Recientes avances en inteligencia artificial (IA) han permitido desarrollar un modelo capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer a partir de una simple fotografía del rostro. Esta innovadora herramienta, denominada FAHR-FaceSurvival, fue presentada por un equipo de investigación del Mass General Brigham y refleja la capacidad de la IA para procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
En un estudio publicado en Lancet Digital Health, se detalló cómo los investigadores entrenaron su modelo utilizando más de 40 millones de imágenes generales de rostros y 30,000 imágenes específicas de pacientes oncológicos. Cada imagen facial fue vinculada a información sobre los resultados médicos de los pacientes, lo que permitió evaluar la precisión de las predicciones realizadas por el modelo.
Hugo Aerts, coautor del estudio, señaló que FAHR-FaceSurvival representa un avance significativo en el campo del reconocimiento facial en relación con la salud. Es la primera vez que un modelo de IA puede predecir la supervivencia en pacientes con cáncer basándose solo en fotografías, lo que potencialmente transforma la forma en que se evalúa la salud oncológica.
Los resultados revelaron que una puntuación alta en la herramienta estaba “significativamente asociada con el riesgo de mortalidad temprana”. De un grupo de imágenes que obtuvieron los mejores 10% de puntuaciones, la mitad de los 122 pacientes fallecieron en un plazo de tres meses, en comparación con solo el 2% en el grupo con las puntuaciones más bajas. Este hallazgo resalta la reveladora conexión entre características faciales y pronósticos de salud.
Explorando biomarcadores faciales
El estudio también se adentra en el concepto de «biomarcadores faciales», que permiten a los médicos obtener una visión más profunda de la salud de un individuo basándose únicamente en una foto. Esta metodología no se limitará a la predicción de tasas de supervivencia por cáncer; se prevé que en el futuro se desarrollen más marcadores de salud facial.
El enfoque de modelos de fundación brinda una manera escalable para desarrollar múltiples biomarcadores de salud facial, evitando la necesidad de entrenar cada modelo desde cero. Además, el mismo equipo había desarrollado previamente FAHR-FaceAge, una herramienta capaz de predecir la edad biológica de una persona basada en las características de su rostro. Al combinar ambas herramientas, se mejora la precisión del análisis de supervivencia en pacientes con cáncer.
A diferencia del sistema de predicción de supervivencia, FAHR-FaceAge se centra en arrugas nasolabiales, la frente y las sienes. La investigación mostró que el sistema mantenía su eficacia incluso ante variaciones como el uso de maquillaje o diferentes condiciones de iluminación, lo que subraya su robustez.
Los signos de envejecimiento facial pueden ofrecer información valiosa sobre los hábitos de vida de una persona, incluidos el consumo de alcohol, drogas y el tabaquismo. De hecho, se descubrió que el tabaquismo era el factor más correlacionado con el envejecimiento facial, mostrando que los fumadores actuales parecían mayores que los exfumadores, y estos a su vez se veían más envejecidos que los no fumadores.
Los autores de la investigación, incluyendo al oncólogo Raymond Mak, enfatizan la necesidad de herramientas más precisas y consistentes para evaluar la reserva física y la fragilidad en pacientes de edad avanzada. Esto podría facilitar la toma de decisiones más informadas en tratamientos intensivos como la quimioterapia o la cirugía, promoviendo un enfoque personalizado y basado en la salud del paciente, sin sustituir el juicio de los médicos.