的情况下,凭借纯粹的数据,把目光锁定了和古希腊神医一模一样的地方!

这种巧合,令人敬畏。

别想骗过AI:美颜、化妆、整容都没用!

既然AI是通过看脸来评估寿命,那肯定有不少人想:「如果我化妆、开美颜,或者去做个拉皮手术,能不能骗过AI,让它觉得我还能多活几年?」

答案是——你骗不过它!

为了测试AI的稳定性,研究人员找来了同一个人在短时间内拍摄的各种照片进行「鲁棒性」测试,包括:

素颜 vs 化浓妆

面无表情 vs 各种夸张表情

不同的光线和拍照角度

甚至包括整形手术前后的照片!

测试结果显示:无论是高超的化妆术、改变光线角度、微笑还是皱眉,FAHR-FaceAge的估算结果都毫无差异。

更绝的是,即使你做了提眉术、双眼皮手术、面部拉皮或面部骨骼微调,AI依然能透过这些「科技与狠活」,一眼看穿你真实的生物学衰老程度,评估结果没有任何统计学上的改变!

只有一个例外——隆鼻手术。

研究发现,唯独做过鼻子整形的人,AI在评估时会稍微受到一点干扰,导致术后平均被评估老了1.11岁(p<0.0001)。但这丝毫不影响该模型在绝大多数情况下的精准度。

此外,你的生活方式全写在脸上。

研究证实,吸烟、酗酒和滥用药物与生物学年龄的显著增加(变老)挂钩。其中吸烟的影响最为致命,甚至呈现出一种严密的「剂量依赖」关系。

不仅「目前吸烟者」比「已戒烟者」老,「已戒烟者」比「从不吸烟者」老;而且在终生暴露量上,「中重度吸烟者」也明显比「轻度吸烟者」更显老!

无论你得的是不是与吸烟相关的癌症,吸烟都会无差别地侵蚀你的脸。

AI算命时代来了?

「据我们所知,这是首个证明AI模型可以直接通过一张简单的照片预测癌症存活率的报告。」 共同资深作者、百瀚AI医学项目主任Hugo Aerts表示。

如果是你,你敢让AI给你拍张照,然后告诉你还能活多久吗?

纽约大学生物伦理学中心主任Matthew Liao教授指出,这项技术也存在一些伦理隐患。

如果AI出错了怎么办?把一个需要紧急治疗的病人误判为「非常健康」,可能会耽误最佳治疗时机。

这款AI会不会被用来作为拒绝向患者提供药物的理由?

一旦这种技术普及,保险公司会不会根据AI结果拒绝承保或提高保费?

招聘公司会不会用它来筛掉「不够健康」的求职者?

对于这些担忧,研究团队给出了非常明确的界限。

麦医生强调,开发这个工具的初衷,绝不是为了取代医生的判断,更不是为了给病人判死刑。

随着人口老龄化,医生在建议患者进行高强度治疗(如手术、放化疗)之前,迫切需要更好的方法来评估患者的「生理储备」和脆弱程度。

有时候,年龄70岁但「生物年龄」只有60岁的老人,完全能扛住一次大手术;而一个50岁但「生物年龄」高达65岁的人,贸然手术可能会加速死亡。

FAHR-Face的作用,是将这种直觉性的「望诊」量化、标准化。它只是为医生制定个性化治疗方案时,提供了一个客观的「额外参考指标」。

目前,马萨诸塞州总医院已经为下一代面部健康算法申请了专利。

他们还开放了一个在线研究项目,如果你胆子够大,可以上传自己的照片,获取「脸部年龄」报告,为研究贡献数据。

AI用算法告诉我们一个最朴素的真理——

你的身体不会说谎,你熬过的每一个夜、抽过的每一支烟,都会在脸上留下痕迹。

参考资料:

https://www.massgeneralbrigham.org/en/newsroom/ai-facial-recognition-tools-assess-age-cancer-survival-riskhttps://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltexthttps://www.zaobao.com.sg/news/world/story20261020-9864152https://www.scientificamerican.com/article/can-ai-predict-whether-youll-die-from-cancer-from-just-an-image-of-your-face/

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录,编辑:Aeneas,36氪经授权发布。

来源:36氪
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