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上海九院周慧芳团队Patterns综述：AI分析揭示人脸图像中蕴藏的健康密码

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2025-02-21 10:24

上海

来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客

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人脸不仅是人体最具辨识度的“名片”，更可能是健康状况的“晴雨表”。越来越多的研究表明，面部外观及其微小变化可能揭示多种疾病的早期特征。然而，由于个体面部特征高度多样化，且疾病相关表型往往较为微妙，传统的疾病早期识别与筛查面临诸多挑战。人工智能（AI）的引入为面部特征的精准识别与分析提供了新的可能性：仅凭一张普通的面部照片，AI技术便可辅助检测皮肤病、遗传病、眼病等多种疾病的早期风险，从而推动疾病的早发现、早干预和个体化健康管理。

近日，上海交通大学医学院附属第九人民医院周慧芳/宋雪霏联合上海交通大学电子信息与电气工程学院丁晓伟、西交利物浦大学苏炯龙/党康/宋思凡、微软亚洲研究院（上海）王子龙等国内外多个研究团队，在Cell Press细胞出版社旗下期刊Patterns上发表了题为“AI-assisted facial analysis in healthcare: From disease detection to comprehensive management”的综述文章。该论文系统总结了AI在面部图像识别及特征分析中的应用进展，深入探讨了该技术在多种疾病检测与健康管理中的潜在价值，并全面梳理了当前面临的技术挑战、伦理争议及数据安全等关键问题，为AI辅助面部分析的临床转化提供了重要的理论依据与实践指导。

1. AI面部分析：从检测到识别的技术流程

AI辅助的面部分析通常包含四个核心环节：“人脸检测（Face detection）—人脸对齐（Face alignment）—三维重建（Face reconstruction）—人脸识别（Face recognition）”，每一步骤的精度均会直接影响最终的疾病分析效果。其中，人脸检测与对齐是确保面部特征提取准确性的基础，三维重建可恢复面部的深度信息，在涉及面部结构异常的疾病时尤为关键。近年来，随着深度学习技术的进步，特别是多任务并行网络的应用，面部关键点定位与属性识别的精度不断提升，为基于AI的疾病预测、健康监测及个性化诊疗奠定了坚实基础。

2. 疾病识别：从专科到全身疾病的应用潜力

文章围绕八大常见疾病领域，系统归纳了AI辅助面部分析在遗传病、皮肤病、眼病、神经性疾病、内分泌疾病、心血管疾病、血液病及消化系统疾病等方面的研究进展及临床应用前景。其中，遗传病和皮肤病因其面部表型特征较为典型、数据资源较为丰富，成为该领域研究的热点。近年来，随着计算机视觉和医学影像分析技术的提升，研究者开始探索AI在更具挑战性的疾病中的应用，推动了面部分析在多病种识别中的拓展与优化。

3. 全流程管理：从筛查到康复随访

AI辅助面部分析不仅可用于疾病筛查，还在健康监测、辅助诊疗决策及预后随访等方面展现出广阔的应用前景。例如，智能手机端的AI分析软件可实现日常健康监测，帮助用户自助“面诊”，识别潜在疾病风险。此外，面部图像分析可在手术规划、术前评估及术后对比等环节提供量化支持，辅助临床决策。对于慢性病患者及术后康复人群，定期采集面部图像并进行纵向比对，有助于医生跟踪病情进展，优化个性化医疗管理方案。

4.正视挑战：洞察未来发展方向

① 隐私保护与数据安全：面部数据具有极高的敏感性，既涉及个人身份信息，又与健康状况直接相关。因此，如何在保障隐私的前提下使用数据成为关键问题，并且数据隐私保护需面向数据获取、处理、存储、计算及应用等全流程。近年来隐私保护计算、数据脱敏处理及联邦学习等技术的发展，将是推动AI辅助面部分析安全落地的重要方向。

②数据质量与模型泛化性：高质量、多样化的数据是训练可靠AI模型的基础。然而，现实中可能存在数据质量参差不齐、种族和人种多样性不足等问题，导致模型在不同人群中的表现不一致。为提升模型的泛化能力，需要构建包含多种族、多年龄段的大规模高质量数据集，并在模型训练中考虑数据不平衡问题。

③模型可解释性与临床信任：AI模型的“黑箱”特性使其决策过程难以理解，这在医疗领域可能降低医患对其的信任度。因此，提升模型的可解释性，挖掘表象背后的病理生理机制，使其决策过程透明化，便于医务人员和患者理解和接受，是AI在医疗中广泛应用的关键。

④ 模型公平性与伦理审查：训练数据的不平衡可能导致AI模型在不同群体间表现出偏差，影响诊断的公平性。此外，AI在医疗中的应用还涉及伦理问题，如知情同意、数据使用权和潜在的歧视风险等。为此，需要在模型开发和应用过程中，确保对不同性别、年龄、种族等群体的公平对待，并制定相应的伦理指南和监管框架。此外，AI医疗技术需明确区分与公共监控、执法等面部识别技术的边界，以保障患者的基本权益。

⑤ 法律合规与跨学科合作：AI技术发展迅速，而医疗法规的制定通常相对滞后，二者之间的步调差异可能影响技术临床转化的进程。因此，需要政府、学术机构、产业界及伦理专家协同合作，制定统一的数据标准、伦理规范及监管框架，确保技术的安全性、有效性和伦理合规性。

5. 展望未来：从技术创新迈向普惠医疗

AI辅助面部分析通过挖掘面部图像中的潜在健康标记，有望为偏远地区及医疗资源匮乏区域提供高效、低成本的健康筛查手段，从而缓解医疗体系的压力，提升早期疾病干预的可及性。未来，随着跨区域大规模数据共享的推进、多模态生物特征分析的融合，AI辅助面部分析不仅能在重大慢性病等方面发挥更大作用，还可助力个性化健康管理，推动疾病全生命周期的智能化管理。同时，在全球范围内建立符合伦理与法规要求的技术标准和应用流程，将为该领域的长远发展奠定坚实基础，助力全球医疗健康事业的进步。

作者介绍

周慧芳

教授

周慧芳，现任上海交通大学医学院附属第九人民医院眼科主任医师、教授、研究员、博士生导师、课题组组长（PI），兼任蚌埠医科大学学术副校长、Eye-X研究院执行院长、亚太眼整形外科学会理事等。长期从事眼科医工交叉研究，主持国家及省部级课题15项，领衔全国多中心GCP/IIT研究8项，在国际权威杂志发表SCI论文100余篇，授权专利18项，实现成果转化5项。入选亚太最具影响力眼科医生100强，获得国家科技进步二等奖等9个科技奖项，并荣获亚太眼科学会成就奖。