您的面容能预测健康状态
Hilary Brueck
2025年8月9日 UTC时间9:00 AM
哈佛大学开发的"FaceAge"算法通过照片判断生物年龄，这一指标可作为健康状况的快速评估依据。该应用是将自拍转化为诊断工具的新尝试之一，还有用于鼻塞诊断、季节性过敏检测及疲劳驾驶监测的应用程序正在开发中。
自2022年以来，随着人工智能和芯片技术的突破，临床人脸识别技术快速发展。今年新推出的面部扫描技术承诺实现疾病早期诊断、提升治疗效果，甚至预测早逝风险。哈佛医学院放射科医生雷蒙德·马克教授表示："这是医学生物标志物，而非噱头。"
伦理专家警告称，在未明确技术测量机制的情况下大规模应用存在风险。东北大学机器学习助理教授马利赫·阿里卡尼指出："必须确保AI技术安全有益。"
面部特征反映健康真相
我们的面容能揭示生理、心理和生物年龄特征。人类通过面容判断健康状态已有数千年历史，3000万年前人类视网膜进化出第三种视锥细胞，专门用于通过红绿色调识别健康状态。
达特茅斯学院面部感知研究专家布拉德·杜昌教授指出："红润的脸颊被视为健康标志，而面呈青绿色则暗示疾病。"这种判断具有科学依据，面部红润可能反映良好的血液循环或通过蔬果摄入的类胡萝卜素含量。
克利夫兰整形外科医生巴曼·居鲁颂博士的研究表明：生活习惯差异导致同卵双胞胎面容出现显著年龄差异。压力较大、毒素暴露更多的一方往往显得更苍老，皮肤下垂和皱纹可能反映胶原蛋白减少、压力激素升高等内部健康问题。而"超级健康百岁老人"的面容平均比实际年龄年轻27岁。
亲测面部扫描应用
作者体验FaceAge时发现，不同光照条件下测试结果差异显著：在光线昏暗的照片中显示为27.9岁（比实际年轻10岁），正午强光下则显示38.2岁（接近真实年龄）。这显示光线条件会显著影响结果，如同手术或化妆品通过平滑皮肤达到显年轻的效果。
哈佛医学院雷蒙德·马克教授解释："当面部生物年龄加速超过实际年龄，这是健康恶化的危险信号。"该技术未来可能通过定制癌症治疗方案或提前预警健康风险来提升医疗效果。
伦理困境
将AI引入医疗场景面临伦理挑战。2017年斯坦福大学"性向识别AI"引发的争议显示，算法可能误读社交特征（如胡须、化妆）作为性取向判断依据。上海交通大学开发的犯罪倾向识别算法更触及伪科学面相学的敏感边界。
AI伦理专家阿里卡尼强调："优质医疗应让患者更多参与决策，将诊断权交给AI是否恰当？"这警示我们在医疗AI发展中必须平衡技术创新与伦理风险。
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