Una fotografía del rostro podría ayudar a personalizar los tratamientos contra el cáncer

Una fotografía del rostro podría aportar información útil para evaluar el envejecimiento biológico y el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer. Investigadores de Estados Unidos desarrollaron herramientas de inteligencia artificial que analizan imágenes faciales para ayudar a los médicos a tomar decisiones más personalizadas sobre el tratamiento.

El equipo de Mass General Brigham creó FAHR-Face, un modelo entrenado con más de 40 millones de fotografías de rostros. A partir de esta tecnología, desarrolló dos herramientas complementarias: FAHR-FaceAge, que estima la edad biológica, y FAHR-FaceSurvival, que calcula el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer.

Los resultados se publicaron en la revista científica The Lancet Digital Health. El objetivo es aportar información adicional sobre el estado físico de los pacientes antes de recomendar procedimientos intensivos, como cirugía, radioterapia o tratamientos sistémicos.

Dos herramientas para evaluar la salud

FAHR-FaceAge estima la edad biológica a partir de características faciales. Esta medida puede diferir de la edad cronológica, es decir, los años que una persona ha vivido.

En conjuntos de datos públicos, el modelo registró un error absoluto medio de 5,1 años en sus estimaciones. Los investigadores también comprobaron que sus resultados se mantenían relativamente estables ante variaciones habituales en las fotografías, como la iluminación, la posición del rostro, el maquillaje y las expresiones faciales.

La segunda herramienta, FAHR-FaceSurvival, analiza fotografías para estimar el riesgo de mortalidad entre pacientes con cáncer. En las pruebas, las personas clasificadas en el grupo de mayor riesgo presentaron más del triple de riesgo de mortalidad que aquellas ubicadas en el grupo de menor riesgo.

Ambos modelos ofrecen información complementaria. Al combinar sus resultados, los investigadores mejoraron el ajuste de las predicciones de supervivencia en una cohorte independiente de validación.

¿Qué analiza la inteligencia artificial?

Los algoritmos identifican patrones en diferentes zonas del rostro. FAHR-FaceAge presta especial atención a los pliegues nasolabiales, la frente y las sienes. FAHR-FaceSurvival, por su parte, analiza principalmente el área debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.

Los investigadores también encontraron asociaciones entre ciertos hábitos y una apariencia biológicamente mayor. El tabaquismo mostró el patrón más marcado: los fumadores actuales parecían mayores que los exfumadores, quienes a su vez parecían mayores que las personas que nunca habían fumado. El consumo elevado de alcohol y el uso de drogas también se asociaron con una mayor edad facial estimada.

Estos resultados describen asociaciones observadas en los datos. No permiten determinar, a partir de una fotografía, qué hábitos tiene una persona ni diagnosticar una enfermedad.

Una herramienta de apoyo, no un diagnóstico

El valor potencial de esta tecnología está en ofrecer a los médicos una medida adicional para evaluar la fragilidad y la reserva física de sus pacientes. Esa información podría complementar otros indicadores clínicos cuando se estudian las opciones de tratamiento.

Sin embargo, una estimación algorítmica del riesgo no permite predecir con certeza cuánto vivirá una persona ni determinar por sí sola qué tratamiento necesita. La evaluación médica debe considerar el diagnóstico, el tipo y la etapa del cáncer, los antecedentes y otras condiciones individuales.

El equipo continúa ampliando la investigación mediante el estudio FaceAge, que invita a participantes a aportar fotografías y datos para mejorar la validación de estas herramientas en poblaciones más amplias y diversas.

La investigación abre una nueva vía para estudiar cómo la inteligencia artificial puede extraer información clínica de imágenes sencillas. Su utilidad futura dependerá de la validación científica, la evaluación de sus posibles sesgos y su capacidad para aportar información fiable en la práctica médica.

Fuente: Mass General Brigham y estudio publicado en The Lancet Digital Health.