研究人员开发出了一种人工智能模型, 这个模型的功能不只是可以通过简单的面部照片来估算生物年龄, 而且它还能够识别健康风险, 这里面包括了能够评估癌症患者的死亡风险, 关于这项技术的实际应用效果方面, 下文里面我们会做出非常详细的介绍, 另外在网络上还存在一个专门用于研究方面的官方网站, 你可以自己去上面进行实际的操作体验, 并且去验证刚才提到的那些功能是否真实有效的。

最近, 有个挺有趣的研究被《柳叶刀数字健康》登出来了。研究的人造了一个叫FAHR-Face的健康识别人工智能基础的模型给他们简称为这个简称的人工智能模型用的是超过4000万张脸部的照片来训练的。接着又对两项很重要的任务做了调整工作。这两个部分各自负责不一样的事。

首个人工智能模型这个事物, 它是通过分析人的面部特征这一方式来, 去估算人的生理年龄的, 那么这个情况嘛, 它有可能是和实际存在的年龄是会有所不同的, 可是, 这样做却能够帮助大家去弄清楚它的整体上的健康是怎么一个状况的, 还有身体上的抵抗能力又是如何的一个水平的。

第二个模型, 它是根据患者的面部照片来估算生存风险的。眼下还有鼻梁这两个部分区域, 看起来像是在做出这些预测的时候有着特别重要的地位。

这个结果是靠着什么东西来得出来的, 它靠得住的吗。

总的说来, 研究人员获得了大约 43,000 名癌症患者的数据的准许使用, 以便评估该人工智能模型, 之后, 他们又针对其中的 3820 名患者实施了另一项测试工作, 这个模型把这些当中的 122 名患者划归到了高风险组里面去, 在这些病患人群之中, 有高达 52% 的比例是在 90 天之内死亡了的。

模型把975名患者划分到了风险最低的那一组, 而且在同样的时间段里面, 这一批患者当中死亡的比例只有2%。

意义

这种方法的好处是, 技术方面的要求低, 经济方面的要求也低。任何一个人, 只需要在很短的时间里, 花费很少的费用, 就可以拿到一张很简单的面部照片。

可是, 现在还没有确定到底存不存在明确的因果关系。人工智能它能够识别统计模式, 不过它没法自动就去解释那些导致这些模式的生物学过程。另外呢, 这些研究结果是不是能够用在其他疾病患者身上这个问题也是还不清楚的。

结论

人工智能好像能够从一张面部照片里面提取出和生物年龄有关的信息, 还能够提取出和癌症患者死亡风险有关的信息。研究显示, 即便在把临床预后因素都考虑进去的情况下, 这种关联还是存在的。但是和现有的临床办法相比, 这张面部照片到底能带来多少额外的预测价值, 到现在为止还没有得出一个确定的结论。

任何想要尝试使用面部人工智能来估算自己生理年龄的人, 都可以到这个网站进行注册。然后这些人就可以参与所谓的“公开研究”。在参与的环节中, 用户可以选择上传3张到10张面部的照片。具体的上传方式有两种选择, 这两种选择是既可以一次性把所有的图片都上传上去, 也可以选择在每天进行上传操作。

对于用户上传的每一份图片, 系统都会给出一个属于个人的生理年龄评分, 并且还有一个总的分数算出来。在这个研究的整个过程当中, 用户的隐私都是受到保护的。那些被上传进去的照片绝对不会被分享出去, 而且这些照片在过了规定的时间之后, 就会自动被删除掉。

其他的消息会被隐去姓名等身份信息, 然后提供给别的做研究的人。