摘要：研究人员开发了Faceage，这是一种AI工具，可以从他们的脸部照片中计算出患者的生物年龄。在一项新的研究中，研究人员将夫作结果与癌症患者的健康结局相关联：当夫妇估计年龄比癌症患者的年代年龄年龄年龄的年龄年龄时，癌症治疗后患者的表现效果明显好得多，而年龄较大的估计患者的生存率较差。...

眼睛可能是灵魂的窗户，但是一个人的生物时代可以反映在其面部特征中。弥撒将军杨百翰的研究人员开发了一种名为Faceage的深度学习算法，该算法使用一个人的脸部照片来预测癌症患者的生物年龄和生存结果。他们发现，平均而言，癌症患者的面积比没有年龄大约五岁的患者更高。较旧的面积预测与多种癌症类型的总体生存结果较差有关。他们还发现，在预测接受姑息放射疗法的患者的短期期望值方面，夫妇的表现优于临床医生。他们的结果发表在柳叶刀数字健康。

“我们可以使用人工智能（AI）从面部图片中估算一个人的生物年龄，我们的研究表明，信息在临床上有意义，” Mass Mass Brigham Medicine Intelligence in Medicine（AIM）计划的合作者和通讯作者Hugo Aerts博士说。 “这项工作表明，像简单照一样的照片包含重要信息，可以帮助患者和临床医生为临床决策和护理计划提供信息。与年龄相比，某人的年龄与年龄相比的年龄确实很重要 - 癌症治疗后年轻的年龄比年代年龄较小的人确实更好。”

当患者走进检查室时，他们的外表可能会为医生提供有关其整体健康和活力的线索。除了许多其他生物学措施外，这些直观的评估与患者的年代年龄相结合，还可能有助于确定最佳治疗方法。但是，像任何人一样，医生可能会对一个人的年龄有偏见，可能会影响他们，从而促进了需要更客观，预测性的措施来为护理决定提供信息。

考虑到这一目标，大规模的杨百翰调查人员利用深度学习和面部识别技术来训练面。该工具接受了58,851张公共数据集的健康个体照片的培训。该小组使用放射疗法治疗开始时通常拍摄的照片，在两名中心的6,196名癌症患者队列中测试了该算法。

结果表明，癌症患者似乎比没有癌症的患者大得多，平均而言，其面积比年代年龄大约五岁。在癌症患者队列中，较旧的刻面与较差的生存结果有关，尤其是在年龄超过85岁的个体，即使在适应年龄，性别，性别和癌症类型后也是如此。

生命结束时的估计生存时间很难固定，但在癌症护理中具有重要的治疗意义。该小组要求10位临床医生和研究人员预测100张接受姑息放疗的患者的100张照片的短期预期寿命。总体而言，虽然其表现范围很广，但即使在给予临床环境（例如患者的年代年龄和癌症状态）之后，临床医生的预测仅比硬币翻转略好。然而，当还向临床医生提供了患者的刻度信息时，他们的预测会大大改善。

在将这项技术考虑在现实世界临床环境中使用之前，需要进一步研究。研究团队正在测试这项技术，以预测疾病，一般健康状况和寿命。后续研究包括将这项工作扩展到不同医院，查看癌症不同阶段的患者，随着时间的推移量表的估计，并测试其针对整形手术和化妆数据集的准确性。

“这为照片从照片中发现了一个全新的生物标志物发现，其潜力远远超出了癌症的护理或预测年龄，” AIM计划的教职员工医学博士Ray Mak说。 “随着我们越来越多地将不同的慢性疾病视为衰老的疾病，能够准确预测个人的衰老轨迹变得更加重要。我希望我们最终可以在强大的监管和道德框架内，在各种应用中，在各种应用中将这一技术用作早期的检测系统，以帮助挽救生命。”