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据《海峡时报》报道，一项发表于2026年10月19日《柳叶刀数字健康》的研究显示，人工智能工具能够仅凭一张面部照片预测癌症患者的生存几率。该模型利用超过4000万张人脸图像和3万多张癌症患者照片进行训练，生成风险评分，高分患者在90天内死亡的可能性显著更高。研究团队表示，这是首次将面部图像分析用于癌症预后，但专家警告该工具尚未达到临床使用标准。
电影选角研究背景：从“面相”到量化风险
长期以来，医生依靠临床经验和直觉判断患者状况，但主观估计往往不够准确。放射肿瘤学家雷蒙德·马克（Raymond Mak）指出：“医生经过训练会根据患者的外观进行评估，但总体而言，他们不太擅长估算临终预期寿命。”该研究旨在通过深度学习模型将这种“直觉”转化为可量化的风险指标。模型聚焦于面部特征——包括肤色变化、肌肉松弛、眼部凹陷等——这些特征可能与疾病进展和身体虚弱有关。
选角消息训练数据与模型底层逻辑
研究团队从多个公开数据集中收集了超过4000万张普通人脸图像，用于训练AI学习年龄估计。随后将模型迁移到癌症领域，使用了超过3万名已故或仍存活的癌症患者的面部照片，这些照片主要来自美国医疗中心。AI通过分析面部纹理、轮廓和对称性等细微差异，输出一个0到1之间的风险分数。值得注意的是，模型在年龄估计上的平均误差约为5年，这一精度为后续生存预测提供了基础。
演员阵容关键数字与性能指标（表格）
下表总结了AI工具的核心数据与表现：
主演官宣| 指标 | 数值 | 备注 |
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| 训练用普通人脸图像 | >4000万张 | 用于年龄预测预训练 |
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| 训练用癌症患者照片 | >3万张 | 涵盖多种癌症类型 |
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| 年龄估计平均误差 | 约5年 | 与医生目测相当 |
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| 高危组90天死亡风险 | 显著高于低危组 | 据《柳叶刀数字健康》论文 |
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| 研究发布日期 | 2026年10月19日 | 在线发表 |
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| 研究对象 | 美国癌症患者 | 需更多人群验证 |
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与医生传统评估的差异
研究对比了AI风险评分与医生记录的“临床印象”。马克博士表示，医生往往因情感因素或经验偏差高估或低估患者预期。例如，年轻患者可能被误判为更健康，而晚期患者可能被过早放弃治疗。AI工具则提供无偏见的客观分数，尤其当患者无法提供完整病历（如转移性癌症、非英语患者）时，这种非侵入性评估可能成为有力补充。不过，研究人员强调，目前模型只是“多一项参考信息”，不能替代临床决策。
专家观点：距离临床尚需验证
未参与该研究的专家指出，工具仍需在不同医院和种族群体中进行大规模验证。一位匿名的医学影像专家称：“面部照片可能受到光照、角度、化妆甚至情绪影响，这些因素是否会导致误判需要严格检验。”此外，AI的决策过程缺乏透明度，医生难以理解为何某个特征会提高风险分数。研究作者也承认，模型尚未与医生的实际判断进行头对头比较，这是下一步关键。
FAQ段
Q1: 这个AI工具能直接用于我的癌症治疗吗？
A1: 不能。目前该工具仅处于研究阶段，尚未获得任何监管机构批准用于临床。患者不应要求医生使用面部照片替代标准诊断流程，如病理活检、影像扫描或血液检测。
Q2: 如果AI给出高死亡风险，保险公司会拒绝赔付吗？
A2: 目前没有证据表明保险公司会使用此类工具。研究强调该模型旨在辅助医生，而非作为保险或医疗决策的唯一依据。后续可能需要法律和伦理框架来规范其应用范围。
总结与展望
这项研究首次证实了面部照片在癌症预后中的潜在价值，为资源有限地区或紧急情况下的快速筛查提供了新思路。然而，从实验室到病床，AI预测癌症生存率仍需跨越准确性、公平性和可解释性三重门槛。研究团队计划与多家医院合作开展前瞻性试验，预计2027年公布初步结果。
