北京
研究顯示，AI工具FaceAge通過分析患者多幀面部照片，計算面部衰老速率（FAR），也可以預測癌癥患者的生存率。FAR越高，生存概率越低，且動態測量比單次更可靠，有望成為低成本、非侵入性的癌癥預后的特異性生物標志物。關注詳情。
閱讀文摘
來自麻省總醫院的研究團隊在《自然·通訊》發表最新研究：提出“面部衰老速率”（Face Aging Rate, FAR）的新概念。研究人員通過人工智能分析患者不同時間點的面部照片，可以量化其生物年齡變化速度，從而評估癌癥治療的效果與生存概率。
研究評估認為，面部照片有可能成為預測癌癥患者預后的有力工具。
研究人員此前已開發FaceAge的AI輔助工具，能從單張照片估算一個人的生物年齡。在先前的研究中，他們發現癌癥患者的面部AI估算年齡平均比實際年齡老5歲，而且“顯老”者治療后生存結局更差。
最新研究結果更進一步驗證了上述結果：研究人員收集了2279名癌癥患者在不同治療時間點拍攝的兩張面部照片，計算兩次FaceAge差值除以時間間隔得出的FAR值。
結果發現，中位FAR顯示患者面部衰老速度比實際年齡快40%。FAR越高，生存概率越低，尤其當照片間隔超過兩年時，預測療效最顯著。
研究人員還比較了單次測量“面部年齡偏差”（FAD）與動態測量的FAR。結果顯示，兩者同時偏高的患者生存率最差，但FAR在長期預測中更穩定可靠。這意味著，跟蹤生物年齡變化，可能比單次“看臉”更有臨床價值。
研究人員認為，從常規臨床診療中順帶拍攝面部照片，可以實時監測患者健康狀態，有助于個性化調整治療方案、改善患者交流效率，并指導隨訪管理。這種非侵入性、低成本方法不僅適用于癌癥患者，未來還有望用于其他慢病、甚至健康人群的健康提示。
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