【《华人》传媒 2026年10月20日讯】麻省总医院布里根（Mass General Brigham） 的研究人员开发出了一款名为 FAHR-Face 的人工智能基础模型。该模型通过对超过 4000万张面部图像 的训练，能够仅凭一张照片评估患者的生物学健康状况。

根据发表在医学顶刊上的《柳叶刀-数字健康》论文原文（Foundation artificial intelligence models for health recognition），研究团队利用该基础模型创建了两个互补的健康评估工具：

• FAHR-FaceAge（面部年龄评估）： 主要通过分析额头纹、太阳穴以及嘴周皱纹等特定的面部特征，来估算患者的生物学年龄（即身体的实际衰老程度，而非日历年龄）。
• FAHR-FaceSurvival（面部生存率预测）： 主要通过评估眼下方和鼻梁区域的特征，直接预测癌症患者的生存结局，并绘制出临床死亡风险的直接指标。

核心临床发现

该研究在美国和荷兰的数千名患者中进行了验证，发现了视觉衰老指标与死亡率之间的显著关联：

• 加速衰老增加死亡风险： 在平均四年的随访期内，外表看起来比实际年龄至少大5岁的癌症患者，其死亡风险高出21%。
• 极高的预测精准度： 在对3,820名高风险癌症患者的测试中，该算法识别出了身体最虚弱的一组人群。结果显示，这组人群中有超过一半（122人中的64人）在拍照后的90天内不幸去世。
• 广泛的适用性： 该生存率评估工具成功在多种癌症类型和不同严重阶段（包括已发生脑转移或骨转移的晚期病例）中，将面部特征与健康结局建立了关联。

通过简单的一张照片快速、客观地评估全身虚弱程度，医疗团队希望未来能利用这些工具优化个性化治疗方案、权衡积极治疗与姑息治疗，并协助做出关键的临终医疗决策。

（综合报道）

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