香港文匯報訊 衰老生物標誌物是醫學界近年研究熱點。美國馬薩諸塞州立醫院利用AI工具FaceAge研究發現，癌症病人的外表年齡平均較實際年齡衰老5歲，癌症病人外表年齡較實際年齡愈衰老，治癒的幾率愈低、癒後效果愈差。研究亦發現FaceAge使用深度學習演算法進行人臉識別，在某些情況下對病人治癒幾率的預測準確度，較臨床醫生更高。

關聯不受性別癌症類型影響

該研究上周四（5月8日）發布於《刺針·數碼健康》期刊。研究團隊收集公共資料庫約5.9萬名健康人士的臉部照片，用於訓練FaceAge。團隊其後讓FaceAge分析約6,200名癌症病人接受首次放射治療前拍攝的臉部照片，發現AI分析認為外表年齡愈衰老的病人，治癒幾率愈低，這一關聯不受病人性別和癌症類型影響。

團隊還邀請10名資深臨床醫生，讓他們預測正接受癌症末期安寧療護的病人，壽命能否延續6個月。研究發現當醫生只能看到病人相片時，預測準確度約為61%，如果讓FaceAge輔助分析，準確度可提升至80%。

馬薩諸塞州立醫院醫學AI事務主任、該研究作者之一艾茨解釋，在衰老生物標誌物研究領域，一個新興概念是感知衰老：即資深醫生或醫療專家觀察一名病人時，推算他的外表年齡。研究發現外表年齡較實際年齡愈衰老的病人，不論是死亡率還是患上與衰老相關疾病幾率都較高。感知衰老僅透過人工觀察紀錄數據非常費時費力，加入AI輔助可以顯著推高效率。

艾茨稱，FaceAge的研究意義重大，研究發現即使是一張簡單的自拍照，也能包含重要信息，能為醫生制訂臨床治療和安寧療護計劃提供更多參考建議，也有助醫護更深入與病人溝通。

英國紐卡斯爾大學AI專家巴卡迪特致力將AI技術應用於感知衰老領域，他認為今次研究證明FaceAge實用性較強，不過醫學專家還需更詳細拆解AI的運作原理，檢查是否有潛在因素影響AI準確度。