据报道，研究人员构建了一种AI工具，可通过单张面部照片预测癌症患者的生存几率，作为医生直觉判断的补充，并可能在医疗数据稀缺时帮助指导治疗决策。

研究怎么做：单张照片给出风险评分

这项研究发表于《柳叶刀-数字健康》。模型被训练用于估计人的年龄;对癌症患者，则用于估计生存几率。训练数据包括超过4000万张人脸图像，以及3万多名癌症患者的照片，其中许多人已经去世。工具会为患者给出风险评分：评分最高的患者，90天内死亡的可能性更高。

研究团队称，这些发现尚属首次。医生通常接受过通过观察患者外观来评估病情的训练。但该研究作者之一、麻省总医院布莱根癌症研究所放射肿瘤学家雷蒙德·马克表示，医生“总体而言并不擅长估计临终预期寿命”。

“我们认为，利用AI，仅凭一张面部照片就能捕捉到部分生理储备和死亡风险。”马克在接受采访时表示。

该AI工具估计年龄的误差范围约为5年，并能可靠地将患者分入较高风险或较低风险组;两组后续死亡风险不同。模型在不同年龄、种族、性别和癌症类型中均有效。

AI工具正越来越多地被测试用于癌症检测和治疗，从通过读取扫描图像帮助诊断患者，到分析遗传和生活方式风险因素来预测患者患癌风险。

专家提醒：临床价值尚待验证

尽管结果令人鼓舞，但萨里大学视频处理和机器学习教授米罗斯瓦夫·博伯表示，该工具尚未准备好用于临床。

“预测结果与解释结果并不相同，”未参与这项研究的博伯说道。“研究并未表明，这些预测结果能够提供除医生对患者整体健康状况和体能评估之外的、具有临床实用价值的信息，且医生评估并未在本研究中进行测量，”他补充道。博伯还表示，该工具需要与医生自身判断进行对比测试，并在不同医院和患者群体中测试。

马克与团队开发了该工具。他表示，该工具在预测生存方面的效果令他震惊。研究发现，算法做评估时主要关注鼻梁以及眼睛正下方区域。马克进一步查阅后发现，希波克拉底最早描述了眼窝凹陷、太阳穴凹陷和鼻子尖锐等濒死早期体征。

据马克称，该工具不太可能被用于拒绝或限制患者获得药物。“我们知道，医生在临终阶段往往倾向于过度治疗。”他认为，这是“让医生多掌握一些信息”的方式。