利用熱像儀與人工智慧分析臉部溫度，精準偵測慢性疾病與生理年齡

研究人員利用熱像儀搭配人工智慧技術，分析超過2800名21至88歲中國參與者的臉部溫度，發現不同面部區域的溫度與慢性疾病及生理年齡有密切關聯。鼻子的溫度隨年齡下降速度最快，鼻溫較低代表熱齡較年輕；眼周溫度則隨年齡上升。糖尿病、脂肪肝等代謝疾病患者眼周溫度較高，而高血壓者臉頰溫度偏高。這些溫度變化反映細胞發炎和損傷修復等活動增加，導致局部溫度升高。

團隊透過AI模型成功將這些熱像數據轉化為健康狀態與生理年齡的預測指標。更令人驚訝的是，23名參與者在連續兩週每天跳繩至少800下後，熱齡平均降低了5歲，顯示運動能改善熱像老化指標。未來此技術有望作為簡便且非侵入式的健康監測工具，用於早期診斷多種慢性疾病與促進健康老化。研究成果刊登於《Cell Metabolism》，由中國國家自然科學基金和科技部支持。