Nueva herramienta de IA podría predecir supervivencia al cáncer con una selfie del paciente
Un equipo de médicos de Mass General Brigham, sistema de salud académico sin fines de lucro con sede en Massachusetts, desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de predecir las probabilidades de supervivencia de un paciente con cáncer a partir de una sola fotografía de su rostro.
El sistema, entrenado con datos de más de 40 millones de imágenes faciales de personas de distintas etnias y edades, representa una de las demostraciones más completas hasta la fecha sobre cómo el análisis de una selfie mediante IA podría ayudar a evaluar la salud de un paciente y orientar su tratamiento médico. Los detalles del hallazgo fueron publicados en la revista Lancet Digital Health.
El modelo calcula la edad biológica y el riesgo de mortalidad
A partir de la misma tecnología, los investigadores desarrollaron dos herramientas complementarias. La primera, denominada FAHR-FaceAge, estima la edad biológica de un paciente, es decir, la edad que aparenta tener según su rostro, y con ese dato predice su supervivencia frente al cáncer. La segunda, FAHR-FaceSurvival, predice directamente la supervivencia a partir de la fotografía facial, sin pasar por el cálculo intermedio de la edad biológica.
Aunque ambos algoritmos derivan del mismo modelo base, capturan información distinta y complementaria sobre el estado de salud del paciente. Cada uno analiza, además, zonas diferentes del rostro para realizar sus predicciones.
FAHR-FaceAge se centra en los surcos que van desde los costados de la nariz hasta las comisuras de la boca, la zona de la frente justo encima de las cuencas oculares y las sienes. FAHR-FaceSurvival, en cambio, evalúa la región debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.
“FAHR-FaceSurvival avanza un paso más en el campo del reconocimiento facial de salud mediante IA, al aprender el riesgo de supervivencia directamente de fotografías faciales de pacientes con cáncer”, explicó Hugo Aerts, coautor principal del estudio, citado por The Guardian.
“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”, agregó.
Los pacientes que aparentan más edad enfrentan mayor riesgo
Entre los pacientes con cáncer tratados con radioterapia en Estados Unidos, quienes, según FAHR-FaceAge, aparentaban cinco años o más de los que realmente tenían, registraron un riesgo de morir un 21% más alto durante el período de seguimiento, que tuvo una duración promedio de cuatro años. En el extremo opuesto, los pacientes que aparentaban cinco años o más por debajo de su edad real mostraron un riesgo de mortalidad un 17% menor.
Según Aerts, el avance técnico central del sistema radica en que FAHR-Face aprende una representación general del rostro a partir de más de 40 millones de imágenes, que luego puede adaptarse a distintos resultados de salud, como la edad biológica y la supervivencia. “Este enfoque de modelo fundacional nos da una forma escalable de desarrollar múltiples biomarcadores faciales de salud, en lugar de entrenar cada modelo desde cero”, señaló el investigador.
Los resultados del estudio sugieren que las estimaciones de edad biológica de las personas están estrechamente vinculadas con su estado físico, lo que podría reflejar su capacidad para tolerar determinados tratamientos.
El hábito de fumar y el consumo de alcohol aceleran el envejecimiento facial detectado por la IA
Los investigadores hallaron que ciertos factores de estilo de vida se asocian con un envejecimiento facial más marcado según el análisis de la IA. El consumo elevado de alcohol, el uso de drogas y el tabaquismo se vincularon con una apariencia biológicamente más envejecida en las fotografías faciales analizadas por el sistema.
Raymond Mak, oncólogo radioterápico de Mass General Brigham, destacó que, a medida que la población envejece, los médicos necesitan mejores formas de estimar la reserva física y la fragilidad de un paciente antes de recomendar tratamientos intensivos como radioterapia, cirugía o terapia sistémica.
“Nuestro objetivo es hacer que la evaluación de salud basada en fotografías faciales sea más cuantitativa, consistente y escalable, de modo que pueda respaldar decisiones de tratamiento personalizadas, sin reemplazar el criterio médico”, afirmó.
Mak también señaló otro hallazgo inesperado: la consistencia de FAHR-FaceAge frente a variaciones habituales en las fotografías del mundo real, como la pose, la iluminación, la expresión facial y el maquillaje. El sistema se mantuvo estable incluso tras la mayoría de los procedimientos de cirugía plástica evaluados, con la excepción de un pequeño cambio observado después de una rinoplastia.
La herramienta podría facilitar decisiones médicas difíciles sobre el mejor camino terapéutico para los pacientes con cáncer y contribuir a predecir con mayor precisión el riesgo de muerte o de complicaciones tras una cirugía mayor u otros tratamientos oncológicos.
No obstante, los médicos que participaron en la investigación advirtieron que, si bien una sola fotografía facial podría ofrecer una vía sencilla y de bajo costo para respaldar decisiones de tratamiento personalizadas, se requiere más investigación antes de que la herramienta pueda emplearse de forma generalizada.
Infobae
