新型AI算法FaceAge通过自拍精准预测生物年龄，助医生判断癌症患者治疗方案，或将重塑医疗决策。
医生常以“眼球测试”开始问诊，凭直觉判断患者看起来比实际年龄年轻还是老迈。这一瞬间的评估可能影响关键医疗决定。如今，一种名为FaceAge的深度学习算法正将这门古老的艺术推向科技前沿。只需一张头部照片，它就能推算出你的生物年龄——一个比身份证上的数字更能反映身体真实状态的指标。这项突破性研究于周四刊登在《柳叶刀数字健康》期刊，标志着AI在医疗领域的又一次飞跃。
FaceAge的训练数据来自58851张健康老年人的肖像，涵盖60岁以上人群，数据从公开数据库中精心挑选。随后，研究团队在6196名癌症患者的照片上测试了算法，这些照片拍摄于美国和荷兰的放疗前夕。结果显示，癌症患者的生物年龄平均比实际年龄高4.79岁。更惊人的是，FaceAge评分较高的患者，生存率显著较低，即便考虑了实际年龄、性别和肿瘤类型等因素。对于生物年龄超过85岁的患者，死亡风险急剧上升。
想象两位患者：一位75岁的老者，精神矍铄，FaceAge评定其生物年龄仅65岁；另一位60岁的男子，身体虚弱，生物年龄却高达70岁。对于前者，激进的放疗或许是可行的选择，而对后者，温和的治疗可能更安全。哈佛附属波士顿Mass Brigham Health的肿瘤学家Raymond Mak，也是研究的共同资深作者，解释道：“我们设想FaceAge可作为癌症治疗中的生物标记，帮助医生在艰难抉择中找到平衡。”这种逻辑不仅适用于癌症，还可能指导心脏手术、髋关节置换甚至临终关怀的决策。
FaceAge的独特之处在于它对衰老迹象的解读与人类不同。白发或秃顶对它的影响远不如面部肌肉张力的细微变化重要。研究还测试了它的准确性：八位医生仅凭照片预测晚期癌症患者的六个月存活率，正确率仅略高于随机猜测；但结合FaceAge数据后，预测精准度大幅提升。有趣的是，算法甚至验证了一个网络迷因，估算演员Paul Rudd在50岁时拍摄的照片显示其生物年龄仅43岁。
这项研究的背后是人类衰老速率的多样性。基因、压力、运动以及吸烟或饮酒等习惯，都在塑造我们的生物年龄。虽然昂贵的基因检测能揭示DNA的老化程度，但FaceAge只需一张自拍，就能提供类似洞见。Mak的团队在2023年3月发表的论文中写道：“基因预测的较高血浆咖啡因浓度与较低的体重指数和全身脂肪量相关，这可能部分解释了其对2型糖尿病风险的保护作用。”尽管这项研究未涉及咖啡因，但它提示了生活方式对衰老的深远影响。
然而，AI的潜力也伴随着挑战。过去，AI工具因对非白人群体表现不佳而备受批评。Mak表示，初步检查显示FaceAge在种族预测上无明显偏差，但团队正用2万名患者的数据训练第二代模型，以进一步消除偏见。他们还在研究化妆、整形手术或光线变化如何可能误导算法。
伦理问题同样引人深思。一款能从自拍读取生物年龄的AI，对临床医生是福音，但也可能被保险公司或雇主滥用，评估风险或筛选员工。研究的共同负责人Hugo Aerts，Mass Brigham Health人工智能医学项目主任，强调：“必须确保这些技术只用于患者福祉。”另一个难题是心理影响：得知自己的生物年龄高于预期，可能激励健康的生活方式，也可能引发焦虑。
研究团队计划推出一个面向公众的FaceAge门户网站，允许用户上传自拍参与研究，进一步验证算法。面向临床医生的商业版本也在考虑中，但需更多验证。设想一位中年女性，站在镜前拍下自拍，上传后得知自己的生物年龄比实际年轻5岁。她或许会因此坚持晨跑，或对健康多一份信心。反之，若结果显示她“老”了10岁，她会如何面对？
FaceAge不仅是一项技术突破，更是一面映照人类衰老的镜子。它提醒我们，健康决策的未来可能藏在一张简单的照片里，但如何用好这面镜子，仍需智慧与谨慎。
本文译自 ScienceAlert，由 BALI 编辑发布。