眼睛可能是心灵的窗户，但一个人的生理年龄可以从他的面部特征中反映出来。来自马萨诸塞州总司令布莱厄姆的研究人员开发了一种名为FaceAge的深度学习算法，该算法使用一个人的面部照片来预测癌症患者的生物年龄和生存结果。他们发现，癌症患者的平均面部年龄高于非癌症患者，并且比实际年龄大五岁左右。年龄较大的FaceAge预测与多种癌症类型的总体生存结果较差相关。他们还发现，FaceAge在预测接受姑息性放疗的患者的短期预期寿命方面优于临床医生。他们的结果发表在柳叶刀数字健康.
“我们可以使用人工智能（AI）从面部照片中估计一个人的生物年龄，我们的研究表明，这些信息可能具有临床意义。这项工作表明，像自拍一样的照片包含了重要信息，有助于为患者和临床医生的临床决策和护理计划提供信息。一个人的相貌与实际年龄相比有多大真的很重要，而面部年龄比实际年龄年轻的人在癌症治疗后表现要好得多。"百翰将军医学人工智能（AIM）项目主管Hugo Aerts博士说。
当患者走进检查室时，他们的外表可能会让医生了解他们的整体健康和活力。这些直观的评估结合患者的年龄，以及许多其他生物学指标，可能有助于确定最佳治疗方案。然而，与任何人一样，医生可能对一个人的年龄有偏见，这可能会影响他们，因此需要更客观、更具预测性的措施来告知护理决策。
有鉴于此，马萨诸塞州布赖翰将军的调查人员利用深度学习和面部识别技术来训练FaceAge。该工具是根据公共数据集中58851张假定健康个体的照片进行训练的。该团队使用放射治疗开始时常规拍摄的照片，在两个中心的6196名癌症患者的队列中测试了该算法。
结果表明，癌症患者的年龄明显大于非癌症患者，他们的脸年龄平均比实际年龄大五岁左右。在癌症患者队列中，年龄较大的FaceAge与较差的生存结果相关，尤其是在85岁以上的个体中，即使根据年龄、性别和癌症类型进行了调整。
生命结束时的估计生存时间很难确定，但在癌症护理中具有重要的治疗意义。该团队要求10名临床医生和研究人员根据100张接受姑息性放射治疗的患者的照片预测其短期预期寿命。虽然他们的表现范围很广，但总的来说，临床医生的预测只比掷硬币略好，即使在他们被赋予临床背景后，比如患者的实际年龄和癌症状况。然而，当临床医生也收到患者的FaceAge信息时，他们的预测显著提高。
在考虑将该技术用于实际临床环境之前，还需要进行进一步的研究。研究小组正在测试这项技术，以预测疾病、一般健康状况和寿命。后续研究包括将这项工作扩展到不同医院，观察处于不同癌症阶段的患者，跟踪FaceAge随时间的估计值，并根据整形手术和化妆数据集测试其准确性。
“这为一个全新的领域打开了大门生物标志物照片中的发现，其潜力远远超出了癌症护理或预测年龄，”联合高级作者、医学博士Ray Mak说，他是马萨诸塞州布里甘姆将军AIM项目的教员。“随着我们越来越多地认为不同的慢性病是衰老的疾病，能够准确预测个人的衰老轨迹变得更加重要。我希望我们最终能够在强有力的监管和道德框架内，将这项技术用作各种应用的早期检测系统，以帮助拯救生命。"
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