麻省总医院布莱根医院的研究团队开发了人工智能 (AI) 工具 FaceAge，该工具可以通过一张照片估算一个人的生物年龄。该团队在一项新研究中报告称，通过一段时间内拍摄的多张照片来估算生物年龄，可以提供更多关于癌症患者治疗效果的信息。
他们的研究结果发表在《自然通讯》上，表明面部衰老率（FAR）——利用照片来测量生物年龄随时间的变化——可以作为癌症预后的非侵入性生物标志物。
FaceAge 和 FAR 的工作原理
这项新研究分析了2279名癌症患者在治疗过程中不同时间点拍摄的两张照片。研究人员发现，较高的FAR值与较低的生存概率显着相关。
“通过多张常规面部照片计算面部衰老率，可以近乎实时地跟踪个人的健康状况，”共同资深作者兼通讯作者雷蒙德·马克医学博士（Raymond Mak, MD）说道。他是麻省总医院布莱根癌症研究所的放射肿瘤学家，也是麻省总医院布莱根医学人工智能（AIM）项目的教员。
“我们的研究表明，随着时间的推移测量面部年龄可以改进个性化治疗方案，改善患者咨询，并有助于指导肿瘤科随访的频率和强度。”
FaceAge是一款人工智能工具，它利用深度学习技术，通过人脸照片来判断人的生物年龄。在2025年发表的一项研究中，研究人员发现，根据FaceAge的计算结果，癌症患者的年龄通常比实际年龄大五岁左右，而且FaceAge计算出的年龄越大，癌症治疗后的生存率往往越低。
关于面部加速衰老的研究发现
在这项新研究中，研究人员试图了解当将 FaceAge 应用于同一人在不同时间拍摄的多张照片时，能够提供哪些信息。他们检查了 2012 年至 2023 年间在布莱根妇女医院接受至少两次放射治疗的不同类型癌症患者的面部照片。
这些照片是在每次放射治疗疗程的常规临床工作流程中拍摄的。 FAR（面部年龄比）的计算方法是将两次拍摄时间点之间的面部年龄变化值除以时间间隔。研究人员还计算了面部年龄偏差（FAD），该指标用于评估患者在单张面部照片中看起来的生理年龄与实际年龄的差距。
中位 FAR 结果表明，患者的面部衰老速度比其实际年龄增长速度快 40%。较高的 FAR 值（即加速衰老）与较低的生存率相关，并且当照片拍摄间隔为两年或更长时间时，这种影响最为显着。
此外，FAD和FAR值均较高的患者生存概率显着更低。然而，FAR在较长时间间隔内比FAD更能稳定地预测生存结果——这表明动态测量可能比单次测量更可靠。
作者认为，将面部年龄比（FAR）与基线面部年龄差（FAD）相结合，可以更细致、更全面地衡量个体不断变化的健康状况。未来需要开展更多研究，以评估面部年龄比和面部年龄差在更多样化人群中的应用。
更广泛的潜力和正在进行的研究
“通过简单的照片追踪面部年龄随时间的变化，可以提供一种无创、经济有效的生物标志物，有望帮助人们了解自身健康状况，”该研究的共同作者、麻省总医院布莱根医院AIM项目主任雨果·艾尔茨博士表示。 “我们希望通过持续的研究，了解面部年龄如何为其他慢性病患者和健康人群提供预后信息。”
这项研究进一步证明了FaceAge的潜在临床应用价值。在另一项近期发表于《美国国家癌症研究所杂志》（JNCI）的研究中，研究人员对超过24,500名接受放射治疗的60岁以上癌症患者进行了FaceAge测试。结果显示，65%的患者FaceAge的年龄????高于其实际年龄。
FaceAge 估计值比实际年龄大 10 岁或以上的人，其生存结果明显较差；而 FaceAge 估计值比实际年龄大 5 岁或以下的人，其生存结果则较好。
正在进行和即将开展的研究，包括前瞻性试验，将继续探索FaceAge技术在不同癌症和其他疾病患者中的应用效果。研究团队目前还推出了一个经机构审查委员会批准的网络平台，公众可以通过该平台提交自己的面部照片进行FaceAge评估，并参与推进这项技术的研究。
