据彭博社报道，研究人员开发出一款人工智能工具，仅凭一张面部照片即可预测癌症患者的生存几率。相关研究已发表在《柳叶刀·数字健康》期刊上，研究团队称此类成果尚属首次。该工具可补充医生的临床经验判断，为治疗方案制定提供参考，在医疗资料不足的场景下尤其具有价值。
该模型经过训练，既可用于估算人的年龄，也能针对癌症患者预测生存情况。研究团队使用超过4000万张人脸图像以及3万多名癌症患者的照片完成模型训练，其中不少患者已经离世。工具会为患者生成风险评分，评分最高的患者更有可能在90天内死亡。据披露，该工具估算年龄的误差约为5岁，并能可靠地将患者划分为高风险与低风险两组，两组人群的死亡风险存在明显差异。模型在不同年龄、种族、性别以及不同癌症类型的人群中均可生效。
麻省总医院布莱根癌症研究所放射肿瘤医师、论文作者之一雷蒙德·马克（Raymond Mak）表示，医生在受训时就会通过患者的外貌状态评估病情，但通常很难准确预估临终患者的剩余生存期。他认为，借助人工智能，仅靠一张面部照片就能捕捉到人体的部分生理储备状况与死亡风险。研究团队还发现，算法在评估时主要关注鼻梁和眼下区域。马克查阅资料后指出，希波克拉底最早描述过眼窝凹陷、太阳穴塌陷、鼻尖瘦削等生命即将走到尽头的外在体征。
不过，该工具距离临床落地仍有距离。萨里大学视频处理与机器学习教授米罗斯瓦夫·博贝尔（Miroslaw Bober）并未参与本次研究，他认为这款工具还不能投入临床使用。博贝尔表示，预测结果不等于解释成因，该研究没有证明这套预测能在医生对患者整体健康状况的评估之外提供额外具备临床价值的信息，研究本身也未衡量医生的这类评估。他补充称，该工具还需要对照医生的主观判断，在不同医院、不同患者群体中开展更多测试。
马克则表示，模型对生存期的预测效果之好令他十分意外。他强调，该工具不会用来拒绝或限制患者获得治疗。面对临终患者，医生有时会采取过度治疗，在他看来，这只是给医生多增加一项参考信息。随着越来越多AI工具在癌症检测与治疗领域开展试验，从阅片辅助诊断到基因与生活风险因素分析，此类研究的临床验证路径与评估标准将成为行业关注重点。
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