天津市消防救援總隊近日推出一支AI生成的消防宣導影片，憑藉黑白無常「接人」變「救人」的創意劇情，在網絡上引發熱烈討論。
天津市消防救援總隊近日推出一支AI生成的消防宣導影片。微博圖
天津消防利用AI生成影片，以黑白無常范無救、謝必安出任務為故事主軸。兩人原本準備將做出危險行為的民眾「接」到地府，但在執行任務時卻沒有直接帶走對方，反而給予活人改正錯誤的機會，最後甚至因此遭到閻羅王斥責。
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天津市消防救援總隊近日推出一支AI生成的消防宣導影片。微博圖
天津市消防救援總隊近日推出一支AI生成的消防宣導影片。微博圖
天津市消防救援總隊近日推出一支AI生成的消防宣導影片。微博圖
劇情巧妙融入多個日常生活常見的消防錯誤，例如用水潑油鍋滅火、睡覺時將充電中的手機放在枕頭下、把金屬湯匙放進微波爐，以及在床邊抽煙睡著等。影片透過黑白無常準備「接人」的橋段，提醒民眾這些看似不起眼的習慣，隨時可能釀成致命危險。
以黑白無常范無救、謝必安出任務為故事主軸。微博圖
影片受到大量網友關注。不少網友看完後留言表示：「這個有意思！讓人印象深刻，的確很容易達到目標」、「難得有好的AI影片」、「希望多有這種實用有意義的AI影片」、「如果要被AI影片荼毒，我還寧願家裡人是看這種真實且有知識型的」、「AI的正面使用範例」。
以黑白無常范無救、謝必安出任務為故事主軸。微博圖
更有網友認為這支影片的創意更容易抓住觀眾目光：「雖然不喜歡AI影片，但正確的宣導內容加上讓特定受眾想看就是讚」、「這樣也好，至少老人願意看消防宣傳影片了」。
影片受到大量網友關注。微博圖
影片受到大量網友關注。微博圖
美國研究團隊研發名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析癌症患者面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。測試顯示，高風險組別於90天內的死亡率逾一半，較低風險組別高出逾3倍。這項創新技術有助將傳統臨床直覺量化，為醫生制定個人化療程提供可靠參考。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
研究團隊運用了超過4,000萬張公開的面部照片，以及逾3.4萬名癌症患者的肖像圖像，對AI模型進行深度訓練，隨後再以3,820名患者進行實測驗證。測試結果顯示，在122名被AI系統歸類為最高風險等級的患者當中，共有64人在短短3個月內離世；相比之下，最低風險組別的975名患者中，同一時期內僅得20人逝世。即使研究人員把患者的年齡、性別以及所患癌症類型等傳統變數考慮在內，高風險組別的死亡機率依然比低風險組別高出3倍以上。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
科學家深入研究發現，AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。此外，這套評估機制的精準度，適用於各類不同病種與病程階段的癌症患者。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
研究共同作者Grace Lee指出，臨床醫生長久以來皆會藉由目測患者的外表容貌，來初步判斷其身體狀況；而這套全新研發的科技工具，正是將這種過往僅憑經驗的「直覺判斷」予以「標準化與量化」，極有助於提升病情預後估算以及臨床醫療決策的準確度。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
與此同時，研究團隊亦同步開發出另一款名為「FaceAge」的輔助系統，專門用作評估個人的生理年齡。數據顯示，若一個人的外貌看起來比實際年齡年老5歲或以上，其死亡風險會相應增加21%；相反，若外貌看起來比實際年齡年輕至少5歲，其死亡風險則可降低17%。研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
領導是項研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授麥教授（Raymond Mak）表示，面對全球人口日益老齡化，醫療體系極需更有效率的途徑來評估患者的整體健康狀況及身體虛弱程度，從而精準判斷其是否適合承受手術、放射治療或其他侵入性較強的進取型癌症療程。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
麥教授強調：「我們的核心宗旨，是希望將透過面部照片進行的健康評估，轉化得更具體量化、更具一致性且易於大規模普及應用，從而協助醫護團隊為患者打造個人化醫療方案，而非企圖取代執業醫生的專業判斷。」相關重大研究成果已正式發表於國際權威醫學期刊《The Lancet Digital Health》。
