人工智能利用面部照片评估癌症患者的短期死亡风险
根据发表在The Lancet Digital Health上的研究，患者面部的照片可以为医生提供有关其健康状况和对癌症治疗潜在反应的额外信息。这项研究由美国医疗网络马萨诸塞州总医院（Mass General Brigham）的研究人员开发，两个人工智能工具分析面部图像，以识别与癌症患者生物老化和短期死亡率相关的模式。
这种被称为FAHR-Face的技术代表了一种新的医疗风险评估方法。它并不是直接识别肿瘤，而是检查可能与患者整体健康状况和生存前景统计相关的面部特征。
研究人员认为，这些发现最终可能帮助医疗团队更一致地评估患者的脆弱性，特别是在考虑需要高强度治疗时。然而，这些模型仍处于实验阶段，并不旨在取代传统的医疗检查或临床判断。
两个人工智能模型，两种不同的医疗指标
这项研究产生了两个互补的系统：FAHR-FaceAge和FAHR-FaceSurvival。
FAHR-FaceAge通过面部特征估计一个人的生物年龄。与测量从出生以来经过的时间的实际年龄不同，生物年龄试图反映身体的健康状况和衰老过程。
FAHR-FaceSurvival通过分析面部照片来估计被诊断为癌症的人的死亡风险，采用了不同的方法。
基础技术最初是在超过4000万张面部图像上进行训练的。研究人员随后使用癌症患者的医疗数据和照片调整模型，使他们能够研究面部特征与临床结果之间的关系。
生存模型在3820名患者中进行了评估。在这组人群中，研究人员发现不同风险类别的患者之间观察到的结果存在显著差异。
在122名被分类为特别高风险的患者中，52.5%在评估后的90天内死亡。相比之下，在975名被归入最低风险类别的患者中，死亡率约为2%。
这些发现表明模型的评估与研究人群中的后续结果之间存在关联。它们并不意味着人工智能能够从一张照片中判断一个人的命运或准确确定患者的生存时间。
面部特征可能揭示生物老化的迹象
第二个模型检查与年龄估计系统优先考虑的区域不同的面部区域。FAHR-FaceAge关注额头、太阳穴以及鼻子和嘴巴周围的皱纹，而FAHR-FaceSurvival则更重视眼睛周围和鼻梁的特征。
研究人员还观察到，估计生物年龄超过实际年龄的患者往往经历较差的结果。在研究中，面部看起来至少比实际年龄大五岁的患者死亡风险增加了21%，而那些看起来至少比实际年龄年轻五岁的患者死亡风险降低了17%。
这些模式表明，面部照片可能包含与身体脆弱性相关的信息。然而，这些关联背后的确切生物机制仍不清楚。算法识别的面部特征本身并不能确定特定疾病的存在或解释患者病情恶化的原因。
个性化癌症护理的潜在应用
评估患者的身体韧性是癌症治疗计划的重要组成部分。医生必须考虑个体是否可能耐受高强度的干预措施，包括放疗、手术和系统治疗。
一个可获取的面部分析工具最终可能在这些评估中提供额外的信息来源。由于照片相对容易获取，这项技术可能为在更广泛的评估难以进行的环境中支持风险评估提供一种实用的方法。
研究人员的目标是用额外的指标补充现有的医学知识，这些指标可能帮助临床医生做出更个性化的决策。这些模型可能支持识别需要更密切监测或在治疗前进行更详细评估的患者。
然而，与死亡率的统计关联并不足以证明人工智能系统改善了临床决策。进一步的研究必须确定从面部图像中获得的信息是否在现有指标之外增加了有意义的价值，包括癌症类型和阶段、病史、实验室结果以及患者的整体功能状态。
科学和伦理挑战依然存在
尽管结果令人鼓舞，但在面部分析技术能够成为常规癌症护理的一部分之前，仍需解决几个障碍。
一个主要挑战是确定模型在不同人群中是否表现一致。研究在很大程度上依赖于高收入国家的患者，一些人口群体的代表性较低。这些限制提出了关于潜在偏见和在将技术应用于不同背景的患者时预测可靠性的问题。
研究人员还必须确定这些模型在不同临床环境和患者人群中是否保持可靠。前瞻性研究将是必要的，以评估它们在实际环境中的表现，并确定使用其预测是否能改善患者护理。
隐私是另一个考虑因素。面部照片是敏感的个人信息，其在医疗人工智能系统中的使用需要在同意、数据保护和访问方面采取适当的保障措施。
最重要的是，这项技术绝不能被误认为是对个人生存的最终预测。癌症结果取决于许多相互作用的因素，算法风险评分无法捕捉患者医疗情况的每个方面。
研究工具，而非医生的替代品
FAHR-Face的发展展示了人工智能如何扩展医疗专业人员可用的信息范围。通过识别在常规检查中可能不明显的模式，面部分析最终可能有助于更全面地评估患者的脆弱性。
然而，目前这项技术仍然是一个研究工具。其实际价值将取决于进一步的验证，证明它改善了现有的预后方法，并防止偏见和误用。
关键问题不再仅仅是算法是否能够在照片中识别统计信号，而是这些信号是否能够帮助医生做出更明智的决策，而不会给面临严重诊断的患者带来虚假的确定性。
如果未来的研究证明了有意义的临床益处，面部分析可能成为个性化肿瘤学的一个额外组成部分。在那之前，医疗专业人员必须继续依赖全面的评估，而不是将人工智能生成的分数解读为对患者未来的判决。
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