本文编辑:科研小通
算命有时候还真准,
算命也是有套路的?
算命其实就是让你往他们的圈套里面跳,然后让你觉得说的都准,把这套逻辑赋予给AI,那么是不是也能算出我们的命来!
AI算命
你信命吗
近日,哈佛 / 麻省总医院 Brigham 团队在The Lancet Digital Health(柳叶刀・数字健康)期刊上发表了一篇题为Foundation artificial intelligence models for health recognition by use of facephotographs (FAHR-Face): a model development and validation study的论文,基于人脸照片的健康识别基础大模型,模型开发与验证研究。

原文链接:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltext
面部外观是窥探人体健康状态的无创窗口。本研究构建 FAHR-Face 基础模型,在超 4000 万张人脸照片上完成预训练,并针对两项任务微调:生物学年龄估计(FAHR‑FaceAge)、生存风险预测(FAHR‑FaceSurvival)。

FAHR‑FaceAge 在 10 个公共图像数据集上开展两阶段、年龄均衡微调;FAHR‑FaceSurvival 在 34363 例癌症患者人脸照片上微调。
测试模型在整容、化妆、姿态、光照干扰下的鲁棒性,并通过注意力热力图验证特征独立性。两套模型在两个独立癌症患者队列开展临床验证,采用多因素 Cox 回归分析生存结局,并校正临床预后因素。

年龄估计任务中,FAHR‑FaceAge 在公共数据集上平均绝对误差低至5.1 岁,优于对照基线模型,在全年龄段保持稳定精度。在癌症患者队列中,FAHR‑FaceAge相比既往人脸年龄模型,生存预后能力更强。

FAHR‑FaceSurvival 可稳定预测死亡风险:最高风险四分位组死亡风险是最低组的 3 倍以上(校正 HR=3.23,p<0.0001)。该结果在独立外部队列得到验证;模型在不同年龄、性别、人种、癌种亚组具备泛化性。两个子模型输出独立且互补的预后信息,注意力图显示二者关注面部不同区域;联合使用 FAHR‑FaceAge+FAHR‑FaceSurvival 可进一步提升预后准确度。

同一个基础大模型可以产出低成本、可规模化的面部影像生物标志物,同时捕捉生物学衰老与疾病相关死亡风险。
依托基础模型范式,仅使用规模相对有限的临床标注数据,就能完成有效训练。当缺少传统生物标志物时,常规化的人脸定量分析有望完善患者风险分层。

声明:本文如实解读文献内容,不提供任何建议。
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原文链接:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltext
面部外观是窥探人体健康状态的无创窗口。本研究构建 FAHR-Face 基础模型,在超 4000 万张人脸照片上完成预训练,并针对两项任务微调:生物学年龄估计(FAHR‑FaceAge)、生存风险预测(FAHR‑FaceSurvival)。

FAHR‑FaceAge 在 10 个公共图像数据集上开展两阶段、年龄均衡微调;FAHR‑FaceSurvival 在 34363 例癌症患者人脸照片上微调。
测试模型在整容、化妆、姿态、光照干扰下的鲁棒性,并通过注意力热力图验证特征独立性。两套模型在两个独立癌症患者队列开展临床验证,采用多因素 Cox 回归分析生存结局,并校正临床预后因素。

年龄估计任务中,FAHR‑FaceAge 在公共数据集上平均绝对误差低至5.1 岁,优于对照基线模型,在全年龄段保持稳定精度。在癌症患者队列中,FAHR‑FaceAge相比既往人脸年龄模型,生存预后能力更强。

FAHR‑FaceSurvival 可稳定预测死亡风险:最高风险四分位组死亡风险是最低组的 3 倍以上(校正 HR=3.23,p<0.0001)。该结果在独立外部队列得到验证;模型在不同年龄、性别、人种、癌种亚组具备泛化性。两个子模型输出独立且互补的预后信息,注意力图显示二者关注面部不同区域;联合使用 FAHR‑FaceAge+FAHR‑FaceSurvival 可进一步提升预后准确度。

同一个基础大模型可以产出低成本、可规模化的面部影像生物标志物,同时捕捉生物学衰老与疾病相关死亡风险。
依托基础模型范式,仅使用规模相对有限的临床标注数据,就能完成有效训练。当缺少传统生物标志物时,常规化的人脸定量分析有望完善患者风险分层。

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