科技虎嗅·字母AI··AI 生成
看面相断生死，AI居然真做到了？
麻省总医院布莱根医疗集团的 FAHR-Face 模型，仅凭一张普通脸部照片就能预测癌症患者的死亡风险。在 3820 名测试患者中，被 AI 评为极高风险的 122 人里，90 天内 64 人去世（52.5%），而最低风险组的 90 天死亡率仅 2.1%，两端相差超 25 倍；荷兰 4892 名患者的外部验证复现了相似规律。研究团队坦承 AI 到底识别了什么生理信号仍是未解之谜，模型也尚不能用于临床。适合关注医疗 AI、数字生物标志物的读者。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍AI 仅凭一张普通脸部照片，就能区分癌症患者的死亡风险高低，且该能力在美国与荷兰两个独立患者队列中均可复现。
- 013820 名测试患者中，AI 评为极高风险的 122 人里有 64 人在拍照后 90 天内去世（52.5%）；评分 0-0.1 的 975 人中仅 20 人去世（2.1%），两端相差超 25 倍。
- 02控制年龄、性别、癌症类型和治疗情况后，最高风险组的死亡风险仍是最低组的 3.23 倍。外部验证使用荷兰 Maastro 放疗中心 4892 名患者，规律一致。
- 03配套模型 FAHR-FaceAge 显示，AI 估计面部年龄比实际年龄大 5 岁以上的患者，死亡风险高出约 21%。
- 04两套模型的注意力热力图明显不同：预测年龄时关注法令纹、额头和太阳穴；预测死亡风险时关注眼睛下方和鼻梁周围，两者相关系数仅 0.16。
- 052025 年 5 月的 FaceAge 研究在 100 名姑息治疗患者中，将预测半年生存的 AUC 从 0.74 提升到 0.80，早于本次直接预测死亡风险的尝试。
反方 / 局限
- — 英国萨里大学教授 Miroslaw Bober 指出，能让模型预测结果不代表弄清原因；仅改变光照或表情，AI 估计的面部年龄平均就可能变化约两岁。
- — 研究使用的癌症患者照片以白人为主，对其他人群的预测效果尚未验证；模型尚未证明能在医生现有临床评估基础上提供额外帮助，目前不能直接用于临床。
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