AI分析單張面部照片中的特徵，以推算生理年齡及癌症患者存活率。圖左顯示與癌症存活機率最相關的面部區域，圖右則顯示評估老化程度的重要特徵；黃色部分代表對AI預測結果影響最大的區域。(互聯網)
一張普通自拍照，未來或有助醫生評估癌症患者病情，甚至預測存活機率。美國研究團隊開發名為「FaceSurvival」的人工智能（AI）系統，透過分析患者面部照片找出死亡風險較高人士。研究顯示，被列為最高風險的一組患者當中，超過一半人在90天內死亡，而最低風險組同期死亡率僅約2%。
研究人員利用超過4,000萬張公開面部照片及逾3.4萬名癌症患者照片訓練AI模型，其後以3,820名患者進行測試。結果顯示，在122名被評為最高風險的患者中，有64人在3個月內死亡；最低風險組975人之中，同期僅20人死亡。即使計及年齡、性別及癌症類型等因素，高風險組死亡機率仍較低風險組高出3倍以上。
眼底及鼻樑最能反映健康狀況
研究發現，AI在評估患者存活率時，最重視眼睛下方及鼻樑附近位置的細微變化，而且適用於不同類型及不同嚴重程度的癌症患者。
研究共同作者Grace Lee表示，醫生一直都會透過外表觀察病人健康狀況，而新工具則能把這種直覺判斷「標準化及量化」，有助提升預後評估及臨床決策的準確度。
研究團隊同時開發另一款名為「FaceAge」的工具，用於評估生理年齡。研究顯示，容貌看起來較實際年齡老5歲或以上的人，死亡風險高出21%；若看起來年輕至少5歲，死亡風險則低17%。此外，吸煙、酗酒及吸毒均與面貌較顯老有關，其中以吸煙的影響最明顯。
領導研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授、音譯姓麥的Raymond Mak表示，隨着人口老化，醫生需要更有效的方法評估病人的身體狀況及虛弱程度，以判斷是否適合接受手術、放射治療或其他較進取的癌症療程。公開資料顯示，Mak能以英語及粵語應診。他表示：「我們的目標是令透過面部照片進行健康評估變得更量化、更一致及更容易大規模應用，從而協助制定個人化治療方案，而非取代醫生的專業判斷。」有關研究刊登於《The Lancet Digital Health》。
