FaceAge: เมื่อ AI เริ่มอ่าน “อายุ” ของเรา และอนาคตของ Longevity

FaceAge: เมื่อ AI เริ่มอ่าน “อายุ” ของเรา และอนาคตของ Longevity

5 ประเด็นสำคัญ

• FaceAge คือเทคโนโลยี AI ที่วิเคราะห์ภาพใบหน้าเพื่อประมาณอายุทางชีวภาพ และศึกษาความสัมพันธ์กับผลลัพธ์ด้านสุขภาพ
• งานวิจัยพบว่า FaceAge และ FAR มีความสัมพันธ์กับการรอดชีวิตในผู้ป่วยมะเร็ง แต่ยังไม่ใช่เครื่องมือประเมินสุขภาพสำหรับคนทั่วไป
• Face Aging Rate (FAR) ขยับแนวคิดจากการถามว่า “เราแก่แค่ไหน?” ไปสู่ “เราแก่เร็วแค่ไหน?”
• เทคโนโลยี Longevity กำลังมุ่งสู่การ วัดและติดตามกระบวนการ Aging เพื่อสนับสนุนการดูแลสุขภาพแบบเฉพาะบุคคล
• ที่ R3 Life Wellness Center แนวคิด Personalized Healthy Aging คือการประเมินการเปลี่ยนแปลงของแต่ละบุคคลและวางแผนการดูแลโดยแพทย์ ไม่ได้หมายถึงการลดค่า FaceAge หรือหยุดความแก่

คุณเคยสงสัยไหมว่า ทำไมบางคนอายุเท่ากัน แต่กลับดู “แก่กว่า” หรือ “อ่อนกว่า” กันอย่างเห็นได้ชัด?

คำตอบอาจไม่ได้อยู่ที่จำนวนปีที่เราใช้ชีวิต แต่อาจอยู่ที่ Biological Age หรืออายุทางชีวภาพ ซึ่งสะท้อนว่าร่างกายของเรามีสภาพเสื่อมไปถึงระดับไหน เมื่อเทียบกับอายุตามปฏิทิน

ในปี 2025 ทีมนักวิจัยนานาชาติซึ่งประกอบด้วยนักวิจัยจาก Mass General Brigham และ Harvard Medical School นำโดย Dennis Bontempi ร่วมกับนักวิจัยอาวุโส Raymond H. Mak และ Hugo J.W.L. Aerts เผยแพร่งานวิจัยชื่อ “FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study”

งานวิจัยเผยแพร่ออนไลน์เมื่อวันที่ 7 พฤษภาคม 2025 และตีพิมพ์ในวารสาร The Lancet Digital Health ฉบับเดือนมิถุนายน 2025 โดยศึกษาว่าระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถนำข้อมูลจากภาพถ่ายใบหน้ามาใช้เป็นตัวชี้วัดที่ช่วยประกอบการพยากรณ์ผลลัพธ์ในผู้ป่วยมะเร็งได้หรือไม่

ผลการศึกษาทำให้วงการ การมีสุขภาพดีและอายุยืน (Longevity) เริ่มมอง “ใบหน้า” ในมุมใหม่ เพราะใบหน้าอาจไม่ได้สะท้อนเพียงความเปลี่ยนแปลงด้านรูปลักษณ์ แต่ยังอาจมีข้อมูลบางอย่างที่สัมพันธ์กับภาวะสุขภาพและกระบวนการสูงวัยของร่างกาย อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ดังกล่าวยังอยู่ในบริบทของการวิจัยทางการแพทย์ และไม่ควรนำมาใช้ตัดสินสุขภาพของบุคคลจากรูปลักษณ์เพียงอย่างเดียว

FaceAge คืออะไร?

FaceAge คือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ที่พัฒนาขึ้นเพื่อประเมินอายุจากภาพถ่ายใบหน้าเพียงภาพเดียว โดยผู้วิจัยเสนอให้ค่าอายุจากใบหน้านี้ทำหน้าที่เป็นตัวแทนหนึ่งของอายุทางชีวภาพ

โมเดลได้รับการฝึกด้วยภาพจากบุคคลอายุ 60 ปีขึ้นไปที่คาดว่ามีสุขภาพดีจำนวน 56,304 คน จากชุดข้อมูล IMDb–Wiki และผ่านการตรวจสอบเบื้องต้นกับภาพอีก 2,547 คน จากชุดข้อมูล UTKFace รวมเป็น 58,851 คน จากนั้นจึงประเมินประโยชน์ทางคลินิกในผู้ป่วยมะเร็ง 6,196 คน จากสหรัฐอเมริกาและเนเธอร์แลนด์

เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มอ้างอิงที่ไม่ได้เป็นมะเร็ง ผู้ป่วยมะเร็งมีค่า FaceAge สูงกว่าอายุตามปฏิทินโดยเฉลี่ยประมาณ 4.79 ปี และค่า FaceAge ที่สูงขึ้นมีความสัมพันธ์กับการรอดชีวิตที่ลดลงในกลุ่มประชากรที่ศึกษา แม้จะปรับปัจจัยทางคลินิกบางส่วนแล้วก็ตาม

AI ไม่ได้มองแค่ริ้วรอย แล้วกำลังมองอะไร?

สิ่งที่ทำให้ FaceAge น่าสนใจยิ่งขึ้นคือ วิธีที่ AI ประเมินอายุไม่ได้เหมือนกับการมองของมนุษย์

ริ้วรอย ผมหงอก หรือศีรษะล้านอาจไม่ได้เป็นสัญญาณหลักที่โมเดลให้น้ำหนักมากที่สุด แต่หนึ่งในลักษณะที่นักวิจัยพบว่าน่าสนใจคือ การเปลี่ยนแปลงของบริเวณขมับ (temporal region) ซึ่งอาจสัมพันธ์กับการสูญเสียมวลกล้ามเนื้อและ volume ของเนื้อเยื่อบริเวณใบหน้าเมื่ออายุมากขึ้น

พูดง่าย ๆ คือ AI อาจไม่ได้กำลังมองว่า “ผิวคุณมีริ้วรอยกี่เส้น” แต่กำลังมองภาพรวมของโครงสร้างใบหน้าที่เปลี่ยนไปตามวัย

แนวคิดนี้สอดคล้องกับสิ่งที่วงการ เวชศาสตร์ความงาม (Aesthetic Medicine) ศึกษามานานว่า การเปลี่ยนแปลงของใบหน้าไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะบนผิว แต่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงของ ผิว ไขมัน กล้ามเนื้อ และโครงสร้างใบหน้า ร่วมกัน

จาก “เราแก่แค่ไหน?” สู่ “เราแก่เร็วแค่ไหน?”

ในปี 2026 ทีมวิจัยต่อยอด FaceAge สู่ อัตราการสูงวัยจากใบหน้า (Face Aging Rate: FAR) และเผยแพร่งานวิจัยชื่อ “Face aging rate quantifies change in biological age to predict cancer outcomes” ในวารสาร Nature Communications

ต่างจาก FaceAge ซึ่งประเมินอายุจากภาพเพียงช่วงเวลาเดียว FAR เปรียบเทียบภาพของบุคคลเดียวกันอย่างน้อยสองช่วงเวลา โดยคำนวณจาก:

FAR = การเปลี่ยนแปลงของ FaceAge ÷ เวลาจริงที่ผ่านไป

ตัวอย่างเช่น หากเวลาผ่านไป 2 ปี แต่ FaceAge เพิ่มขึ้น 4 ปี ค่า FAR จะเท่ากับ 2 สะท้อนว่าอายุที่ AI ประเมินจากใบหน้าเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าเวลาจริง

การศึกษาผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับรังสีรักษา 2,276 ราย พบว่า FAR ที่สูงสัมพันธ์กับการรอดชีวิตที่ลดลง และให้ข้อมูลเพิ่มเติมจากการวัด FaceAge เพียงครั้งเดียว อย่างไรก็ตาม FAR ยังไม่มีเกณฑ์มาตรฐานสำหรับบุคคลทั่วไป และผลลัพธ์อาจได้รับอิทธิพลจากระยะห่างระหว่างภาพ คุณภาพของภาพ แสง และสีหน้า

ดังนั้น FAR จึงยังเป็นตัวชี้วัดที่อยู่ระหว่างการศึกษา ไม่ใช่เครื่องมือวินิจฉัยสุขภาพหรือคะแนนที่ควรนำมาคำนวณด้วยตนเอง แต่คุณค่าของแนวคิดนี้คือการเปลี่ยนคำถามจาก “วันนี้เราแก่แค่ไหน?” ไปสู่ “เรากำลังแก่เร็วแค่ไหน?”

เมื่อ AI ทำให้ “Biological Age” จับต้องได้มากขึ้น

ในศาสตร์ Geroscience และ Longevity Medicine อายุที่นับจากวันเกิด (Chronological Age) ไม่ได้เท่ากับสภาพร่างกายเสมอไป (Biological Age) เทคโนโลยีอย่าง FaceAge จึงน่าสนใจ เพราะกำลังพยายามเปลี่ยนแนวคิดเรื่อง biological aging จากสิ่งที่เป็นนามธรรมให้กลายเป็นข้อมูลที่สามารถวัดและติดตามได้

อย่างไรก็ตาม ต้องไม่ตีความเกินกว่างานวิจัย เพราะ FaceAge และ FAR ในปัจจุบันถูกศึกษาในบริบทผู้ป่วยมะเร็งเป็นหลัก และยังไม่ใช่เครื่องมือประเมินสุขภาพหรืออายุชีวภาพสำหรับคนทั่วไป

แล้วอนาคตของการมีสุขภาพดีและอายุยืน (Longevity) จะไปถึงไหน?

สิ่งที่น่าสนใจของเทคโนโลยีนี้จึงไม่ใช่การใช้ AI เพื่อบอกว่า “หน้าคุณแก่กี่ปี” แต่คือแนวคิดที่ว่า ในอนาคตเราอาจสามารถติดตาม aging trajectory หรือทิศทางการเปลี่ยนแปลงของร่างกายได้ละเอียดขึ้น และนำข้อมูลหลายด้านมาประกอบกันเพื่อวางแผนดูแลสุขภาพแบบเฉพาะบุคคล

ความสำคัญของ FaceAge และ FAR ไม่ได้อยู่ที่การใช้ AI ตัดสินว่าใคร “ดูแก่” หรือ “ดูอ่อนวัย” กว่าใคร แต่อยู่ที่แนวคิดของการติดตาม วิถีการสูงวัย (aging trajectory) เพื่อทำความเข้าใจว่าร่างกายกำลังเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางใดและด้วยความเร็วเท่าใด

ในอนาคต ข้อมูลจากใบหน้าอาจถูกศึกษาร่วมกับผลเลือด ข้อมูลเมตาบอลิซึม พฤติกรรมการใช้ชีวิต สมรรถภาพร่างกาย และตัวชี้วัดทางชีวภาพอื่น ๆ เพื่อช่วยให้เห็นภาพสุขภาพของแต่ละบุคคลละเอียดขึ้น แต่การนำไปใช้กับบุคคลทั่วไปยังต้องผ่านการศึกษาแบบไปข้างหน้า การตรวจสอบในประชากรที่หลากหลาย และการกำหนดมาตรฐานด้านความแม่นยำ ความเป็นส่วนตัว และอคติของ AI

สิ่งสำคัญคือต้องไม่ตีความว่า การทำให้ใบหน้าดูอ่อนวัยลงจะทำให้สุขภาพดีขึ้น เพิ่มการรอดชีวิต หรือลดอายุทางชีวภาพ เพราะงานวิจัย FaceAge และ FAR ไม่ได้ศึกษาหรือยืนยันผลดังกล่าว

ปัจจุบัน อาร์ทรีไลฟ์ เวลเนส เซ็นเตอร์ (R3 Life Wellness Center) ไม่ได้ใช้ FaceAge หรือ FAR เป็นเครื่องมือวินิจฉัย เป็นเป้าหมายของหัตถการ หรือเป็นตัวชี้วัดผลลัพธ์ของบริการด้านความงาม (aesthetic treatment)

การดูแลด้านความงามของอาร์ทรีไลฟ์มีเป้าหมายที่แตกต่างกัน โดยแพทย์จะประเมินคุณภาพผิว ความหย่อนคล้อย การเปลี่ยนแปลงของปริมาตรและการกระจายตัวของไขมัน กล้ามเนื้อ และโครงสร้างใบหน้า ก่อนพิจารณาแนวทางที่เหมาะกับลักษณะและความต้องการของแต่ละบุคคล

กล่าวให้ชัดที่สุดคือ จุดร่วมอยู่ที่วิธีคิดแบบติดตามความเปลี่ยนแปลงและดูแลเป็นรายบุคคล ไม่ใช่การกล่าวอ้างว่าหัตถการสามารถเปลี่ยนค่า FaceAge หรือ FAR ได้

เราไม่จำเป็นต้องชนะเวลา แค่ต้องเข้าใจว่าเวลากำลังเปลี่ยนอะไร?

FaceAge และ FAR ทำให้เราเห็นภาพของอนาคตที่เทคโนโลยีอาจช่วยติดตามกระบวนการสูงวัยได้ละเอียดขึ้น แต่สำหรับวันนี้ การดูแลที่มีความหมายไม่ได้เริ่มจากการไล่ตามตัวเลขอายุ หรือพยายามทำให้ AI มองว่าเราอ่อนวัยลง

ที่ อาร์ทรีไลฟ์ เวลเนส เซ็นเตอร์ (R3 Life Wellness Center) การดูแลใบหน้าเริ่มจากการประเมินโดยแพทย์ว่า สิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นที่คุณภาพผิว ความกระชับ ปริมาตรใบหน้า กล้ามเนื้อ หรือองค์ประกอบหลายชั้นร่วมกัน ก่อนออกแบบแนวทางดูแลที่สอดคล้องกับใบหน้าและเป้าหมายของแต่ละคน

การดูแลนี้ไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อลด FaceAge หรือย้อนอายุทางชีวภาพ แต่เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างเข้าใจว่า ใบหน้าของคุณต้องการอะไร

หากคุณเริ่มสังเกตเห็นความเปลี่ยนแปลงของใบหน้าและยังไม่แน่ใจว่าควรเริ่มดูแลจากจุดใด นัดหมายปรึกษาแพทย์ที่อาร์ทรีไลฟ์ เพื่อประเมินใบหน้าและวางแนวทางการดูแลเฉพาะบุคคลอย่างเหมาะสม

FAQ

1. FaceAge ต่างจาก Face Aging Rate (FAR) อย่างไร?

FaceAge ประเมินอายุจากภาพใบหน้าในช่วงเวลาหนึ่ง ขณะที่ FAR เปรียบเทียบภาพของบุคคลเดียวกันจากสองช่วงเวลา เพื่อดูว่าใบหน้ามีการเปลี่ยนแปลงเร็วเพียงใดเมื่อเทียบกับเวลาที่ผ่านไปจริง

2. การดูแลใบหน้าหรือ หัตถการด้านความงาม (aesthetic treatment) สามารถลด กระบวนการสูงวัยทางชีวภาพ (Biological aging) ได้หรือไม่?

ยังไม่มีหลักฐานจากงานวิจัย FaceAge และ FAR ที่ยืนยันว่า Aesthetic Treatment สามารถลดค่า FaceAge หรือ Biological Age ได้โดยตรง การดูแลด้าน Aesthetic จึงควรมองเป็นการดูแลการเปลี่ยนแปลงของผิวและโครงสร้างใบหน้าตามความเหมาะสมของแต่ละบุคคล