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 ｜ Cell Press论文速递

　　交叉学科：AI在面部分析中的应用及其医疗前景

　　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。

　　近日，上海交通大学医学院附属第九人民医院周慧芳/宋雪霏等研究团队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。

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。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。

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。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。

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”。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。

4. 正视挑战：洞察未来发展方向

　　尽管AI辅助面部分析在医疗领域展现出巨大潜力，但仍面临隐私保护、数据质量、模型可解释性、公平性等多个挑战。为应对这些挑战，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。同时，提升模型的可解释性，使其决策过程透明化，是AI在医疗中广泛应用的关键。此外，还需确保对不同群体的公平对待，并制定相应的伦理指南和监管框架。

5. 展望未来：从技术创新迈向普惠医疗

　　AI辅助面部分析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。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。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。