最新研究中，研究团队基于FAHR-Face基础模型开发两款AI工具，凭单张人脸照片估算生物学年龄、预测癌症预后，二者捕捉不同面部信号，可辅助医生制定个体化治疗方案。关注详情。
最新研究中，研究团队研发出FAHR-Face大模型，依托超4000万张人脸图像训练，衍生出两套AI面部健康识别工具，仅依靠一张面部照片，就能评估生物学年龄、预判癌症患者生存风险，相关成果发表于《柳叶刀・数字健康》。
两款工具各有侧重：FAHR-FaceAge用于估算生物学年龄，精度优于以往算法：FAHR-FaceSurvival可直接根据面部影像预测癌症预后。
二者提取的健康信息相互独立，预测结果相关性弱，联合使用时，在外部癌症患者验证队列中，生存风险预测效果进一步提升。模型识别的面部区域也不一样，生物学年龄重点参考鼻唇沟、眶上额头与太阳穴，生存风险则聚焦眼下与鼻根区域。
研究表明，AI 算出的生物学年龄和实际年龄差值，本身就和生存预后独立相关。同时面部衰老信号和生活方式紧密挂钩，吸烟、酗酒、药物滥用都会推高生物学年龄，其中吸烟影响最为突出。
该工具对拍摄角度、光线、表情、妆容等常见照片波动稳定性良好，多数整形手术也不会明显干扰结果，仅鼻整形会带来小幅偏差。 研究者强调，这套工具定位是辅助而非替代医生判断。
人口老龄化背景下，放化疗、手术等激进治疗前，临床亟需客观手段评估患者体能储备与衰弱程度，AI 面部评估具备量化、标准化、易推广的优势。
研究团队同步开放公众可参与的FaceAge线上研究，志愿者上传照片即可获取研究版评估结果，同时助力模型在更多元人群中迭代验证。该基础模型框架支持后续开发更多面部健康生物标志物，为个体化医疗决策提供新路径。
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