許多人外貌看起來的年紀可能與實際年齡有很大的落差，有的人看起來很年輕，有些人卻被嘲笑「老在等」。這種看起來的年齡，被稱為「生理年齡」（Biological Age），是判斷某歲數下算不算健康的重要依據，也是協助醫生決定最合適治療方式的重要指標。
一項刊登在《柳葉刀數位健康》（Lancet Digital Health）期刊的新研究指出，以往醫生習慣透過「目測」病人面容來判斷健康狀況的判定技能，未來有可能交由 AI 代勞。
美國波士頓麻州總醫院（Mass General Brigham）科學家開發一款名為 FaceAge 的 AI 工具，該工具基於演算法能藉由像是自拍照之類的簡單照片，就能判斷出一個人的生理年齡，以做為醫生決定癌症病患是否可以採用某特定化療法的重要參考依據。
研究人員表示，他們預計在一至兩週內開始招募約 50 名病患進行先導研究。他們透過大約 5.9 萬張 60 歲以上被推定為健康者的照片來訓練 FaceAge。這些照片大多來自維基百科與 IMDb（網路電影資料庫）等公開來源，另有部分來自 UTKFace，其為一個涵蓋從不到 1 歲至 116 歲大頭照的大型資料集。
臉看起來越老，預後存活率也越差
FaceAge 開發人員使用 6,200 名病患接受放射治療時所拍照片進行測試，結果該演算法判定，這些癌症病患的平均生理年齡比實際年齡老了約 5 歲。此外 FaceAge 發現，臉看起來越老，預後存活率也越差。
除此之外，科學家並在另一項實驗中發現，醫生僅憑照片預測癌末病患在 6 個月內的存活率，其正確率只有 61%；若同時透過照片與臨床資訊進行判斷，正確率提高到約 74%；若同時提供 FaceAge 結果與病歷資料，預測準確率更提升到 80%。
研究人員強調，FaceAge 並非用來取代醫師的判斷，而是提供一種客觀量化方式，以協助更全面地掌握病患的臨床狀況。
儘管目前 FaceAge 是以癌症病患為主要判斷對象，但科學家們也計劃進一步測試該工具在其他疾病判定上的表現。
研究人員表示，這項工具仍需進一步訓練，以處理影響人臉照片結果的眾多變因，例如光線、化妝、膚色，甚至整型。他們正積極了解如何讓該演算法對這些變因具備更強的抗干擾能力。
（首圖來源：Mass General Brigham）
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