据消息，美国麻省总医院布里格姆医疗中心研究人员利用超过4000万张面部图像，训练出一种人工智能基础模型FAHR-Face，并据此开发工具，用于估算人的生物学年龄和预测癌症患者的生存情况，相关论文发表于《柳叶刀·数字健康》。

文章介绍，在3820名癌症患者的测试组中，风险评分最高的122人里，有64人在拍照后90天内离世，占比52.5%；而风险评分最低的975人中，同期死亡20人，约2%。两个人群的90天死亡比例相差超过25倍。

“看脸预测癌症”是否有科学依据？厦门市中医院肝病中心主任医师、肝三科主任梁惠卿向记者解释，这一结果有科学逻辑，但不等于可以直接“看脸判断癌症”。肿瘤患者体内持续存在慢性炎症、氧化应激、免疫衰老等全身性变化，这些改变会反映在皮肤状态、色素沉着和微血管形态上，AI从海量照片中抓取的是肉眼不易捕捉的细微特征，再与生存数据做关联。“这点和中医望诊的思路有相通之处，中医也看面色、神态，判断气血好坏、正邪盛衰，以此评估预后。”但梁惠卿强调，AI找到的只是相关性，不是因果关系。脸色不好的成因复杂，既可能由肿瘤引起，也可能是肝病、肾病、贫血、熬夜等原因造成的，干扰因素特别多。

世界中医药学会联合会中医药大数据产业分会副会长黄新霆也向记者表示，“看脸知健康”有一定道理，中医四诊“望闻问切”中望诊排在首位，现代科技用AI来实现望诊，是传统中医技术与现代科技结合的重要领域。但他同时提醒，面部衰老特征与真实生物学年龄之间的关系，还没有得到严谨的科学结论支撑，以往市面上多个AI测年龄工具普遍偏差很大。

英国科学媒体中心组织的专家评论中，萨里大学教授Miroslaw Bober也提到，预测一个结果并不等于解释它：AI估算出的“生物学年龄”仅来自面部外观，并没有直接测量任何底层的生物学衰老过程；研究也没有测试AI是否识别出了医生肉眼之外的信息，更没有证明这些预测能在医生对患者整体健康状况的判断之外，提供有临床价值的增量。Bober还提到，拍摄时微笑或改变光线，会让AI的年龄估算结果平均偏移约两年；调整其他因素后，面部年龄指标与黑人患者生存率之间没有显著关联。

在梁惠卿看来，这项面部评估AI技术短期之内很难常规用于临床。几道坎摆在面前：研究主要基于欧美人群数据，人种、肤色、生活习惯不同，直接套用到中国患者身上，准确率可能下降；它只是单一维度信息，临床评估癌症预后要看肿瘤分期、病理、基因、抽血指标、营养状况、基础病等多项核心依据，单靠一张脸的信息，误差会很大，很容易误导临床决策。此外，人脸属于高度敏感的隐私信息，直接向患者输出生存期预估结果，如果判断不准，会给患者和家属带来巨大的心理打击。

但在两位专家看来，这项研究是数字医学一次有价值的探索。梁惠卿说，未来可行的方向是把面部AI提取的特征与检验、影像、临床资料放在一起综合评估，“AI只负责提供参考信号，最后的判断还是要交给临床医生，不能让机器直接下结论。”