AI看臉測健康度，自拍知存活率？AI如何從臉讀懂你的生理年齡

透過分析臉部圖像，人工智能（AI）工具「FaceAge」能推算個人「生理年齡」（Biological Age），並判斷癌症患者的治療耐受度與存活機率。這項美國研究挑戰傳統醫師的肉眼判讀，預示AI在個人化醫療領域的潛力。

AI工具FaceAge：自拍照推算生理年齡

美國麻州總醫院（Mass General Brigham）團隊開發出AI工具「FaceAge」，透過深度學習模型分析臉部照片，估算生理年齡。研究成果發表於《Lancet Digital Health》。

團隊首先以58,851張健康個體照片訓練模型，隨後，導入6,196位癌症患者的臉部影像進行測試。結果顯示，癌症患者的FaceAge平均比實際年齡大約5歲。即使控制年齡、性別與癌症類型等變因，生理年齡越高，存活率越低。

研究人員計劃近期展開約50名病患的先導研究，評估FaceAge在臨床的應用。

生理年齡與實際年齡的區別

「生理年齡」（Biological Age）反映個體身體功能、健康狀況和老化程度，是判斷特定歲數下健康狀況的重要依據。與出生至今的「實際年齡」（Chronological Age）不同，生理年齡更能代表身體的真實狀態。生活習慣、遺傳等因素均會影響生理年齡，使其可能高於或低於實際年齡。

在癌症治療中，生理年齡是重要參考。它能幫助醫生判斷患者對化療、放療等治療的耐受度。生理年齡較高的患者，身體機能可能較差，或需調整治療方案。傳統上醫師依賴經驗判斷，FaceAge則提供了客觀評估工具。

FaceAge技術原理：深度學習辨識老化特徵

FaceAge的核心技術是深度學習演算法。AI模型透過學習大量已知年齡和健康狀況的臉部照片，辨識與生理老化相關的深層臉部特徵。這些特徵並非肉眼可見的皺紋或膚色，而是演算法歸納出的、反映生理機能退化程度的「老化訊號」，如面部組織結構的細微變化。

研究指出，FaceAge能從單一張面部影像中辨識這些深層特徵，建構病患身體狀況輪廓。在一項實驗中，醫生單憑照片預測癌末病患6個月內存活率的準確率為61%；結合照片與臨床資訊判斷，準確率提升至74%；若同時提供FaceAge結果與病歷資料，預測準確率則達80%。這表明FaceAge能為臨床決策提供有價值的輔助信息。

未來應用與挑戰

FaceAge技術展示了AI在健康評估的潛力，未來應用廣泛：

1. 個人化健康管理：用戶可透過App定期評估生理年齡，及早調整生活方式。
2. 其他疾病風險評估：可用於心血管疾病、阿茲海默症等年齡相關疾病的早期篩查。
3. 藥物研發：作為評估新藥延緩衰老效果的指標。

同時，該技術也面臨挑戰：

1. 數據隱私與安全：臉部數據屬敏感生物資訊，需確保安全，防止濫用。
2. 演算法偏見：訓練數據若有偏見，可能影響模型對特定人群的準確性。
3. 倫理考量：生理年齡評估結果可能影響個人，需建立倫理準則。
4. 臨床驗證：需大規模臨床試驗驗證，並整合入醫療流程。

儘管存在挑戰，FaceAge代表的AI健康評估技術，為更精準的個人化醫療提供了新方向，有望改變大眾對健康的認知與管理。

Text by BusinessFocus Editorial

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