Una selfie podría ayudar a evaluar la supervivencia de pacientes con cáncer
Una IA analiza fotografías del rostro para estimar envejecimiento y supervivencia en pacientes con cáncer; su utilidad clínica sigue en estudio
Una fotografía del rostro podría ayudar a los médicos a evaluar la salud de un paciente con cáncer, al ofrecer pistas que su fecha de nacimiento no revela. Con esa idea, investigadores de Mass General Brigham desarrollaron una inteligencia artificial que analiza señales de envejecimiento y las relaciona con la supervivencia, un avance que buscan llevar a la atención personalizada.
El modelo, llamado FAHR-Face, fue entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales y dio origen a dos herramientas que estudian aspectos distintos de la salud.
Sus resultados, publicados en The Lancet Digital Health, abren la posibilidad de incorporar información obtenida de una fotografía a la evaluación médica, aunque todavía falta comprobar cuánto ayudaría en la práctica clínica.
¿Qué puede revelar el rostro sobre la salud?
Dos personas pueden cumplir años el mismo día y llegar a esa edad en condiciones físicas muy diferentes, una distinción importante cuando se considera una cirugía, radioterapia u otro tratamiento exigente. Además del diagnóstico de cáncer, los médicos necesitan valorar la reserva física y la fragilidad de cada paciente para decidir cómo atenderlo.
Esa es la necesidad que el equipo intenta abordar, explicó Raymond Mak, oncólogo radioterapeuta de Mass General Brigham y autor de la investigación, quien señaló que el propósito es hacer más consistente y cuantificable la evaluación basada en fotografías, de modo que sirva como apoyo para las decisiones personalizadas.
La primera herramienta, FAHR-FaceAge, estima la edad a partir de la apariencia facial, una medida que los investigadores estudian como indicador del envejecimiento biológico. Al comparar ese resultado con la edad cronológica de los pacientes, encontraron que la diferencia entre ambas estaba asociada con la supervivencia, incluso después de considerar otros factores clínicos.
Dos herramientas que buscan señales distintas
La segunda herramienta, FAHR-FaceSurvival, fue entrenada para estimar directamente el riesgo de mortalidad a partir de fotografías de personas con cáncer. Aunque comparte el mismo modelo de origen con FAHR-FaceAge, sus predicciones mostraron una correlación débil, lo que indica que no estaban captando exactamente la misma información.
Esa diferencia también apareció al estudiar las zonas del rostro que más influían en cada resultado: mientras el algoritmo de edad prestaba atención a las sienes, los pliegues entre la nariz y la boca y la frente por encima de las órbitas, el de supervivencia se concentraba en el área debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.
Cuando los investigadores combinaron ambas medidas, mejoró el ajuste del modelo de supervivencia en un grupo externo de pacientes con cáncer. El hallazgo respalda la posibilidad de que aporten información complementaria, aunque predecir mejor los resultados de un grupo no significa conocer con certeza qué ocurrirá con cada persona.
¿Influyen la iluminación, el maquillaje o los hábitos?
Para que una herramienta de este tipo pueda resultar útil, sus estimaciones deben resistir las diferencias habituales entre fotografías, por lo que el equipo examinó qué sucedía al cambiar la iluminación, la postura, las expresiones faciales o el maquillaje. En las pruebas realizadas, FAHR-FaceAge mantuvo resultados consistentes frente a esas variaciones.
El algoritmo también mostró estabilidad en la mayoría de los procedimientos de cirugía plástica evaluados, con una pequeña variación después de la rinoplastia, según el reporte de los investigadores. Estas pruebas permiten explorar qué tanto depende la estimación de las condiciones de la imagen y qué cambios podrían afectar su interpretación.
Por otra parte, el equipo encontró asociaciones entre ciertos hábitos y una mayor edad facial estimada, especialmente con el tabaquismo: los fumadores actuales parecían mayores que los exfumadores y estos, a su vez, mayores que quienes nunca habían fumado. También observaron asociaciones con el consumo excesivo de alcohol y el uso de drogas.
¿Ya puede utilizarse para elegir un tratamiento?
La investigación todavía no demuestra que utilizar estas herramientas mejore la atención o la supervivencia de los pacientes, una diferencia esencial al interpretar sus resultados. Hasta ahora, el trabajo muestra que es posible obtener información pronóstica de las fotografías, pero convertirla en una ayuda para la consulta requiere más evaluación.
El propio Mak señaló que uno de los siguientes pasos será estudiarlas de forma prospectiva, es decir, seguir a los pacientes hacia adelante para evaluar cómo complementan las valoraciones clínicas habituales y si su uso mejora la atención. Esa etapa permitirá conocer qué aportan cuando los médicos deben tomar decisiones, más allá de su desempeño al analizar los datos del estudio.
La apuesta es que una imagen sencilla pueda sumar información sobre las condiciones de una persona antes de recomendar un tratamiento intensivo. Para llegar a ese punto, los investigadores tendrán que demostrar que las señales que encuentran en el rostro se traducen en decisiones útiles para cada paciente.