舒畅世界观察：人工智能看一张脸，就能知道癌症病人还能活多久吗？

舒畅世界观察：人工智能看一张脸，就能知道癌症病人还能活多久吗？

最近看到一个非常令人吃惊的消息：美国哈佛医学院相关研究团队开发了一套人工智能系统，只需要看一张人的面部照片，就可以判断癌症患者未来的死亡风险。

如果人工智能真的发展到只看一张脸，就能够知道一个人大概还能活多久，那实在令人难以置信。

我特意查了一下，发现这并不是网上编造出来的故事。有关的研究结果确实发表在医学期刊《柳叶刀·数字健康》（The Lancet Digital Health）。论文题目是《利用面部照片进行健康识别的基础人工智能模型》（FAHR-Face）。研究团队共有17名作者，主要来自美国 Mass General Brigham Cancer Institute、Dana-Farber Cancer Institute 和哈佛医学院等机构。(PubMed⁠)

他们开发的人工智能叫做 FAHR-Face。

第一步，研究人员先让人工智能学习“人脸”。

他们使用了超过4000万张人脸照片训练这个人工智能基础模型。这里并不是4000万名癌症病人，而是大量普通人脸照片。人工智能通过这些照片学习人的眼睛、鼻子、皮肤、面部轮廓以及不同年龄所表现出来的各种非常细微的变化。

然后，研究人员把这个基础模型进一步训练成两个不同的系统。

第一个叫 FAHR-FaceAge，目的是通过一张照片判断一个人的“生物学年龄”。研究人员又使用了10个公开数据库中的743,152张照片对它进行训练。

人的身份证年龄和身体真正的衰老程度并不完全一样。同样是70岁，有的人身体可能相当于60多岁，有的人却可能已经相当于80岁。研究发现，人工智能从脸部照片判断出来的这种“生物年龄”，与癌症患者今后的生存情况存在明显关系。(ASCO AI in Oncology⁠)

但真正让我觉得惊讶的是第二个系统：

FAHR-FaceSurvival。

这个人工智能不是判断年龄，而是直接研究：

从癌症患者的一张脸上，能不能看出这个人的死亡风险？

研究人员使用了34,363张癌症患者的照片训练这个模型，然后留下另外3,820名患者作为测试对象，看看人工智能以前从来没有见过这些人的情况下，仅仅根据照片能不能判断他们未来的生存风险。(ASCO AI in Oncology⁠)

结果非常惊人。

人工智能给每一个患者一个风险评分。

其中风险评分最高的一小组共有122人。

结果在照片拍摄后的90天之内，有64人死亡。

也就是说：

122人中有64人三个月内死亡，比例达到52.5%。

相反，在人工智能判断死亡风险最低的975名患者中，90天内死亡的只有大约2%。

把观察时间进一步拉长，差距依然非常明显。最低风险组的五年生存率约为78.1%，而最高风险组只有约17.7%。经过年龄、疾病等因素调整以后，最高风险四分位患者的死亡风险仍然大约是最低风险组的3.23倍。(PubMed⁠)

研究人员还把这个人工智能拿到另外一个完全独立的数据中进行验证，其中包括荷兰4,892名接受放射治疗的癌症患者。结果仍然发现，这种根据脸部照片得到的风险评分与病人的生存情况有明显关系。(ASCO AI in Oncology⁠)

那么问题来了：

人工智能到底在人的脸上看什么？

这可能是整个研究最有趣的地方。

研究人员通过人工智能的“注意力图”进行分析，发现判断生存风险的 FAHR-FaceSurvival，特别注意的是眼睛下面以及鼻梁附近的区域。

而判断生物年龄的 FAHR-FaceAge，注意的地方有所不同，主要包括额头、太阳穴和鼻唇沟。

这也就是网上视频为什么特别强调眼睛下面和鼻子两侧。这个说法并不是完全凭空编出来的。(longevitydocs™ News⁠)

但这里必须说明一个非常重要的问题。

人工智能究竟从这些地方看到了什么，目前科学家自己也还不能完全解释。

可能是面部脂肪和肌肉减少，可能是消瘦、贫血、脱水、皮肤变化，也可能是长期疾病造成的身体衰弱所留下的细微信号。人的肉眼可能根本注意不到，但是人工智能分析数千万张脸以后，却可能发现一些非常复杂的统计规律。

这正是人工智能令人惊讶的地方。

不过，这项研究并不意味着：

“给人工智能一张任何人的照片，它就能够告诉这个人还能活三个月、三年或者十年。”

首先，研究对象主要是已经患癌症并接受治疗的人，而不是普通健康人。

其次，人工智能给出的只是死亡风险概率，而不是死亡日期。

至于那122个病人并不是人工智下定论说“三个月之内都会死亡”，事实上其中64人死亡，还有58人没有死亡。所以基本上结论是50%对50%。从概率上说，可能并不能具有真正的科学意义，因为这些病人可能都是比较严重的癌症病人。

所以准确的说法应该是：

人工智能仅凭一张脸，就能够把癌症患者分成死亡风险明显不同的人群。

研究团队自己也特别强调，这种技术的目的不是代替医生，而是希望有一天帮助医生判断病人的身体储备和虚弱程度，从而提供给医生一个判断，一个80多岁的癌症患者究竟适不适合接受手术、放疗或者强烈的药物治疗。

如果将来这种技术经过更大规模的临床验证，再结合血液检查、CT、病理、基因以及病人的其他医疗资料，它能够做到什么程度，确实令人期待。

今天它只是从一张脸上判断癌症患者的死亡风险。

再过几年呢？

也许人工智能从我们的一张普通照片中能够看到的东西，会远远超过我们今天的想象。