清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
5 月 15 日消息，據《紐約時報》5 月 8 日報道，《柳葉刀-數字醫療》期刊上發表的一項最新研究顯示，研究人員通過分析癌癥患者的面部照片，訓練 AI 系統來預測他們的生物年齡。
馬薩諸塞州總醫院布萊根醫院的團隊發現，被 AI 評估為“看起來更年輕”的患者，治療后的恢復情況普遍優于“看起來更老”的人。
研究人員表示，生物年齡與個體健康狀況密切相關，有望反映一個人對治療的耐受力。未來，相較于僅參考實際年齡，醫生借助面部年齡分析技術可作出更科學的治療決策。
研究團隊開發的機器學習工具 FaceAge 顯示，癌癥患者的“外貌年齡”平均比實際年齡大五歲；而沒有癌癥的人，生物年齡往往與真實年齡相近。被系統歸類為“較老”的患者，死亡風險也更高，無論是死于癌癥還是其他原因。
從報道中獲悉，FaceAge 系統是在一個包含逾 5.6 萬張 60 歲以上人臉照片的數據庫中訓練而成，數據主要來自維基百科和電影數據庫 IMDB。參與研究的放射腫瘤科醫生 Raymond H. Mak 表示，未來醫生有望依據生物年齡評估來決定是否調整治療方案。
69 歲的 Toni Feather 是 Mak 醫生的一名患者，她被告知看起來比實際年齡年輕約十歲，這種“外貌優勢”可能意味著身體更具恢復力，使她得以承受高強度的癌癥治療。
Mak 醫生指出，FaceAge 識別出的面部特征遠超過常見的皺紋、白發或脫發，它還會關注太陽穴凹陷（反映肌肉流失）以及嘴角兩側皮膚折痕的顯著程度等更隱蔽的變化。
研究團隊希望最終將這項技術商業化，打造成適用于臨床的工具，并計劃在技術進一步成熟后申請專利。
不過，這項工具仍有不少局限。Mak 表示，FaceAge 的訓練數據以白人面孔為主，針對不同膚色人群的表現可能存在差異。此外，整形、化妝、拍照角度或光線等因素是否會影響結果，目前也尚無定論。
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