柳叶刀最新：AI看脸就能预测癌症患者死亡风险？

在肿瘤科的诊室里，医生常常面临一个棘手的难题：面对高龄或体弱的癌症患者，究竟该推荐激进的放化疗，还是保守治疗？评估患者的“身体储备”往往依赖医生的主观经验。

如果仅凭一张面部照片，就能客观预测患者的生存风险，会怎样？2026年10月19日，美国麻省总医院布莱根医疗系统（Mass General Brigham）的研究团队在《柳叶刀·数字健康》（Lancet Digital Health）发表的一项研究，将这一设想向前推进了一步。

该团队基于超过4000万张面部图像训练了一个大型人工智能基础模型FAHR-Face，并由此衍生出两款工具：FAHR-FaceAge用于估算生物学年龄，FAHR-FaceSurvival则直接从面部照片预测癌症患者的生存结局。研究者表示，这是首次有AI模型被证明可仅凭一张简单照片直接预测癌症生存。

4000万张照片打底，AI在看哪里？

FAHR-Face的训练数据来自WebFace42M数据集，涵盖0至116岁全生命周期超过4000万张未标注面部图像。模型在大规模数据中自主学习面部通用表征后，被分别微调为两款专用工具。

有趣的是，两款工具虽然来自同一基础模型，但依赖的面部区域截然不同。FAHR-FaceAge主要关注鼻唇沟、眶上额头区域和太阳穴；FAHR-FaceSurvival则聚焦于眼睛下方和鼻梁周围的区域。两者的预测相关性较弱，联合使用时对外部验证队列中生存模型的拟合度有进一步提升。

极高的区分度：52.5% vs 2.1%

在包含3,820名癌症患者的测试子集中，AI为每位患者给出了0到1的生存风险评分。

结果展现了惊人的区分度：评分位于最高区间（0.9–1.0）的122名“极高风险”患者中，64人（52.5%）在拍照后90天内死亡；而评分最低区间（0.0–0.1）的975名患者中，90天死亡率仅为2.1%。最高风险四分位组的死亡风险是最低风险组的3倍以上（校正后HR 3.23）。在5年生存率方面，被归为“最低风险”的前25%患者，5年生存率达到78.1%。

专家提醒：统计关联不等于临床决策

尽管数据亮眼，但距离真正指导临床决策仍有距离。英国萨里大学视频处理与机器学习教授Miroslaw Bober在Science Media Centre的专家反应中给出了审慎评价。他肯定该研究在荷兰近5,000名癌症患者中进行了独立验证，提供了“令人信服的统计学关联证据”，但提出了三点限制：

其一，预测不等于解释。AI从面部外观估算年龄，而非直接测量任何底层生物学衰老过程；研究也未测试AI是否识别了医生无法察觉的信息，或是否在医生评估之外提供了增量临床价值。

其二，风险评分尚未验证为个体生存概率。工具在群体内对患者进行相对风险排序，但评分“尚未被验证为个体生存概率或用于临床决策”。

其三，对特定人群的效能存疑。在调整其他因素后，面部年龄指标对黑人患者的生存关联不再显著，尽管单独的生存模型仍然有效。此外，微笑或光照变化可使AI的年龄估计平均偏移约2年。

辅助而非替代

研究通讯作者、放射肿瘤学家Raymond Mak在新闻稿中明确了该工具的定位：“随着人口老龄化，医生在推荐放疗、手术或全身治疗等强化方案之前，需要更好的方法来评估患者的身体储备和衰弱程度。我们的目标是让基于面部照片的健康评估更加量化、一致和可扩展，以支持个性化治疗决策，而非替代医生的判断。”

共同资深作者Hugo Aerts则将FAHR-Face的技术路径概括为“基础模型思路”：先从一个大规模数据集中学习面部的通用表征，再适配到不同的健康结局，从而以可扩展的方式开发多种面部健康生物标志物。

目前，该团队已向公众开放面部照片上传，参与者可获得自己的FaceAge研究读数，同时为模型的进一步验证贡献数据。

参考文献

[1] Haugg F, et al. Foundation artificial intelligence models for health recognition by use of face photographs (FAHR-Face): a model development and validation study.Lancet Digit Health. 2026. doi:10.1016/j.landig.2026.101056

[2] Mass General Brigham. AI facial health recognition tools help physicians assess age and survival risk to guide personalized treatment. October 19, 2026.

[3] Science Media Centre. Expert reaction to study testing an AI tool using a face photograph to predict cancer survival. October 19, 2026.

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