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10月20日,國際醫學期刊《柳葉刀·數位健康》發表了一項研究:AI僅憑一張普通的臉部照片,就能辨識出癌症患者的死亡風險差異。
美國麻省總醫院布萊根醫療集團開發了一款名為FAHR-Face的AI模型,讓它從人臉照片中尋找與病患生存狀況有關的線索。
研究人員找來3820名沒參與過模型訓練的癌症患者進行測試,其中,122人被AI評為極高風險,而在拍照後的90天裡,這122人中有64人去世。
研究人員隨後又使用近4,900名荷蘭癌症患者的數據進行外部驗證,觀察到了類似的結果。
整個預測過程,AI不需要查看病歷、分析CT影像,也不需要參考血液檢查結果。它只需要看一張臉。
01
AI僅憑一張臉,就能預測死亡風險
這項研究最重要的地方在於,AI真的能把死亡風險不同的癌症患者區分開來。
為了做到這一點,研究團隊首先用4000多萬張普通人臉照片,訓練了一個視覺基礎模型FAHR-Face。
訓練方法有點像拼圖:研究人員隨機遮住照片中約75%的區域,再讓AI根據剩下的部分,嘗試還原完整的照片。經過反覆訓練,AI逐漸學會了辨識人臉的結構,以及不同臉部特徵之間的連結。
有了這個基礎,研究人員開始教導它預測死亡風險。他們找來34363張癌症患者的臉部照片,以及對應的生存記錄,包括患者是否已經去世、去世的時間,或者截至最後一次隨訪時已經存活了多久。
接下來,研究人員採用了一種排序學習方法,讓AI比較不同患者的存活時間。例如,兩名患者拍照後,一人在三個月內去世,另一人存活了更長時間。模型就需要嘗試給前者打出更高的死亡風險分數。
透過大量這樣的比較,AI逐漸學會了從人臉特徵中判斷不同患者的相對死亡風險。
最終,研究人員將模型輸出的分數轉換到0到1之間。分數越高,代表AI認為這名患者的死亡風險越高。
為了驗證模型的評分準不準,研究人員另外找了3820名沒有參與訓練的癌症患者。
結果,除了開頭提到的122名極高風險患者,AI還將另外975名患者的風險評分打在了0到0.1之間。這975人中,只有20人在拍照後的90天內過世,比例僅2.1%。
相較之下,極高風險患者的90天死亡比例達到了52.5%,兩端相差超過25倍。模型給出的高低風險評分,確實對應著截然不同的死亡比例。
而這種差異並不只存在於風險最高和最低的兩個極端區間。研究人員將患者依照AI給予的風險評分,從低到高分成四組,發現隨著評分升高,患者的存活率也明顯下降。
即使把年齡、性別、癌症類型、治療情況等因素納入統計分析,最高風險組的死亡風險仍是最低組的3.23倍。
不過,到這裡還有一個問題:這套模型在美國醫院表現不錯,換一間醫院、換一批患者,還能得到類似的結果嗎?
研究人員又找了荷蘭Maastro放射治療中心的4892名患者,使用同一套模型進行測試。
結果,他們再次觀察到了相似的規律:AI給出的評分越高,患者的死亡風險總體上也越高。而且,考慮了年齡、性別和癌症部位等因素後,這種差異依然存在。
從美國醫院的測試數據,到荷蘭另一家醫院的獨立患者隊列,這套模型都能識別出癌症患者之間明顯的死亡風險差異。
那麼,AI究竟從這些患者的臉上看到了什麼?
02
AI究竟從人臉上看到了什麼?
實際上,FAHR-Face並沒有隻有前面提到的死亡風險預測功能。研究團隊也開發了另一套模型,名為FAHR-FaceAge,專門用來估計一個人的臉部年齡。
這套模型的想法比較容易理解:同樣是60歲,有些人看起來只有50歲出頭,有些人卻顯得更加蒼老。研究人員認為,一個人看起來比實際年齡老多少,也可能反映他的健康狀況。
他們利用數十萬張標註了年齡的人臉照片訓練模型,再計算AI估計的臉部年齡與實際年齡之間的差距。結果發現,在癌症患者中,看起來比實際年齡更老的人,往往也面臨更高的死亡風險。
例如,在考慮了年齡、性別、癌症類型等因素後,AI估計的臉部年齡比實際年齡大至少5歲的患者,死亡風險比其他患者高出約21%。
但研究團隊並沒有止步於此。
他們想知道,除了一個人看起來有多蒼老,人臉上是否還藏著其他與死亡風險有關的資訊。於是,他們分別分析了年齡模型和死亡風險模型,繪製出了兩套AI的注意力熱力圖。
結果發現,兩者關注的地方竟然明顯不同。
在預測年齡時,AI主要關注法令紋、額頭和太陽穴附近;預測死亡風險時,它卻更關注眼睛下方和鼻樑周圍。
研究人員也用統計方法比較了兩套模型。在荷蘭的4892名患者中,面部年齡與實際年齡的差距,和AI給出的死亡風險評分之間,相關係數只有0.16,這意味著兩者的關聯很弱。
並且,當研究人員把兩個指標放在一起預測患者的生存風險時,它們都保留了獨立的預測作用,合併後的統計模型表現也有所改善。
也就是說,同一張人臉照片,AI可以從中提取兩種不同、但又能互相補充的風險預測資訊。
但問題來了:這些資訊到底是什麼?
研究團隊在論文中提出,眼睛下方、鼻子附近的特徵,可能與醫師長期以來觀察到的重症患者面容變化有關。例如,當患者身體逐漸衰弱,臉部脂肪、肌肉和皮膚狀態都可能發生變化,這些變化也許會在照片上留下痕跡。
不過,研究人員還沒有證明,AI究竟辨識出了哪些具體的生理變化。
英國薩里大學機器學習教授Miroslaw Bober在英國科學媒體中心發布的專家評論中,也指出了這個問題。他認為,這項研究確實證明了患者的臉部特徵與存活風險有統計聯繫,但能夠預測結果,不代表已經弄清楚了原因。
說起來,這倒讓人想起傳統中醫講究的「望聞問切」。其中的“望”,就是透過觀察一個人的面色、神態和形體,尋找與健康狀況有關的線索。在現代醫學中,醫師同樣會留意患者有沒有消瘦、憔悴等外貌變化。
有趣的是,這次研究的論文甚至特別引用了關於「希波克拉底面容」的醫學文獻——「希波克拉底面容」指的是一些病情危重、尤其是瀕臨死亡的患者可能出現的特殊面容:眼窩深陷、太陽穴凹陷、鼻子變得尖削,臉色蒼白或灰暗。早在兩千多年前,希波克拉底就記錄了這些特徵,並將其作為判斷病患病情是否危急的線索。
如今,AI正試圖把醫師過去憑經驗進行的觀察,變成可以量化的風險指標。
但它究竟是發現了人眼難以察覺的新線索,還是把醫生原本就能觀察到的身體變化轉化成了數字,目前還沒有答案。
03
一張臉裡,還藏著多少醫學資訊?
有趣的是,研究人員用的部分照片,原本只是醫院平時為了檢查病人身分而拍的普通照片。
而這也不是他們第一次研究人臉照片了。
2025年5月,團隊就在《柳葉刀·數位健康》發表了最初的FaceAge研究。當時,他們也嘗試讓AI輔助醫師預測晚期癌症患者的存活期。
研究人員找來100名接受安寧療護的患者,請醫生和研究人員判斷他們半年後是否還活著。在加入FaceAge提供的資訊後,預測效果有所改善:其中一項衡量預測能力的指標AUC,從0.74提高到了0.80。
到了這次FAHR-Face,研究人員已經開始嘗試直接從照片中預測死亡風險。
這條研究路線最吸引人的地方,就是它實在太方便了。
CT、核磁共振需要專門的儀器,病理檢查需要收集組織樣本,而臉部照片只需要一台普通相機。對醫師來說,這意味著未來可能多出一種成本低、操作簡單、不會增加病患身體負擔的輔助評估方式。
研究負責人、放射腫瘤科醫師Raymond Mak就提到,醫師在決定是否為患者安排手術、放射治療或其他高強度治療時,需要評估患者的身體狀況,以及能否承受治療。他希望未來AI能讓這類判斷更加客觀、統一。
不過,距離真正實現這個目標,還有不少問題需要解決。
首先,普通照片雖然容易取得,卻也容易受到拍攝條件的影響。英國薩里大學教授Miroslaw Bober指出,只要讓一個人笑一下,或是改變拍照時的光線,AI估計的臉部年齡平均就可能變化兩歲左右,有時差異還會更大。
雖然這不代表死亡風險模型也會受到同樣的影響,但如果想讓人臉照片成為可靠的醫學指標,就得先弄清楚這些拍攝條件究竟會造成多大干擾。
另外,目前研究使用的癌症患者照片仍以白人為主。對於其他族群,模型能不能維持同樣的預測效果,還需要更多的資料驗證。
更重要的是,預測死亡風險和真正幫助醫生看病,仍然是兩回事。 2025年的FaceAge已經顯示出輔助醫生判斷的潛力,但這次的新模型,還沒有充分證明它能在醫生現有的臨床評估基礎上,提供多少額外的幫助。
它能把患者依照死亡風險分成不同的組別,卻還沒有證明這些預測能否幫助醫師選擇更合適的治療方案。因此,FAHR-Face目前仍不能直接用於臨床。
順便一提,試著從一般人臉部照片中尋找疾病線索的,並不只有麻省總醫院布萊根醫療集團。
早在2020年,中國醫學科學院阜外醫院、清華大學等機構的研究人員,就在《歐洲心臟雜誌》發表了一項研究,嘗試讓AI透過臉部照片識別冠心病。
在1013名患者的測試中,模型取得了0.73的AUC,表現出一定的疾病辨識能力。
今年2月,丹麥哥本哈根大學等機構的研究團隊將目光投向了急診室,他們收集了27,660名急診病患的手機照片,讓AI預測這些病患的死亡風險。
結果發現,僅憑人臉照片,AI就能辨識出一些傳統急診分流系統容易忽略的高風險病患。部分原本被認為病情較輕的人,被AI評出了較高的死亡風險,而他們後來也確實更容易過世。
不過這項研究目前還只是預印本,尚未經過正式的同儕審查。
從癌症到冠心病,再到急診患者,多項研究已經證明,一張普通的人臉照片裡,確實包含著與患者健康有關的信息,而且這些信息可能比我們過去想像的更加豐富。
至於這些資訊能夠起到什麼作用,或許還需要研究者繼續尋找答案。