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醫療科技｜掃臉模型估算罹癌者存活率
By 信報財經新聞 on October 22, 2026
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
美國麻省醫院聯網（MGB）團隊，早前利用超過4000萬張臉部影像，訓練人工智能（AI）估計一個人的生物年齡，以及預測癌症患者存活機率，有關論文已發表於《刺針數碼健康》（The Lancet Digital Health）期刊。
4000萬張影像訓練AI
研究人員首先從中國學者製作的大型人臉資料庫WebFace42M，取得來自逾200個地區、逾500種職業、約200萬名不同人物，年齡、外貌、姿勢與拍攝光線各異的照片，藉此訓練基礎模型FAHR-Face。
其後，MGB團隊分別從該模型衍生製作兩種工具：一是估算臉部年齡差距（FAD）的FAHR-FaceAge，由逾7.4萬張標記年齡的照片訓練而成，旨在判斷病人看來比實際老或年輕多少。在分析逾3.8萬名美國癌症病人後，團隊發現FAD達5年者的死亡危險率高21%。
第二款是評估病人存活機率的FAHR-FaceSurvival，由逾3.4萬名美國癌症病人的照片訓練，旨在根據臉部特徵給出介乎0至1的相對死亡風險分數。團隊再以近4000名美國癌症患者測試，發現分數低於0.25者，5年存活率約78.1%，分數達0.75或以上者則只有17.7%。
以荷蘭癌症病人資料作獨立外部驗證，結果顯示FAHR-FaceAge的FAD每增加10年，死亡危險率增加約13%；FAHR-FaceSurvival分數每增加0.1，死亡危險率則增加約9%。
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