AI面部衰老速率量化：或用于预测癌症生存结局

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来自麻省总医院的研究团队在《自然·通讯》发布了最新成果，提出“面部衰老速率”（Face Aging Rate, FAR）这一新概念。研究者借助人工智能对患者在不同时间点的面部影像进行分析，进而把生物年龄的变化速度量化呈现，最终用于判断癌症治疗效果并推测生存可能性。

研究者认为，面部照片或将成为评估癌症患者预后的重要工具。

此前，该团队已经推出FaceAge这类AI辅助方案，可根据单张照片估算一个人的生物年龄。在既往研究中，他们注意到：癌症患者由AI估算出的年龄平均要比实际年龄“更老”约5岁；同时，表现为“更显老”的人，其治疗后的生存结局往往更不理想。

本次研究在此基础上进一步加以验证。研究团队纳入2279名癌症患者，采集其在不同治疗阶段拍摄的两次面部照片，并用两次FaceAge的差值除以两次拍照之间的时间间隔，计算得到FAR指标。

结果显示，中位FAR提示患者面部衰老速度较实际年龄快约40%。FAR水平越高，生存概率越低；当两次照片间隔超过两年时，这种预测治疗结局的能力尤为突出。

研究人员同时对单次测量的“面部年龄偏差”（FAD）与动态追踪的FAR进行了对比。数据显示，两项指标都偏高的患者生存率最低；但从长期预测角度看，FAR表现得更稳定、更可靠。这提示：持续追踪生物年龄的变化，可能比仅凭一次“面相判断”更具临床意义。

研究团队指出，在常规诊疗过程中顺带记录面部照片，或可实现对患者健康状态的实时监测，从而支持个体化调整治疗策略，提高患者沟通效率，并为随访管理提供依据。该方法具备非侵入性与低成本特点，不仅可能用于癌症人群，未来也有望拓展到其他慢性疾病，甚至对健康人群提供健康提示。