文章核心观点 - AI驱动的无接触式健康检测技术，特别是基于面部等体表特征进行疾病筛查和预测的“AI相面”技术，正在医疗健康领域快速发展，中国公司爱云医在该领域展现出全球领先的潜力 [8][9][10] - 该技术结合了中医诊断原理与现代AI模型，旨在通过分析用户上传的面部、手部、舌部等照片和视频，实现多种疾病的早期发现和健康监测，覆盖超过110种肿瘤和1700多种其他疾病 [5][14][16] - 尽管技术应用前景广阔并已获得一定市场验证，但其在数据偏见、临床有效性验证、用户隐私保护以及跨文化/种族适用性等方面仍面临根本性挑战 [23][26] 公司技术与业务 - 爱云医的AI云诊平台是一种无接触式AI癌症筛查系统，用户需上传12张特定部位照片、一段30秒面部视频和一段语音自述，即可在24小时内获得健康检测结果 [5] - 该平台声称覆盖超过110种肿瘤和1700多种其他疾病，检测准确率可达80%到90%甚至更高，并能通过对比不同时段结果实现全生命周期健康数据实时监测 [5] - 平台技术基于中医“望诊”原理，将人脸、耳朵、舌头、手拆分为10万个位点，通过AI比对用户特征与患者数据库中的阳性特征来评估健康风险 [14][16] - 在AI云诊3.0版本中，公司可为使用者定制3D数字心脏，清晰显示心脏形态和血流情况，用于监测房颤、慢性心衰等问题 [10] - 公司业务已拓展至全球38个国家和地区，为超过120万人提供健康检测，去年收入超300万元，预计2025年业绩有望超过1亿元 [22] - 公司正在推进AI云诊系统作为二类医疗器械的注册事宜，其“猝死监测”工具已被保安公司等跨界企业应用 [25][26] 技术原理与比较 - 爱云医的技术原理锚定中医“望诊”，强调面诊、手诊、问诊、耳诊、舌诊五诊合一以形成交叉印证，每种疾病有单独模型 [16] - 监测急病时，模型会将视频每一帧画面放大100倍以分析皮下血流特征和流速，还原心脏跳动节奏，这被视为一种改变了形式的中医脉诊 [16] - 与之相比，哈佛医学院等机构的研究更侧重于生物统计学和衰老特征分析，使用FAD作为生物标志物 [16] - 哈佛团队开发的FAHR-FaceSurvival模型在癌症患者死亡风险预测中显示，风险最高组有50%患者在90天内死亡，风险最低组仅有2%患者死亡 [10] 行业应用与潜力 - AI“相面”技术被认为对医疗健康行业有颠覆性影响潜力，能够极大促进疾病早期发现 [7] - 该技术可将糖尿病发现时间提早5到15年，冠心病发现窗口提前5到25年 [10] - 早期发现癌症可大幅提升生存率，例如早期胰腺癌5年生存率可提高至70%以上，早期乳腺癌甚至可治愈 [11] - 诊断被视为医疗大健康的入口，由此可能开启万亿级市场 [25] 技术挑战与局限 - 技术在黑人等肤色较深人群中误差较大，主要因系统80%依赖图像识别且难以获取相关临床数据 [23] - AI模型多采用判别模型而非生成模型，导致泛化能力和可解释性相对较弱，在缺少数据的疾病和人群中表现欠佳 [23] - 面部整容等技术会影响结果准确性，例如鼻部矫正可能导致估算年龄平均偏高1.11年 [22] - 面部信息叠加健康数据，一旦泄露后果严重，存在隐私保护的重大挑战 [23][24]