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AI「看相」预测死亡！90 天后超半数人去世？

来源：泰然健康网时间：2026年11月05日 15:24

AI 能「算命」了？

最近，The Lancet Digital Health 发表了研究，AI 只需要看一张癌症患者脸部照片，就能预测他们的死亡风险。

其中，被 AI 判定为死亡风险最高的 10% 患者，约一半在 90 天内去世；而风险最低的 10% 患者，死亡比例仅约 2%。

AI 学习 4000 万张人脸，预测癌症患者死亡风险

这款名为 FAHR-Face 的 AI 模型，由哈佛医学院、美国麻省总医院布莱根医疗系统等机构的研究团队开发。

研究人员先让 AI 学习超过 4000 万张人脸照片，识别不同人的面部特征，再利用癌症患者的照片和生存资料，训练它判断健康状况。

图源：The Lancet Digital Health

在此基础上，团队开发了两个模型。

第一个是 FAHR-FaceAge，用于估计一个人的「面部年龄」。例如，同样是 60 岁，有人看起来只有 50 多岁，有人却显得更加苍老。研究人员希望通过这些差异，找到与身体衰老和健康状况有关的线索。

第二个是 FAHR-FaceSurvival，直接用于预测癌症患者的死亡风险。

研究人员利用 34363 张癌症患者的面部照片及生存数据训练模型，在独立患者队列中进行验证。结果发现，AI 确实能够根据面部照片，将癌症患者分成不同的死亡风险人群。

图源：The Lancet Digital Health

其中，AI 判定风险最高的四分之一患者，死亡风险约为最低风险组的 3.23 倍。

那么，AI 究竟从脸上看到了什么？

研究人员发现，估计面部年龄的 AI，主要关注额头、太阳穴和法令纹；预测死亡风险的 AI，则更关注眼睛下方和鼻梁附近。

可能的原因是，这些区域可能包含与肌肉流失、皮下组织变化及身体衰弱有关的信息。不过 AI 究竟依据哪些具体特征作出判断，还需要进一步研究。

图源：The Lancet Digital Health

研究还发现，吸烟、酗酒和吸毒与 AI 估计的面部年龄偏大有关。其中，吸烟者通常比戒烟者显得更老，而戒烟者又比从未吸烟者更老。

这提示，长期生活习惯对身体的影响，可能也会体现在面部特征中，被 AI 识别出来。

86 岁肺癌患者接受积极治疗，AI 判断他年轻了 10 岁

事实上，通过观察患者的外貌和精神状态判断健康状况，本就是医生日常诊疗的一部分。尤其对高龄癌症患者而言，是否适合接受积极治疗，不能只看实际年龄，还需要综合考虑身体状况和治疗耐受能力。

研究负责人之一、放射肿瘤科医生 Raymond Mak，就曾接诊过一名 86 岁的肺癌患者。虽然年事已高，但患者看起来比同龄人年轻，身体状态也不错。综合评估后，Mak 建议他接受更积极的放射治疗。

4 年后患者已经 90 岁，身体状况依然良好。

图源：Mass General Brigham

后来，Mak 使用研究团队此前开发的 FaceAge 模型，重新分析了患者当年的照片。结果发现，AI 估计的面部年龄，比他的实际年龄小了约 10 岁。

不难发现，患者的实际年龄未必能反映真实的身体状况。研究人员希望，AI 未来能够帮助医生更客观地评估患者的身体状态，判断他们能否承受治疗。

但 AI 是否真的比医生判断得更准确？

2025 年，研究团队发表另一项研究，让 10 名医生和研究人员查看 100 名接受姑息放疗的晚期癌症患者照片，判断他们能否再存活 6 个月。

图源：The Lancet Digital Health

结果发现：

只看患者照片：预测表现仅略好于随机猜测，AUC 为 0.61

加入患者的临床病历： AUC 提高至 0.74

再加入 AI 结合病历作出的风险评估： AUC 进一步提高至 0.80

AUC 越接近 1，代表区分不同生存结局的能力越强。AI 提供的信息，确实有可能帮助医生更准确地判断患者的生存风险。

除了临床研究，普通人也有机会体验这项技术。

研究团队开放了一个 FaceAge 研究网站，允许普通成年人上传自拍照，获取 AI 估计的「面部年龄」。截至今年 10 月，已有超过 1 万人报名参与。

图源：FaceAge

这项测试目前仅用于科学研究，不能诊断疾病或预测个人寿命。

不同癌症预测差异大，AI 不能直接指导治疗

虽然研究结果引人关注，但 FAHR-Face 距离真正用于临床，仍有几个关键问题。

首先，AI 的判断究竟比医生现有的评估方法好多少？

英国萨里大学人工智能专家 Miroslaw Bober 指出，这项研究证明面部特征与癌症患者的生存情况存在统计学关联，但尚未证实 AI 能在医生现有的身体状况和衰弱评估之外，提供多少真正有用的信息。

更重要的是，AI 能区分患者群体中的相对风险，却不能准确预测某个人还能活多久。即便在评分最高区间的 122 名患者中，仍有近一半人在 90 天后存活。

图源：sciencemediacentre

其次，换一种癌症，AI 还能预测得这么准吗？

研究团队在荷兰 4892 名癌症患者中进行了独立验证，但不同癌种的预测表现存在明显差异。

例如，模型在霍奇金淋巴瘤患者中的 C-index 仅为 0.53，接近随机判断；而在 HPV 阳性口咽癌患者中达到 0.88。

图源：The Lancet Digital Health

这说明，模型不能对所有癌症患者都具有相同的预测能力。

此外，现有临床数据主要来自高收入国家接受放疗的患者，部分人群代表性不足。虽然模型在不同拍摄条件下总体表现较为稳定，但光线和表情变化仍可能影响面部年龄估计。

更重要的是，如果 AI 预测错了，谁来承担后果？

美国纽约大学生物伦理学专家 Matthew Liao 提出，这类工具可能帮助医生找出需要额外关注的患者，但也可能因为错误判断，让真正需要治疗的人错失机会。

他还担心，面部健康预测技术可能被保险公司或雇主滥用，用来判断是否值得承保或录用。因此，FAHR-Face 不仅需要在更多患者中接受验证，还必须证明医生使用 AI 之后，能否真正改善治疗选择，而不是仅仅多得到一个风险分数。

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