医生通常通过所谓的“眼球检查”开始检查，即快速判断患者看起来是否比实际年龄大或小，这可以影响关键的医疗决策。
这种直观的评估可能很快就会得到人工智能升级。
FaceAge 是周四在《柳叶刀数字健康》杂志上描述的一种深度学习算法 ，它可以将简单的头像转换为一个数字，更准确地反映一个人的生物年龄，而不是图表上的生日。
经过数万张照片的训练，该系统预测癌症患者的平均生物学年龄比健康同龄人大五岁。该研究的作者表示，它可以帮助医生判断哪些患者可以安全地忍受严厉的治疗，哪些患者可能更适合采用较为温和的治疗方法。
“我们假设 FaceAge 可以作为癌症治疗中的生物标志物，量化患者的生物年龄并帮助医生做出这些艰难的决定，”联合资深作者、波士顿哈佛附属医疗系统 Mass Brigham Health 的肿瘤学家 Raymond Mak 说。
假设有两位病人：一位是精力充沛的 75 岁老人，但生理年龄为 65 岁；另一位是体弱多病的 60 岁老人，但生物学年龄为?? 70 岁。对于前者来说，强力放射治疗可能是合适的，但对于后者来说，则存在风险。
同样的逻辑可以帮助指导有关心脏手术、髋关节置换术或临终关怀的决策。
更清晰地审视脆弱性
越来越多的证据表明，人类的衰老速度各不相同，受基因、压力、运动以及吸烟、饮酒等习惯的影响。昂贵的基因检测可以揭示DNA随时间的变化，而FaceAge承诺仅凭一张自拍照就能洞察一切。
该模型根据从公共数据集中挑选出的 58,851 张 60 岁以上假定健康成年人的肖像进行了训练。
随后，研究人员对6196名在美国和荷兰接受治疗的癌症患者进行了测试，测试对象是他们在接受放射治疗前拍摄的照片。结果显示，恶性肿瘤患者看起来比实际年龄平均老4.79岁。
该模型甚至证实了一个流行的网络表情包，根据演员保罗·路德 50 岁时拍摄的照片，估算他的生物年龄为 43 岁。
对于癌症患者来说，FaceAge 评分越高，预示着生存率越低——即使考虑到实际年龄、性别和肿瘤类型——而且生物分数超过 85 的人生存风险也会急剧上升。
有趣的是，FaceAge 对衰老迹象的衡量方式似乎与人类不同。例如，白发或秃顶的影响不如面部肌肉张力的细微变化那么大。
FaceAge 也提高了医生的预测准确率。八位医生被要求检查末期癌症患者的头像，并猜测哪些人会在六个月内去世。他们的预测准确率几乎与随机概率持平；有了 FaceAge 的数据，预测结果显着提高。
该模型甚至证实了一个流行的网络表情包，根据演员保罗·路德 50 岁时拍摄的照片，估算他的生物年龄为 43 岁。
偏见和道德护栏
人工智能工具因未能充分服务非白人而受到严格审查。 Mak 表示，初步检查显示，FaceAge 的预测中没有明显的种族偏见，但该团队正在对 2 万名患者进行第二代模型的训练。
他们还在探索化妆、整容手术或房间照明变化等因素如何欺骗系统。
伦理争议日益激烈。能够通过自拍照读取生理年龄的人工智能或许能给临床医生带来福音，但对那些需要评估风险的人寿保险公司或雇主来说，也同样充满诱惑。
“这肯定是需要注意的事情，要确保这些技术只用于对患者有益的地方，”这项研究的联合负责人、MGB 医学人工智能项目负责人 Hugo Aerts 表示。
另一个难题是：当镜子回应你时会发生什么？意识到自己的生理年龄比你想象的要大，可能会促使你发生健康的变化，也可能引发焦虑。
研究人员计划开放一个面向公众的 FaceAge 门户网站，用户可以上传自己的照片参与研究，以进一步验证该算法。之后可能会推出针对临床医生的商业版本，但需要经过更多验证。
https://medicalxpress.com/news/2025-05-ai-tool-selfies-biological-age.html?utm_source=nwletter&utm_medium=email&utm_campaign=daily-nwletter
