1時間ごとに更新

いま話題のニュースを、1時間ごとにランキング！

トップ ＞ テクノロジー

テクノロジー

顔写真1枚でがん患者の余命を推定するAI、米研究チームが発表

最終更新 2026年10月25日 05:002026年10月25日 5時のランキングで15位に初登場

顔写真1枚でがん患者の余命を推定するAI、米研究チームが発表

米国の研究チームが、顔写真からがん患者の全般的な健康状態や余命を推定するAIモデルを開発し、科学誌ランセット・デジタル・ヘルスに発表しました。医師の診断や治療方針の決定を支える道具として期待される一方、外部の専門家からは臨床での有用性をさらに検証する必要があるとの指摘が出ています。

内容

何が発表されたのか

米マス・ジェネラル・ブリガムの研究チームが、顔写真1枚からがん患者の全般的な健康状態と余命を推定するAIモデルを開発しました。成果は10月19日付の科学誌ランセット・デジタル・ヘルスに掲載されています。論文著者のレイモンド・マック氏は、1枚の顔写真で死亡リスクの兆候をとらえられたことに強く驚いたと述べています。

どのような仕組みなのか

研究チームは、年齢や民族的背景がさまざまな4000万人以上の顔写真をAIに学習させ、調整を加えました。学習に使ったのは顔写真と、その人が死亡したかどうか、死亡した場合はその年齢だけだと説明しています。こうして、細胞や体の老化の度合いを示す「生物学的年齢」を推定するモデルと、がん患者の余命を推定するモデルの2つを作りました。

マック氏によると、生物学的年齢の推定では、こめかみの周り、額、目の上、鼻から口角にかけてのほうれい線に注目しています。これらの部位は、古代ギリシャの医師ヒポクラテスが紀元前400年ごろの著作で死亡リスクの徴候として挙げた「とがった鼻、落ち窪んだ目、窪んだこめかみ」と重なります。ただし、AIに古代の文献を学ばせたわけではないとマック氏は強調しています。

精度はどの程度なのか

余命推定モデルを使った調査では、死亡リスクが高いと判定されたがん患者122人のうち52.5％が90日以内に亡くなりました。一方、リスクが最も低いと判定された975人では、90日以内に亡くなった人は約2％でした。

生物学的年齢の推定モデルでは、推定年齢が実年齢を20年以上上回った1060人のうち21％が90日以内に亡くなりました。実年齢より10年以上若いと推定された4195人では、この割合は約6％でした。美容整形やボトックス注射、化粧で顔を変えても、判定結果に影響はなかったとしています。なお、今回の調査の対象はがん患者だけです。

医療現場ではいつ使われるのか

研究チームは、このモデルを医師や現在の臨床診断の代わりにするつもりはないとしています。将来、患者の健康状態の見極めや治療方針の決定に役立つ可能性がある新しい道具という位置付けです。マック氏は、老化の加速や死亡リスクの高まりを早くとらえられれば、追加の検査が必要な人を見つけやすくなる可能性があると話しています。健康な人にも同じ結果が当てはまるかどうかは、今後の研究で確かめるとしています。実用化の時期は、現時点で明らかになっていません。

専門家が指摘する課題

研究に関わっていない米エモリー大学のウィルバー・ラム教授は、大規模なデータに基づく説得力のある研究だと評価しました。そのうえで、臨床での本当の有用性は今後の研究で示す必要があるとしています。特に、顔の特徴、肌の色、年齢層によって精度がどう変わるかを検証する必要があると指摘しています。

英サリー大学のミロスワフ・ボバー教授も、放射線治療を受けるがん患者の顔つきと生存率の関係を示す説得力のある証拠だと評価しました。一方で、このAIは生物学的な老化そのものを測っているのではなく、顔の見た目から年齢を推定しているにすぎないと述べています。また、医師の診断を上回る臨床情報が得られることはまだ示されておらず、医師の判断と比べながら複数の病院や患者で試す必要があるとしています。

プライバシーの保護や、保険・雇用などでの差別につながる懸念への対策については、現時点で明らかになっていません。

注目ポイント

スマートフォンでも撮れる顔写真1枚で死亡リスクを推定するという手軽さと意外さが、関心を集めています。AIが注目した部位が、約2400年前にヒポクラテスが記した徴候と重なる点も話題になっています。今後は、がん患者以外にも使えるのか、肌の色や年齢層が違う人にも同じ精度が出るのか、医師の判断を超える価値があるのかが焦点になります。

ネットでの反応

SNSでは「死相が出ている」と表現する受け止めが目立ちます。ほうれい線などで判定する点をヒポクラテスと結び付けて面白がる声もあります。亡くなる前の家族や知人が急に老けて見えたという体験から、やつれ具合を見分けているのではないかと推測する投稿も見られます。また、保険会社がこの技術を利用するのではないかと心配する声もあります。報道では臨床での有用性の検証や精度の偏りが主な論点になっていますが、ネット上では保険などへの使われ方に関心が向かっています。

参考記事

ランキング登場履歴

2026年10月25日 6時17位
2026年10月25日 5時15位

この記事の内容に誤りを見つけた方は 情報の誤りを報告 からお知らせください。