Un modelo de inteligencia artificial (IA) entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales demostró capacidad para estimar la edad biológica de una persona y predecir la supervivencia de pacientes con cáncer a partir de una fotografía del rostro, un avance que podría contribuir a mejorar la evaluación clínica y la personalización de los tratamientos.
La investigación fue desarrollada por especialistas del programa de Inteligencia Artificial en Medicina del sistema hospitalario Mass General Brigham, en Estados Unidos, y sus resultados se publicaron en la revista científica The Lancet Digital Health.
El modelo, denominado FAHR-Face, dio origen a dos herramientas complementarias: FAHR-FaceAge, diseñada para estimar la edad biológica a partir de rasgos faciales, y FAHR-FaceSurvival, enfocada en predecir resultados de supervivencia en pacientes oncológicos.
Raymond Mak, oncólogo radioterápico del Mass General Brigham Cancer Institute y uno de los autores del estudio, explicó que la valoración del estado general de salud de un paciente suele depender, en parte, de la observación clínica y de la experiencia del médico.
Esta evaluación puede influir en decisiones importantes sobre el tratamiento contra el cáncer, como la elección entre cirugía, quimioterapia o radioterapia. Sin embargo, el investigador señaló que parte de ese proceso es subjetivo, por lo que el objetivo del proyecto es desarrollar evaluaciones más cuantificables, consistentes y aplicables a un mayor número de pacientes.
Los especialistas aclararon que las herramientas están concebidas como un apoyo para la toma de decisiones clínicas y no como un sustituto del criterio médico.
Dos herramientas para analizar el rostro
Aunque ambas aplicaciones se desarrollaron a partir del mismo modelo, identifican características faciales diferentes para generar sus estimaciones.
FAHR-FaceAge se concentra en regiones como los pliegues nasolabiales, la frente situada por encima de las órbitas oculares y las sienes, mientras que FAHR-FaceSurvival analiza principalmente la zona debajo de los ojos y el área que rodea el puente nasal.
De acuerdo con Hugo Aerts, director del programa de Inteligencia Artificial en Medicina, el trabajo demuestra la posibilidad de predecir resultados de supervivencia al cáncer directamente a partir de una fotografía facial.
La combinación de las estimaciones de edad biológica y supervivencia también mostró potencial para mejorar la precisión de las predicciones, debido a que ambas herramientas captan información distinta y complementaria.
No obstante, estas estimaciones no deben interpretarse como un diagnóstico definitivo ni como una garantía sobre la evolución de la enfermedad de una persona.
Tabaquismo y alcohol, asociados con una mayor edad facial aparente
La investigación también examinó la relación entre determinados hábitos y el envejecimiento facial. Los resultados vincularon el consumo excesivo de alcohol, el uso de drogas y el tabaquismo con una mayor edad biológica aparente.
El tabaquismo mostró la asociación más marcada: las personas que fumaban en la actualidad tendían a aparentar más edad que quienes habían dejado de fumar, mientras que estos últimos presentaban una edad facial aparente superior a la de quienes nunca habían fumado.
Otro hallazgo fue la estabilidad de FAHR-FaceAge frente a variaciones habituales en las fotografías, como los cambios de postura, iluminación, expresión facial y uso de maquillaje, factores que pueden dificultar el análisis automatizado de imágenes.
Asimismo, el modelo mostró estabilidad ante la mayoría de los procedimientos de cirugía estética examinados, aunque los investigadores observaron una ligera variación después de una rinoplastia.
Los resultados abren nuevas posibilidades para investigar el uso de la inteligencia artificial en la evaluación de la salud, pero será necesario continuar estudiando su precisión, sus limitaciones y su desempeño en diferentes poblaciones antes de determinar cómo puede incorporarse de manera segura a la práctica clínica.
Los especialistas subrayaron que la tecnología debe utilizarse como una herramienta complementaria, bajo supervisión médica y sin reemplazar las evaluaciones clínicas ni los estudios necesarios para determinar el pronóstico de cada paciente.