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A partir de una selfie: la IA podría predecir el riesgo de muerte de pacientes con cáncer, según un nuevo estudio
La investigación, publicada en The Lancet, desarrolló dos algoritmos capaces de calcular la edad biológica de las personas y el riesgo de muerte de pacientes oncológicos a partir de una fotografía
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LA NACION
Una fotografía del rostro podría aportar información sobre la salud de una persona que no resulta evidente a simple vista. Un nuevo estudio publicado en la revista The Lancet Digital Health y realizado por investigadores de Mass General Brigham, Estados Unidos, encontró que, a partir de una imagen facial, una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede estimar la edad biológica de una persona y predecir la supervivencia de pacientes con cáncer.
El trabajo se basa en un modelo entrenado con más de 40 millones de fotografías de rostros. A partir de esa enorme base de datos, los investigadores desarrollaron dos algoritmos complementarios: uno que calcula la edad biológica a partir de la apariencia facial y otro que estima directamente el riesgo de muerte de pacientes oncológicos.
Los resultados sugieren que los patrones identificados en una fotografía podrían contribuir a reconocer diferencias en el estado de salud de los pacientes y ayudar a anticipar cómo responderán a tratamientos exigentes. Sin embargo, los autores y los especialistas consultados advierten que todavía es necesario determinar qué información biológica captura el sistema y cuánto puede mejorar las evaluaciones médicas que ya se utilizan.
Dos algoritmos para analizar el rostro
La primera herramienta, denominada FAHR-FaceAge, busca estimar la edad biológica, un indicador que intenta reflejar el estado del organismo y que no necesariamente coincide con los años transcurridos desde el nacimiento.
Para desarrollar este algoritmo, los investigadores utilizaron 743.152 fotografías de personas cuya edad cronológica conocían. Luego evaluaron su desempeño con imágenes que no habían formado parte del entrenamiento. En esa instancia, la diferencia entre la edad real y la estimada por la IA fue de 5,1 años en promedio.
Al aplicar el modelo a pacientes que recibían radioterapia, los investigadores observaron una diferencia media cercana a los siete años. La interpretación es que, cuando el sistema calcula una edad superior a la cronológica, podría estar detectando señales asociadas con un envejecimiento biológico más acelerado.
El estudio también encontró una relación entre esa diferencia y la supervivencia. Entre los pacientes con cáncer que recibieron radioterapia, quienes aparentaban tener al menos cinco años más que su edad real presentaron un riesgo de muerte un 21% superior al del resto durante un seguimiento promedio de cuatro años. En cambio, quienes aparentaban al menos cinco años menos tuvieron un riesgo un 17% inferior.
El riesgo de mortalidad calculado con un foto
La segunda herramienta, FAHR-FaceSurvival, prescinde de la estimación de edad y busca calcular el riesgo de mortalidad directamente a partir de la fotografía. Para entrenarla, se utilizaron 34.363 imágenes faciales de pacientes con cáncer junto con información sobre su evolución.
En el análisis, el grupo que el algoritmo clasificó con mayor riesgo presentó una mortalidad superior al triple de la registrada en el grupo de menor riesgo, incluso después de ajustar los resultados por variables como la edad, el sexo, el tipo de cáncer y las características del tratamiento.
Aunque ambos sistemas parten de un mismo modelo, no se apoyan exactamente en las mismas señales faciales. FAHR-FaceAge presta especial atención a los pliegues que van desde la nariz hasta las comisuras de la boca, la frente y las sienes. FAHR-FaceSurvival, en cambio, concentra parte de su análisis en la región debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.
“FAHR-FaceSurvival impulsa el campo de la IA de reconocimiento de la salud facial un paso más allá al aprender el riesgo de supervivencia directamente a partir de fotografías faciales de pacientes con cáncer”, afirmó Hugo Aerts, coautor principal del estudio. “Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración de que un modelo de IA puede predecir directamente la supervivencia al cáncer a partir de una simple fotografía”, sumó.
Aerts destacó que el modelo general, entrenado con decenas de millones de imágenes, puede adaptarse para identificar diferentes indicadores de salud sin necesidad de desarrollar cada algoritmo desde cero.
¿Qué utilidad podría tener en la práctica médica?
Uno de los posibles usos de esta tecnología sería ayudar a evaluar la fragilidad de los pacientes antes de indicar tratamientos intensivos, como una cirugía, la radioterapia o las terapias sistémicas. Una estimación adicional del estado general de salud podría contribuir a personalizar las decisiones, especialmente entre las personas mayores.
Raymond Mak, oncólogo radioterápico de Mass General Brigham y uno de los investigadores principales, señaló: “Nuestro objetivo es hacer más cuantitativa, consistente y escalable la evaluación de la salud a partir de una fotografía, de forma que apoye decisiones personalizadas, no que sustituya el juicio médico”.
Los investigadores también comprobaron que las estimaciones de edad se mantenían relativamente estables ante variaciones habituales en las fotografías, como cambios de iluminación, expresiones, posiciones del rostro y uso de maquillaje. El modelo de edad mostró, además, poca variación en las pruebas realizadas después de distintos procedimientos de cirugía plástica, aunque la rinoplastia produjo algunos cambios.
El análisis también encontró asociaciones entre una apariencia facial biológicamente más envejecida y determinados hábitos, como el tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol y el uso de drogas. No obstante, estos resultados no permiten establecer por sí solos que esos factores expliquen las señales identificadas por la IA.
La relación entre los rasgos faciales y la salud ya había sido explorada en investigaciones anteriores. En 2022, un equipo encabezado por Esteller publicó un trabajo que encontró similitudes genéticas entre personas con rostros parecidos, a partir de representaciones digitales de sus caras. El hallazgo apuntaba a una posible conexión entre la apariencia y la predisposición a determinadas enfermedades, aunque no implicaba que los rasgos faciales pudieran utilizarse como una prueba diagnóstica.
Para Cerdá Alberich, el aporte del nuevo estudio reside, sobre todo, en la escala del análisis y en la evidencia que suma sobre el potencial pronóstico de las imágenes.
“Es una primera piedra y aporta evidencia prometedora sobre el valor pronóstico de la información facial. Podemos pensar que una foto podría ser útil porque se asocia con mortalidad o supervivencia. Pero falta saber cómo interpretamos esa señal y qué aporta más allá de lo que ya conocemos”, concluyó.
Con información de El País y The Guardian
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