一張自拍，可能改寫癌症病人的治療起點

從臉讀出生物年齡

這套人工智能系統由 Mass General Brigham 的專家度身建立。Mass General Brigham 是位於麻薩諸塞州的非牟利綜合學術醫療體系，旗下匯集多間醫院與研究機構。系統的運作方式，是先從一張病人臉部照片估算其「生物年齡」，再將這個數字與癌症確診後的存活結果直接掛鈎。

生物年齡不同於身份證上的歲數。兩個同樣六十歲的人，一個可能因為長期病患、生活壓力或治療負擔，身體機能老化得像七十歲；另一個則可能維持在五十五歲左右的狀態。傳統上，醫生要透過血液指標、影像、體能評估等多重檢查，才勉強拼湊出這個概念。這套 AI 工具把過程壓縮到一張自拍照，等於將一個複雜的生理評估，變成診症室內幾秒鐘就能完成的步驟。

治療強度不再靠猜

對癌症病人來說，存活預測直接影響治療選擇。如果系統判斷一個病人的生物年齡遠高於實際歲數，腫瘤科醫生可能會更早考慮調整治療強度，避免病人承受身體無法負荷的化療或放射治療。相反，如果生物年齡比實際歲數年輕，醫生或會更有信心採用較進取的方案。

這項技術的意義，不在於給病人一個冷冰冰的存活率數字，而在於把「同一年齡、同一癌種」的病人進一步分層。現時很多治療指引按實際年齡劃線，七十歲以上可能自動採用較溫和方案，六十歲以下則傾向標準或加強治療。AI 臉部分析可以提供另一條線索，讓醫生知道眼前這個七十歲病人，身體是否其實更像六十二歲，或者那個五十八歲病人，是否已經承受著六十七歲的生理損耗。

對病人和家屬而言，這也改變了診症室內的對話。醫生不再只拿着病理報告和掃描影像解釋病情，而是可以具體指出：「你的身體年齡比實際年齡高，所以我們需要更小心地平衡療效與副作用。」這種說法，比抽象的風險百分比更容易理解，也更能幫助病人參與治療決定。

私隱與公平的暗角

一張自拍照就能推斷存活機會，聽起來方便，但也把私隱問題推到更前的位置。臉部照片是生物辨識資料，一旦與病歷、存活預測連結，便成為高度敏感的健康數據。醫療機構需要確保這些影像不會流出診症系統，不會被保險公司、僱主或其他第三方取得，否則病人可能因為一張照片而面對意想不到的差別待遇。

更大的問題在於公平。這套系統在麻薩諸塞州的學術醫療體系內開發，訓練數據未必能代表不同種族、膚色、年齡層和拍攝環境下的臉部特徵。如果演算法對某些群體的生物年齡估算系統性偏高或偏低，存活預測就會跟着偏移，最終影響治療決策。未來幾年，這類工具若要進入臨床常規，必須先證明它在不同人群身上都同樣可靠，而不是只在開發機構的病人群中表現良好。

對普通人來說，這項技術的出現意味着「臉」將成為愈來愈多健康訊息的載體。今天它用於癌症病人的存活預測，明天類似的生物年齡估算可能出現在體檢報告、保險核保，甚至手機健康應用程式之中。方便與風險同時到來，界線在於誰能讀取這張臉，以及讀取之後用來做什麼。