如果根據胸部而不是面部來確定你的年齡會是怎麼樣？大阪都立大學（Osaka Metropolitan University）的科學家們製作了一個先進的人工智能模型，利用胸部X 射線造影片來精確測量病人的實際年齡。重要的是，當結果與現實出現差異時，這可能預示著慢性疾病的相關性存在。

醫學成像領域的這一突破為加強疾病的早期識別和治療鋪平了道路。這項研究最近發表在《柳葉刀健康長壽》雜誌上。由大阪都立大學醫學研究生院診斷與介入放射學系研究生三山康人（Yasuhito Mitsuyama）和上田大珠（Daiju Ueda）博士領導的研究小組首先構建了一個基於深度學習的人工智能模型，用於根據健康人的胸部X光片估算年齡。上圖是按時間順序排列的21 至40 歲和81 至100 歲患者的胸片，下圖是人工智能聚焦的可視化圖像（均為平均化後的圖像）。紅色表示對確定年齡最有用的點。圖片來源：Yasuhito Mitsuyama, OMU

然後，他們將模型應用於已知疾病患者的X光片，分析人工智能估計的年齡與每種疾病之間的關係。鑑於在單一數據集上訓練的人工智能容易出現過擬合，研究人員從多個機構收集了數據。為了開發、訓練、內部和外部測試用於估計年齡的人工智能模型，研究人員在2008 年至2021 年期間從三家機構接受健康檢查的36051 名健康人那裡獲得了總共67099 張胸部X光片。所開發的模型顯示，人工智能估算年齡與法定年齡之間的相關係數為0.95。一般來說，0.9 或更高的相關係數被認為是非常強的。為了驗證使用胸片作為生物標記的人工智能估計年齡的實用性，研究人員又從另外兩家機構的34197 名已知疾病患者中收集了34197 張胸片。結果顯示，AI 估計年齡與患者的實際年齡之間的差異與多種慢性疾病（如高血壓、高尿酸血症和慢性阻塞性肺病）呈正相關。換句話說，人工智能估算年齡與實際年齡相比越高，患這些疾病的可能性就越大。Mitsuyama說：”年齡是醫學中最關鍵的因素之一。我們的研究結果表明，基於胸片的表觀年齡可以準確地反映出實際年齡之外的健康狀況。我們的目標是進一步發展這項研究，並將其應用於估計慢性疾病的嚴重程度、預測預期壽命以及預測可能的手術並發症。”