Los modelos de IA estiman la supervivencia al cáncer a partir de fotos faciales, pero siguen siendo experimentales

Los investigadores han desarrollado herramientas de inteligencia artificial que estiman la edad biológica y predicen la supervivencia de pacientes con cáncer a partir de una fotografía de su rostro. Sin embargo, el sistema sigue en desarrollo y aún no está listo para usarse en hospitales, afirman los investigadores.

El modelo, desarrollado por investigadores del grupo sanitario estadounidense Mass General Brigham, se entrenó con más de 40 millones de imágenes faciales. Dio lugar a dos herramientas: FAHR-FaceAge, que estima cuántos años aparenta tener una persona en comparación con su edad real, y FAHR-FaceSurvival, que predice la supervivencia al cáncer directamente a partir de una fotografía del rostro. [1] [2]

Los modelos utilizan distintos rasgos faciales. FaceAge se centra en zonas como la frente, las sienes y los pliegues junto a la nariz y la boca; FaceSurvival da más peso a la zona debajo de los ojos y alrededor del puente de la nariz, según los investigadores. Sus estimaciones solo estaban débilmente correlacionadas, y combinarlas mejoró el ajuste de un modelo de supervivencia en un grupo de validación externo, afirmó Mass General Brigham. [1]

La BBC informa de que el estudio incluyó 35.000 fotografías de pacientes con cáncer. Según la cadena, los pacientes eran de Estados Unidos y los Países Bajos, y abarcaban distintos tipos de cáncer y edades. Entre los pacientes estadounidenses tratados con radioterapia, quienes, según la estimación, aparentaban al menos cinco años más que su edad real tenían un riesgo un 21 % mayor de morir durante un seguimiento medio de cuatro años que el resto del grupo; quienes aparentaban al menos cinco años menos tenían un riesgo un 17 % menor, informa The Guardian. [2] [3]

Estos resultados muestran una asociación entre las estimaciones de edad del modelo y la supervivencia en los grupos estudiados. No demuestran que una fotografía del rostro pueda explicar el pronóstico de una persona ni sustituir las evaluaciones clínicas que ya utilizan los médicos.

El investigador principal del estudio, Raymond Mak, dijo que el objetivo era hacer más coherentes y escalables las evaluaciones de salud basadas en fotografías faciales para respaldar las decisiones sobre el tratamiento, «en lugar de sustituir el criterio médico».