根據《衛報》台北時間今（20）日報導，美國研究團隊開發出一套人工智慧（AI）系統，只要分析患者的臉部照片，就能推估其身體老化程度，甚至預測癌症患者的死亡風險，未來有望協助醫師評估患者的健康狀況，制定更合適的治療方案。
英國知名醫學期刊《柳葉刀》旗下《柳葉刀數位健康》（The Lancet Digital Health）於當地時間19日刊載最新研究成果。美國麻薩諸塞州麻省總醫院布萊根醫療系統（Mass General Brigham）的研究團隊，利用超過4000萬張不同年齡、族裔的人臉照片訓練AI基礎模型，再結合癌症患者的臨床資料進行分析，讓系統學習如何從一張普通的臉部照片，推估患者的生物年齡及死亡風險。
研究團隊開發出兩套互補的AI工具，分別是「FAHR-FaceAge」與「FAHR-FaceSurvival」。前者透過臉部特徵推估患者的「臉部生物年齡」，也就是從外貌特徵反映出的老化程度，再據此評估癌症患者的存活風險；後者則直接分析臉部照片，辨識與患者存活率相關的特徵，無須先推算生物年齡。研究也發現，結合兩套模型的分析結果，可以進一步改善癌症患者存活風險的預測表現。
研究人員進一步分析美國接受放射治療的癌症患者，發現被AI判定臉部生物年齡比實際年齡至少老5歲的患者，在平均約4年的追蹤期間，死亡風險比其他患者高出21%；反之，臉部生物年齡比實際年齡至少年輕5歲的患者，死亡風險則降低17%。相關數據反映的是相對死亡風險的差異，而非死亡機率直接增加或減少相同的百分點，也顯示臉部老化程度可能與整體身體健康及癌症預後存在關聯。
研究共同資深作者艾爾茨（Hugo Aerts）表示，這項研究的重要突破，在於AI能直接從癌症患者的臉部照片中，學習與存活率相關的特徵。據研究團隊所知，這是首次有研究證明，AI可以僅憑一張簡單的臉部照片，預測癌症患者的存活情況。
麻省總醫院布萊根醫療系統的放射腫瘤科醫師馬克（Raymond Mak）指出，隨著人口老化，醫師在建議患者接受放射治療、手術或全身性藥物治療等高強度療程之前，需要更準確地評估患者的身體儲備能力，以及是否處於衰弱狀態。
這套AI系統未來有望協助醫師判斷患者接受重大手術或其他癌症治療後的死亡及併發症風險，進而選擇更合適的治療方式。研究也發現，兩套模型所關注的臉部特徵有所不同，其中FAHR-FaceAge主要分析法令紋、額頭及太陽穴等區域，FAHR-FaceSurvival則較著重眼睛下方與鼻樑周圍的特徵。不過，這些特徵與死亡風險之間的關聯，並不代表它們是造成死亡風險增加的直接原因。
此外，研究也發現，生活習慣與臉部老化程度存在關聯。經常大量飲酒、吸菸或使用藥物的人，在AI分析下，臉部呈現的生物年齡往往比實際年齡更老，其中吸菸者的差異尤其明顯。不過，相關結果屬於統計關聯，尚無法單憑這項研究確認因果關係。
研究團隊也測試不同拍攝條件對AI分析結果的影響，發現即使照片的拍攝角度、光線、表情或妝容不同，模型的分析結果仍大致一致。部分整形手術對預測結果的影響也相對有限，但鼻整形手術後仍可能出現輕微變化。
不過，研究團隊強調，這項技術仍處於研究階段，雖然已透過獨立癌症患者資料進行驗證，未來仍需要更多研究與臨床測試，確認模型在不同族群及醫療環境中的可靠性，才能廣泛應用於臨床。馬克表示，研究團隊希望這套AI系統未來能成為醫師制定個人化治療方案的輔助工具，而非取代醫師的專業判斷，最終醫療決策仍須綜合患者的整體健康狀況、疾病進展及其他臨床資訊。