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哈佛大學(xué)的“FaceAge”人工智能將癌癥生存與照片中的年齡聯(lián)系起來

首頁 > 業(yè)界 > 區(qū)塊鏈 2025-05-28 04:50

摘要

FaceAge 旨在利用人工智能預(yù)測(cè)生物年齡，并將面部外觀與癌癥患者的生存率聯(lián)系起來。

幣界網(wǎng)報(bào)道：

哈佛大學(xué)開發(fā)的新型人工智能模型臉部年齡估計(jì)生物通過分析照片中的面部特征來確定患者的年齡，并可能通過顯示患者相對(duì)于實(shí)際年齡的外表年齡來幫助預(yù)測(cè)癌癥存活率。

通過 58,851 名健康人的圖像進(jìn)行訓(xùn)練，FaceAge后來在癌癥患者身上進(jìn)行了測(cè)試，以探索看起來比實(shí)際年齡大是否預(yù)示著健康狀況較差。

報(bào)告稱：“我們發(fā)現(xiàn)，癌癥患者平均看起來比實(shí)際年齡要老，而看起來年齡越大，總體生存率就越低。FaceAge 在多種癌癥類型和分期中都表現(xiàn)出顯著的獨(dú)立預(yù)后性能?！?/p>

生理年齡指的是一個(gè)人已經(jīng)活了多少年，而生理年齡則反映的是其身體機(jī)能相對(duì)于實(shí)際年齡的優(yōu)劣。哈佛大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，一個(gè)人的外貌或許可以提供有效的生物標(biāo)記來確定其生理年齡。

FaceAge 以蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的早期研究為基礎(chǔ)，該校的研究人員創(chuàng)建了 Deep EXpectations（去中心化交易所)，這是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)模型，可以通過面部圖像估算年齡。哈佛團(tuán)隊(duì)還使用以下圖像訓(xùn)練了 FaceAge：IMDB-WIKI 和 UTKFace，兩個(gè)最大的公開面部圖像數(shù)據(jù)集。

自 2006 年以來，哈佛大學(xué)投入了大量資源來理解和倒車生物衰老。最近，該大學(xué)擴(kuò)大了對(duì)人工智能驅(qū)動(dòng)的研究的投資，重點(diǎn)是診斷和治療癌癥等領(lǐng)域正日益融合。

2024 年 10 月，哈佛醫(yī)學(xué)院的開發(fā)人員推出了一種新的 AI 模型，稱為臨床組織病理學(xué)影像評(píng)估基金會(huì) (首席）。當(dāng)時(shí)，研究人員指出，該人工智能在癌癥檢測(cè)方面的準(zhǔn)確率高達(dá) 96%，優(yōu)于之前測(cè)試的模型。

雖然 FaceAge 的研究主要集中于生物年齡和癌癥，但研究人員表示，它可能帶來更廣泛的應(yīng)用。

哈佛大學(xué)的研究人員表示：“這些發(fā)現(xiàn)可能擴(kuò)展到癌癥以外的疾病，促使人們使用深度學(xué)習(xí)算法將患者的視覺外觀轉(zhuǎn)化為客觀、定量和臨床有用的指標(biāo)。”

FaceAge 是最新的工具越來越多的醫(yī)學(xué)專家開始關(guān)注生物年齡，利用面部分析來識(shí)別衰老的早期跡象，并將護(hù)理重點(diǎn)轉(zhuǎn)向預(yù)防而不僅僅是治療。

斯坦福大學(xué)深度學(xué)習(xí)兼職教授、技能智能公司 Workera 創(chuàng)始人 Kian Katanforoosh 等專家認(rèn)為，生物年齡研究向人工智能的轉(zhuǎn)變是為了克服人類的局限性。

Katanforoosh 告訴記者：“人工智能可以分析面部的數(shù)千個(gè)特征，找出我們大多數(shù)人沒有意識(shí)到的因素，并找到與生物衰老相關(guān)的模式?！?i>解密“這與早期深度學(xué)習(xí)模型在照片中識(shí)別貓的能力超越人類類似。它們沒有運(yùn)用直覺。它們接受了數(shù)百萬個(gè)樣本的訓(xùn)練，并學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)上一致的特征?！?/p>

他補(bǔ)充道：“人類存在偏見，而且反復(fù)無常。人工智能的系統(tǒng)訓(xùn)練規(guī)模是我們無法比擬的。”

編輯安德魯·海沃德

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