FAHR-Face: IA estima edad biológica y mortalidad mediante fotos
Tiempo de lectura: 2 minutos Algoritmo entrenado con 40 millones de imágenes aportó predicciones clínicas sobre supervivencia en enfermos de cáncer.
Una fotografía facial podría aportar información relevante sobre el estado de salud de una persona.
Así lo plantea un estudio publicado en la revista The Lancet Digital Health, que desarrolló y validó FAHR-Face, un modelo de inteligencia artificial (IA) entrenado con más de 40 millones de fotografías faciales para identificar señales asociadas al envejecimiento biológico y predecir la supervivencia de pacientes con cáncer.
La investigación del centro médico Mass General Brigham, en Estados Unidos, desarrolló dos herramientas complementarias: FAHR-FaceAge, que estima la edad biológica a partir de la apariencia facial, y FAHR-FaceSurvival, que calcula un indicador de riesgo de mortalidad.
En pruebas con conjuntos de datos públicos, el primero alcanzó un error absoluto medio de 5,1 años en la estimación de la edad, superando a los modelos de referencia evaluados.
Para medir su capacidad pronóstica, los investigadores analizaron datos de 38.183 pacientes atendidos en centros afiliados a Harvard y validaron los resultados en una cohorte independiente de 4.892 pacientes con cáncer en Maastricht, Países Bajos.
En la evaluación interna, quienes se ubicaron en el cuartil de mayor riesgo según FAHR-FaceSurvival presentaron más de tres veces el riesgo de mortalidad de quienes estaban en el cuartil más bajo, incluso después de ajustar por diversos factores clínicos.
«Un único modelo base puede generar biomarcadores faciales económicos y escalables que reflejan tanto el envejecimiento biológico como el riesgo de mortalidad por enfermedades», plantean los autores en la interpretación de sus resultados.
Descripción general del diseño del estudio y del conjunto de datos de pacientes de Harvard-RT.
Una herramienta complementaria para la evaluación clínica
El estudio sugiere que las fotografías faciales podrían convertirse en una fuente adicional de información para la evaluación clínica, especialmente en contextos donde no se dispone de biomarcadores tradicionales o de evaluaciones exhaustivas.
Los modelos identificaron señales diferentes: uno asociadas a la edad biológica y otro relacionadas con la supervivencia, por lo que su uso combinado mejoró la capacidad de pronóstico.
Los investigadores también observaron que una edad facial estimada superior a la edad cronológica se asociaba con una menor supervivencia. Esta relación se mantuvo en distintos grupos de edad y en las cohortes analizadas, lo que respalda el potencial de la herramienta para complementar los métodos convencionales de estratificación del riesgo.
Sin embargo, los resultados no significan que una fotografía pueda diagnosticar por sí sola una enfermedad ni determinar con certeza cuánto vivirá una persona: el trabajo se centró en pacientes con cáncer, principalmente de centros de países de altos ingresos, y los autores reconocen que todavía es necesario evaluar su desempeño en poblaciones más diversas y en otras condiciones de salud.
«La integración de este modelo en los flujos de trabajo clínicos podría mejorar la precisión del pronóstico y la toma de decisiones clínicas, especialmente en entornos donde los biomarcadores tradicionales o las evaluaciones exhaustivas son escasos», señalan los investigadores al analizar las posibles aplicaciones de FAHR-Face.
Los autores subrayan que serán necesarios estudios prospectivos adicionales, una evaluación de los posibles sesgos demográficos y estándares para la captura de imágenes antes de establecer su utilidad en la práctica médica.
