应用程序现在为您问诊:新型AI通过扫描面部预测疾病、障碍和早逝The app will see you now: New AI scans faces to predict diseases, disorders, and...

环球医讯 / AI与医疗健康来源:tech.yahoo.com美国 - 英语2025-08-11 23:25:19 - 阅读时长5分钟 - 2181字
哈佛大学开发的FaceAge算法通过面部扫描预测生物年龄,揭示新型AI技术在医疗诊断中的应用潜力与伦理争议。文章详述了作者亲测面部扫描应用的实验过程、技术原理、发展现状,以及面部识别技术在临床医学中的突破性进展与社会争议,深入探讨该技术对早期疾病预警、治疗方案优化及生命预测的可能性,并提出对AI医疗伦理框架缺失的深度反思。
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应用程序现在为您问诊:新型AI通过扫描面部预测疾病、障碍和早逝

Hilary Brueck

2025年8月9日09:00 UTC

7分钟阅读

面部识别应用正在检测痴呆症患者的疼痛、儿童的创伤,并诊断感染疾病。我亲自测试了哈佛大学的FaceAge应用程序,该程序通过照片估算生物年龄,从而评估整体健康状况。本文属于"Transforming Treatments"系列,聚焦能节省时间、金钱或减少不适的医疗创新。

根据哈佛大学的"FaceAge"算法,我的生物年龄看起来是28岁。或者可能是38岁。

这个应用程序是将自拍转化为诊断工具的多项新尝试之一。现有应用可以诊断鼻塞、季节性过敏,还有监测困倦迹象的安全驾驶应用。某些面部扫描仪可测量疼痛、疾病或自闭症特征,甚至有一个旨在通过面部特征追踪儿童创伤后应激障碍,避免让儿童反复述说创伤经历。

自2022年以来,伴随人工智能和芯片制造技术的飞速发展,临床面部识别技术已蓬勃发展。今年,承诺早期诊断疾病、改善患者治疗乃至预测早逝的新面部技术正加速涌现。

"这是医学生物标志物,不是噱头,"FaceAge的创造者、哈佛医学院放射科医生Raymond Mak博士说道。他带领的团队最近开发的面部识别技术接受了Business Insider的测试。伦理专家担忧的是,在尚未完全理解该技术测量内容和原理的情况下,我们正鲁莽推进。

"人工智能正快速进入这些领域,"东北大学机器学习助理教授Malihe Alikhani告诉Business Insider,"关键是要确保其安全性和益处。"

面部反映健康状况

我们的面容能揭示大量身体、心理和生物健康的秘密。虽然这对计算机来说是新领域,但人类通过面部进行快速判断已有数千年历史。

研究表明,约3000万年前,人类视网膜进化出第三种视锥细胞,专门用来扫描他人面部的健康或疾病迹象。这种细胞让我们能通过红绿色调辨别面部特征。

"人们看到红润的脸颊会认为是健康标志。当我们想画生病的脸时,会用绿色,"达特茅斯学院面部感知研究者Brad Duchaine教授告诉Business Insider。

这确实有道理:潮红可能显示良好的血液循环,或是皮肤中来自水果蔬菜的类胡萝卜素含量较高。克利夫兰整形外科医生Bahman Guyuron通过研究生活方式不同的同卵双胞胎发现,压力和毒素较多的双胞胎看起来会年长数岁。皮肤下垂和皱纹可能反映较差的内部健康状况,胶原蛋白生成减少和压力激素水平升高。

相反,研究显示超级长寿百岁老人(其器官和细胞工作效率惊人)的面容平均比实际年龄年轻约27岁。

我的面部扫描体验

2014年推出的Face2Gene是面部识别技术最早的医疗应用之一,帮助医生诊断遗传疾病。研究表明,该程序在从面部提取信息并关联特定遗传问题方面优于人类医生。

澳大利亚的PainChek应用自2017年以来追踪养老院患者疼痛感,主要服务于无法表达疼痛的痴呆症患者。该公司最近宣布正在等待美国食品药品监督管理局的审批,预计2025年9月获得批准。

作为长期关注衰老问题的写作者,我决定测试哈佛的FaceAge应用。这个尚未公开发布的程序目前作为研究工具使用。研究人员表示,最终目标是通过自拍实现更准确的诊断。未来可能通过定制癌症治疗方案或提前预警健康问题来改善治疗效果。

FaceAge算法主要关注面部两个区域:从鼻翼到嘴唇的鼻唇沟,以及眼睛与耳朵之间的太阳穴区域。通过识别早发性或加速性衰老特征来预警内部健康问题。"如果面部年龄增长速度快于实际年龄,就是严重的不良预后信号,"开发者Mak博士解释道。

在提交四张照片后,最模糊的照片显示我27.9岁——比实际年龄年轻十余岁。在无妆容且正对正午阳光拍摄的照片中,评估年龄最高。冬季和阴天拍摄的照片结果介于中间。

人类(和面部扫描应用)通过线条、轮廓和细节评估年龄。这就是为什么模糊照片、手术或化妆能让面容显年轻。"在极度模糊的照片中,你消除了所有高空间频率信息,"美国国立卫生研究院高级研究员Bevil Conway神经科学家解释道。环形光能掩盖衰老痕迹,而正午顶光则加剧衰老表现。

实验得出的结论是:虽然FaceAge显示我健康状况良好,但评估结果波动显著。尽管每次运行都显示自信结论,但不同光照条件下的巨大差异揭示该技术尚无法准确判断衰老进程。虽然我确实保持健康饮食和规律锻炼,但光线变化对结果的影响仍值得探讨。

伦理困境

即使测量年龄看似无害,将人工智能引入医疗场景仍面临严重伦理挑战。

"近年来不断有公司开发这些系统,将其出售给医院、医生和边检部门,过段时间却说'哦,糟糕'",AI伦理专家Alikhani指出。

2017年斯坦福大学开发的"测性取向"AI引发巨大争议,批评者指出其本质是通过妆容、面部毛发等社会线索而非性取向进行判断。上海交通大学研究团队开发的犯罪倾向识别算法更让人联想到伪科学的面相学。Alikhani强调面部表情具有高度情境依赖性,受性别、文化、个人和时刻差异影响。"更好的医疗应让患者更多参与决策,而将决策权交给AI意味着什么?"

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