AI读脸断“龄”：FaceAge登柳叶刀，癌症治疗迎新风向 | AI资讯

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FaceAge：AI如何“洞察”你的真实年龄？

身份证上的年龄只是一个数字，而真正的衰老程度，即生物年龄，则深深烙印在我们的生理特征中。FaceAge正是这样一款能够“洞察”生物年龄的AI工具。它并非依赖传统的皱纹、白发等表面迹象，而是通过深度学习大模型，分析面部更深层次的结构性特征，如太阳穴是否凹陷（指示肌肉流失）、嘴边皮肤褶皱的明显程度（反映组织弹性）以及面部线条是否下垂（象征整体健康状况）。

与传统的衰老测试方法（如血液检测、唾液分析等分子生物学手段）相比，FaceAge仅需一张普通的正面照片，操作简便且成本低廉。该模型在包含数万张60岁及以上人群图像的数据库上进行训练，这些图像主要来自公开的维基百科和IMDB电影数据库，通过学习健康人群的面部特征与其年龄的对应关系，从而构建起预测生物年龄的能力。这种基于人工智能的评估方式，为我们提供了一种快速、无创的健康评估新途径。

不仅仅是“看脸”，更是癌症治疗的“导航仪”

FaceAge的价值远不止于评估“看起来老不老”。研究结果显示，它在癌症治疗领域展现出惊人的潜力，堪称辅助临床决策的“导航仪”。研究人员将FaceAge应用于多个癌症患者队列，发现AI评估的“面部年龄”与患者的治疗反应和生存率密切相关：

“视觉年轻”优势：那些被FaceAge判断为比实际年龄更年轻的患者，往往对癌症治疗（如手术、化疗、放疗）的耐受性更好，治疗效果也更佳。

“视觉衰老”警示：相反，如果AI认为患者“面部年龄”偏大，则其病情恶化或死亡的风险相应增高。

以69岁的肺癌患者Toni Feather为例，尽管实际年龄不小，但FaceAge评估其面部状态仅相当于59岁。这种“年轻10岁”的生物状态，被认为是她能够成功挺过复杂治疗方案并保持良好生活质量的关键。数据显示，在调整其他临床变量后，面部年龄每增加十岁，全癌症队列的死亡风险比（HR）约为1.151。这意味着，FaceAge能够独立于传统指标，为医生提供关于患者生理储备和潜在预后的重要信息，这无疑是AI变现在医疗领域的一大突破。

FaceAge研究的深远影响与临床启示

这项研究进一步揭示，癌症患者的FaceAge普遍显著高于其实际年龄，平均“显老”约4.79岁。这一现象在不同癌症类型中均有体现，暗示了癌症本身或其治疗过程可能加速了机体的衰老进程。

此外，研究还探讨了生活方式因素的影响。例如，当前吸烟者的FaceAge显著高于非吸烟者和既往吸烟者，平均“显老”约33.24个月，再次印证了吸烟对健康的负面影响。有趣的是，BMI（身体质量指数）与FaceAge的关联性较弱，说明单纯的胖瘦对面部年龄评估影响不大。这些发现不仅丰富了我们对衰老相关因素的理解，也提示FaceAge有潜力成为评估分子衰老过程的生物标志物。未来，结合更多AI技术，如LLM（大语言模型）对病历文本的分析，或可构建更全面的健康评估体系。

面临的挑战与未来展望

尽管FaceAge展现了巨大的应用前景，但目前仍存在一些局限性。首先，其训练数据集主要由白人面孔构成，这可能限制了其在其他族裔人群中的准确性和普适性。未来需要纳入更多样化的人群数据进行模型优化。其次，整容手术、化妆、拍摄时的光线条件以及面部角度等因素对FaceAge预测结果的影响程度，尚需进一步研究明确。

展望未来，随着技术的不断完善和更多验证研究的开展，FaceAge有望成为临床实践中一种常规、便捷的辅助评估工具。它不仅可以帮助医生更精准地评估患者的整体健康状况和生理韧性，从而制定更个性化的治疗方案（例如，决定是否采用更积极或相对保守的治疗策略），还可能应用于更广泛的健康管理和衰老干预领域。人工智能正在以前所未有的方式赋能医疗健康，想要获取更多AI新闻和深度解读，敬请关注AI门户 https://aigc.bar，每日AI日报为您带来最新动态。

结论： FaceAge的诞生及其在《柳叶刀》的发表，标志着AI在生物年龄评估和疾病预后预测领域取得了重要突破。它以一种直观、低成本的方式，将复杂的生理状态与易于获取的面部信息联系起来，为我们揭示了“面子”背后隐藏的健康密码。虽然目前仍面临数据多样性等挑战，但其展现的巨大潜力预示着未来精准医疗和个性化健康管理的新方向。人工智能，特别是像FaceAge这样结合了深度学习与医学洞察的创新应用，正在深刻改变医疗健康的面貌。持续关注AI门户 https://aigc.bar，与我们一同见证更多AI技术带来的惊喜与变革。