Selfies para prevenir los riesgos del cáncer; inteligencia artificial
Un modelo analiza patrones del rostro para evaluar el riesgo de mortalidad en pacientes oncológicos
Una fotografía de la cara podría aportar información fundamental sobre el estado general de salud de una persona, superando con frecuencia los datos que ofrece la edad cronológica.
Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por un equipo de investigadores de Mass General Brigham, en Boston, demostró que el análisis computacional de imágenes faciales permite estimar la edad biológica e incluso predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer.
El proyecto, cuyos hallazgos fueron publicados en la revista The Lancet Digital Health, presenta un sistema avanzado entrenado a partir de una gigantesca base de datos de más de 40 millones de fotografías faciales.
Esta amplia fase de entrenamiento permitió al algoritmo identificar biomarcadores visuales y patrones específicos en el rostro humano estrechamente vinculados tanto con los procesos de envejecimiento del organismo como con los niveles de supervivencia en condiciones clínicas complejas.
A partir de esta infraestructura principal, los especialistas diseñaron dos herramientas digitales especializadas con enfoques complementarios, según la publicación especializada.
Por un lado se encuentra FAHR-FaceAge, orientada a estimar la edad biológica del individuo a través de los rasgos faciales.
Por otro lado, desarrollaron FAHR-FaceSurvival, una herramienta enfocada explícitamente en calcular el riesgo de mortalidad y predecir la evolución en pacientes con enfermedades oncológicas.
Ambas herramientas fueron sometidas a un proceso de evaluación clínica en grupos independientes, demostrando que proporcionan información pronóstica sustancial y complementaria a los métodos diagnósticos tradicionales.
De este modo, el sistema FAHR-Face se perfila como un recurso para auxiliar a los equipos médicos a cuantificar la fragilidad biológica de los pacientes, facilitando la toma de decisiones informadas sobre la intensidad y personalización de los tratamientos médicos.