2026年8月28日 · 阅读约15分钟
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只看一张脸,AI能预测的死亡名单在90天后应验了一半。
美国研究人员让一个AI为3820名癌症患者打出“死亡风险评分”。这些患者AI从未见过,它唯一的依据是每人提供的一张面部照片。
评分最高的122人中,90天后有64人去世。
评分最低的975人中,同样在90天内,只有20人离世。
这些照片大多没有特别之处,通常是患者接受放疗前医院例行拍摄的。
放疗前,医院会常规为患者拍照丨AI生成图像
而AI所做的这件事,医生每天都在进行。
雷·麦(Ray Mak)是美国麻省总医院布莱根医疗集团的放射肿瘤科医生,也是该研究的负责人之一。他表示,医学院就是这样训练医生的:走进病房,先观察病人,对其整体状况有一个初步判断。
这一观察非常关键。
雷·麦曾接诊一位86岁的肺癌患者,老人看上去比实际年龄年轻不少,这成为他建议更积极治疗的原因之一。到去年,老人已90岁,状况依然良好。
后来研究人员用AI分析他当年的照片,估出的年龄比实际小了整整10岁。
反之亦然。有的人看起来比同龄人虚弱,身体可能无法承受过于激烈的治疗。
医生的第一印象,往往影响后续的治疗方案丨AI生成图像
问题是,这一判断完全依赖经验,而人的眼力时常不可靠。
在该团队去年发表的第一代研究中,10名医生和研究人员查看了100名晚期癌症患者的照片,判断他们短期内的生存情况。仅凭照片,他们的准确率约为六成,仅比随机猜测稍好;结合AI的分析结果后,准确率提高到八成左右。
这次,他们希望让AI更加精准。10月19日,新研究发表在医学期刊《柳叶刀·数字健康》上。
先看4000万张脸
研究人员没有直接教AI识别患者。他们先让AI观看了4000万张人脸照片,不告知它具体任务。
看得多了,AI逐渐掌握了人脸的特征:哪些部位人人相似,哪些部位因人而异。这类似于一位画了几十年肖像的画家,虽未学医,却对人脸上的细微差别了如指掌。
AI先观看了4000万张人脸照片丨AI生成图像
基础打好后,研究人员才开始教它识别健康状态。
他们先教它估算“生理年龄”。生理年龄指的是身体的年龄,而非身份证上的年龄。同样是60岁,有人爬五楼毫不费力,有人走几步就累,两人的生理年龄可能相差甚远。
在相同基础上,他们还训练了一个更大胆的版本:直接通过面部照片估算死亡风险。为此,研究人员将3.4万多名癌症患者的照片及其后续生存情况,一并交给它学习。
开头那3820人,就是特意留出来、不让AI提前学习的“考生”。
结果,两个版本都表现出色。
直接估算死亡风险的能力,本文开头已有体现。研究团队在论文中写道,据他们所知,这是第一个仅凭一张面部照片就能直接预测癌症患者生存情况的AI。
估算生理年龄的版本也不逊色。研究人员用它查看了全部3.8万多名放疗患者,发现被它判断为“看起来比实际年龄老5岁以上”的人,即使考虑年龄、性别、癌症类型等因素,死亡风险仍然高出21%。
更有趣的是,这两个AI源自相同基础,但给出的判断关联不大,各有侧重。将两个分数结合使用,比单独使用任何一个都更准确。
人类看不懂的线索
同一张脸,两个AI各自关注哪里?
研究人员使用一种称为“注意力图”的方法,查看AI分析一张脸时,“目光”聚焦的位置。它类似热力图:AI越关注的区域,颜色越亮。
估算年龄的AI,重点观察法令纹(鼻子两侧延伸到嘴角的两道纹路),以及眉毛上方的额头和太阳穴。这在意料之中,这些部位容易随年龄变化。
估算死亡风险的AI,却聚焦于眼睛下方和鼻梁周围。
AI预测生存风险(左)和年龄(右)时的“注意力图”,颜色越亮代表AI越关注该区域丨Mass General Brigham
为什么是这些区域?研究者也无法解释。雷·麦解释,注意力图只能告诉他们AI在看哪里,却无法说明它具体看到了什么。
是眼袋?皱纹?色斑?还是皮肤质地?目前无法确定。
换句话说,AI在这些区域捕捉到了某种与健康状况相关的特征,但具体是什么,人类暂时还无法理解。
不过,估算年龄的AI,有些判断能找到原因。
研究人员发现,酗酒、吸毒和吸烟的人,在AI看来都显得更老。吸烟的规律最明显:吸烟的人,看起来比戒烟的人老;戒烟的人,又比从未吸烟的人老。
不良习惯对身体的伤害,似乎真的会留在脸上,而且AI能够识别。
AI通过面部照片评估生理年龄的流程示意图丨Mass General Brigham
更换拍照姿势、光线、表情或化妆,估算年龄的AI给出的结果基本不变。大多数整形手术,也没能误导它。
唯一的例外是鼻整形。做完鼻子的人,AI反而会估老一岁左右。雷·麦推测,这可能与手术造成的局部组织流失有关。
一张自拍的分量
雷·麦希望,这款AI未来能进入医院,为医生提供额外参考,而非替代医生做决定。他甚至认为,医学上凡按实际年龄做决定的地方,都可以改用这个算法。
团队已经在医院开始试验。他们为65岁以上、即将接受放疗的早期肺癌患者拍照,查看AI能否识别出那些身体较虚弱、需要额外营养支持或康复训练的人。
它还可能作为一种预警:如果一个人的脸开始比同龄人老得更快,也许意味着身体内部正在发生问题。
普通人也可以使用。今年3月,团队悄悄上线了一个研究网站,任何人都能上传几张自拍,几秒钟内获得AI估算的生理年龄。至今,报名人数已超过1万。研究人员强调,结果仅用于研究,并非诊断。
这些自拍也会反过来帮助AI继续学习。这正是它目前最需要的:预测死亡风险的AI,学习的是波士顿地区的患者照片,其中大部分是白人。换一群人,它是否还准确,目前尚不确定。团队希望借助公众上传的照片,让AI见识更多不同的面孔。
一张脸部照片,可以帮助医生找出需要额外关照的患者,也可能被保险公司用来决定是否承保丨AI生成图像
比技术更棘手的,是技术以外的问题。
美国纽约大学生物伦理学中心主任马修·廖(Matthew Liao)认为,这类工具或许能帮助医生找出需要额外关照的患者;但AI也会出错,一旦将需要治疗的人误判为“没事”,这个人可能就得不到应有的照护。
他还担心另一种情况:保险公司用它来决定是否承保,雇主用它从求职者中挑选出看起来“更健康”的那一个。
一张脸部照片,拍摄只需一秒,几乎每个人的手机里都有。这正是这项技术的优势,也是它令人不安的地方。
马修·廖表示,在推进这项技术的同时,我们确实需要认真考虑它对社会的影响。爱游戏官方入口
参考文献
[1] Can AI predict whether you’ll die from cancer from just an image of your face? Scientific American, 2026-10-19. https://www.scientificamerican.com/article/can-ai-predict-whether-youll-die-from-cancer-from-just-an-image-of-your-face/ [2] Haugg F, et al. Foundation artificial intelligence models for health recognition by use of face photographs (FAHR-Face): a model development and validation study. The Lancet Digital Health, 2026. DOI: 10.1016/j.landig.2026.101056 [3] Mass General Brigham. AI facial health recognition tools help physicians assess age and survival risk to guide personalized treatment. 2026-10-19. https://news.massgeneralbrigham.org/en/ai-facial-recognition-tools-assess-age-cancer-survival-risk [4] Bontempi D, et al. FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study. The Lancet Digital Health, 2025. DOI: 10.1016/j.landig.2025.03.002 [5] Rahal S. You can now upload a selfie to a Mass General Brigham AI tool and it’ll estimate your biological age. The Boston Globe, 2026-10-20. https://www.bostonglobe.com/2026/10/20/metro/ai-biological-age-face-selfie-free-tool/
本文来自微信公众号“果壳”(ID:Guokr42),作者:Steed,36氪经授权发布。