如果根据胸部而不是面部来确定你的年龄会是怎么样？大阪都立大学（Osaka Metropolitan University）的科学家们制作了一个先进的人工智能模型，利用胸部 X 射线造影片来精确测量病人的实际年龄。重要的是，当结果与现实出现差异时，这可能预示着慢性疾病的相关性存在。

医学成像领域的这一突破为加强疾病的早期识别和治疗铺平了道路。这项研究最近发表在《柳叶刀健康长寿》杂志上。

由大阪都立大学医学研究生院诊断与介入放射学系研究生三山康人（Yasuhito Mitsuyama）和上田大珠（Daiju Ueda）博士领导的研究小组首先构建了一个基于深度学习的人工智能模型，用于根据健康人的胸部X光片估算年龄。

上图是按时间顺序排列的 21 至 40 岁和 81 至 100 岁患者的胸片，下图是人工智能聚焦的可视化图像（均为平均化后的图像）。红色表示对确定年龄最有用的点。图片来源：Yasuhito Mitsuyama, OMU

然后，他们将模型应用于已知疾病患者的X光片，分析人工智能估计的年龄与每种疾病之间的关系。鉴于在单一数据集上训练的人工智能容易出现过拟合，研究人员从多个机构收集了数据。

为了开发、训练、内部和外部测试用于估计年龄的人工智能模型，研究人员在 2008 年至 2021 年期间从三家机构接受健康检查的 36051 名健康人那里获得了总共 67099 张胸部X光片。所开发的模型显示，人工智能估算年龄与法定年龄之间的相关系数为 0.95。一般来说，0.9 或更高的相关系数被认为是非常强的。

为了验证使用胸片作为生物标记的人工智能估计年龄的实用性，研究人员又从另外两家机构的 34197 名已知疾病患者中收集了 34197 张胸片。结果显示，AI 估计年龄与患者的实际年龄之间的差异与多种慢性疾病（如高血压、高尿酸血症和慢性阻塞性肺病）呈正相关。换句话说，人工智能估算年龄与实际年龄相比越高，患这些疾病的可能性就越大。

Mitsuyama说："年龄是医学中最关键的因素之一。我们的研究结果表明，基于胸片的表观年龄可以准确地反映出实际年龄之外的健康状况。我们的目标是进一步发展这项研究，并将其应用于估计慢性疾病的严重程度、预测预期寿命以及预测可能的手术并发症。"