AI辅助美学结果评估方法学之辩：正面照视角选择与人种构成的跨文化适用性

《Aesthetic Plastic Surgery》：Reply to: “Comment on ‘AI-Based Quantitative and Objective Analysis of Aesthetic Results in Genioplasty’”

　　**证据等级V** 本刊要求作者对适用于循证医学排名的每篇投稿进行证据等级分配。不包括综述文章、书评，以及涉及基础科学、动物研究、尸体研究和实验研究的稿件。关于这些循证医学评级的完整描述，请参阅目录或在线作者须知 www.springer.com/00266。尊敬的编辑：感谢 Chen 和 Lin 医生对我们近期文章 [1, 2] 的深思熟虑的参与。他们的评论提出了两个对 AI 辅助美学结果研究至关重要的问题——仅限于正视图拍照以及我们队列中种族构成的不平衡——我们很高兴对此予以回应。## 正视图与侧视图评估我们完全同意，下颌整形术针对的是矢状面下巴投影、下颌轮廓、颏颈角和唇下巴关系——这些特征都在侧视图中体现——且侧位头影测量分析在临床上仍然重要 [3]。两个背景说明有助于阐明我们的选择。首先，我们的数据集是有意从可公开访问的在线数据库图像中提取的，在两个时间点上都很少能获得标准化的配对侧位或斜位照片，这是我们为了可扩展性而有意识做出的权衡，我们在局限性部分明确对此进行了说明。其次，面部美学指数并非仅沿单一矢状向量运作：17个 ICAAN? ARMM 标志点包括下面部轮廓标记，因此矢状面下巴位移会继发性改变下三分之一比例、下颌宽高比以及在正视图中可见的下巴-唇-鼻关系。检测这些对面部协调性的下游影响是算法的预期用例之一，且正视图本身在社交面部评估中携带主导感知信号，研究表明吸引力评分在正视图、侧视图和360°旋转刺激之间具有高度一致性 [4]。我们完全赞同这一建议，即未来版本纳入标准化的侧位和斜位成像，并辅以三维表面扫描和头影测量锚点。在我们看来，多视角、多模态的 AI 评分系统是对下颌整形术后客观结果评估的逻辑下一步。## 种族代表性与跨文化适用性作者们正确地指出，在我们的队列中，70% 为白人，16% 为拉丁裔，12% 为亚裔，仅有一名黑人患者，因此无法强有力地支持全球跨文化可推广性的主张。我们的手稿将亚组分析框定为探索性研究，并明确指出，组间差异不显著可能反映的是统计功效有限，而非真正的等同性。然而，我们希望进一步细化这一框定。我们的目标并非声称 ICAAN? ARMM 在全球范围内具有文化普适性，而是表征模型在我们队列中呈现的人种分布下的行为。该分布以白人为主，拉丁裔和亚裔亚组占比较小，代表了西方美容外科实践中常见的典型患者病例组合，我们的发现在该人群中仍然有效。在我们看来，承认这一范围比仅仅将队列构成视为缺陷更具信息价值。训练集的透明度同样重要。ICAAN? ARMM 指标已在国际数据集上进行了验证，并在各人种层次上报告了与专家评分者的一致性 [5, 6]。因此，我们认同作者们对更多样化的训练集人种构成的呼吁，以及对具有足够统计功效、按种族分层的前瞻性验证的需求，并辅以来自文化多元化专家小组的评分 [7]。我们积极邀请能够接触到人种构成差异较大的队列的同仁扩展这一分析。基于 AI 的客观结果评估的优势恰恰在于其跨中心扩展性；跨文化验证最好通过此类互补的并行工作实现，而非通过单一全面的数据集。## 结论Chen 和 Lin 医生的观察补充而非反驳了我们为该领域预见的轨迹：尽管正视图角度仍然是人类视觉感知中最重要的方面，但我们赞同通过多视角以及结合患者报告结果（PROM）的评估进一步发展方法学粒度，并通过多样化的训练数据实现广泛的洲际人种包容性。我们期待作者们为缩小这些差距和推进以患者为中心的护理做出贡献。此致敬意，Robert J. Munzinger、Jan O. Voss 和 Leonard Knoedler，代表全体作者。