Una simple selfie podría revelar pistas sorprendentes sobre tu salud general y tu longevidad, especialmente entre las personas con cáncer.
Investigadores del Mass General Brigham, en Boston, han desarrollado modelos de inteligencia artificial que, según afirman, pueden predecir la edad biológica de un paciente con cáncer y sus probabilidades de supervivencia utilizando tan solo una fotografía de su rostro.
La investigación, publicada el lunes en la revista The Lancet Digital Health, sugiere que el análisis facial podría convertirse en una herramienta adicional que los médicos podrían considerar al evaluar las posibilidades de supervivencia de un paciente y al decidir qué enfoques de tratamiento podrían funcionar mejor.
“Me sorprendió bastante descubrir que podíamos detectar señales de riesgo de mortalidad con tan solo una fotografía facial”, dijo el Dr. Raymond Mak, autor del estudio, oncólogo radioterapeuta del Instituto Oncológico Mass General Brigham y miembro del profesorado del programa de Inteligencia Artificial en Medicina de Mass General Brigham.
Los modelos de IA, entrenados con más de 40 millones de imágenes faciales, evalúan específicamente diferentes aspectos del rostro para determinar la salud general y la edad biológica de un paciente con cáncer. A diferencia de la edad cronológica, que mide la cantidad de años que una persona ha vivido, la edad biológica refleja cómo ha envejecido el cuerpo a nivel celular y físico.
“El algoritmo de estimación de edad analiza la zona alrededor de las sienes, la frente, la parte superior de los ojos y lo que llamamos el pliegue nasolabial, la línea que conecta la nariz con la comisura de la boca”, explicó Mak sobre las partes del rostro que los modelos de IA consideran al evaluar la edad biológica.
“En cambio, el algoritmo de predicción del riesgo de mortalidad analiza una parte totalmente diferente del rostro”, dijo Mak. “Analiza el puente de la nariz y la zona debajo de los ojos”.
Resulta inquietante que las mismas regiones del rostro que el modelo de IA evalúa para predecir la edad biológica y la supervivencia sean las mismas partes a las que se refirió el médico y filósofo griego Hipócrates en su Libro de Pronósticos, escrito alrededor del año 400 a. C., cuando describió “la nariz afilada, los ojos hundidos, las sienes caídas” como signos de atrofia muscular y riesgo de mortalidad.
“Pensar que nuestros algoritmos pudieran estar replicando la sabiduría de Hipócrates de hace milenios nos pareció alucinante”, dijo Mak.
Los algoritmos de IA no tenían conocimiento de los textos antiguos de Hipócrates, porque “nuestros algoritmos se entrenan exclusivamente con fotografías de rostros y, a partir de ahí, con información sobre si alguien murió o no, o su edad”, dijo Mak.
“No tiene en cuenta el texto, el conocimiento ni la sabiduría que se acumulan en internet”, añadió. “Por eso, escuchar a Hipócrates resonar a través de milenios en nuestros algoritmos fue realmente inquietante”.
Mak y sus colegas crearon originalmente un modelo de IA robusto llamado Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), que fue entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales que abarcan diversas edades y orígenes étnicos.
Posteriormente, el modelo se perfeccionó y se utilizó como base para construir otros dos modelos que pudieran realizar tareas específicas: el modelo FAHR-FaceAge estima la edad biológica de una persona a partir de una sola fotografía, y el modelo FAHR-FaceSurvival predice las probabilidades de supervivencia de un paciente con cáncer combinando rasgos faciales con otra información clínica.
Con el modelo FAHR-FaceSurvival, los investigadores descubrieron que, entre 122 pacientes con cáncer que, según el modelo, presentaban un alto riesgo de muerte, más de la mitad (el 52,5%) fallecieron en los 90 días posteriores a la evaluación, tal como se había previsto. En comparación, solo alrededor del 2% de los 975 pacientes del grupo FAHR-FaceSurvival de menor riesgo fallecieron en ese mismo período.
Al evaluar el modelo FAHR-FaceAge, los investigadores descubrieron que el 21% de los 1060 pacientes cuya edad biológica era más de 20 años superior a su edad cronológica fallecieron en un plazo de 90 días. En comparación, alrededor del 6% de los 4195 pacientes con edades biológicas al menos 10 años inferiores a su edad cronológica fallecieron en el mismo plazo.
Los investigadores descubrieron que los cambios cosméticos en el rostro, como la cirugía, las inyecciones como el bótox o el maquillaje, no afectaban el rendimiento de los modelos de IA.
“Una prometedora prueba de concepto”
Los autores del estudio recalcan que sus modelos de IA no pretenden reemplazar a los médicos ni las evaluaciones clínicas existentes. En cambio, describen la tecnología como una herramienta emergente que algún día podría ayudar a fundamentar la evaluación que un médico hace de la salud de un paciente o su toma de decisiones sobre las opciones de tratamiento.
“Si podemos detectar el envejecimiento acelerado o los índices de mortalidad más elevados de forma temprana, podríamos realizar pruebas de detección o identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de pruebas adicionales para detectar afecciones graves con mayor antelación”, dijo Mak.
Si bien el nuevo estudio se realizó únicamente entre pacientes con cáncer, Mak afirmó que una investigación más exhaustiva podría revelar si se obtienen resultados similares entre personas sanas que puedan estar interesadas en su longevidad.
El uso de la tecnología de IA en el estudio es fascinante, pero aún necesita ser evaluado clínicamente, dijo el Dr. Wilbur Lam, director de investigación y profesor de pediatría e ingeniería biomédica en la Universidad de Emory.
“Este es un estudio sumamente convincente que surge de un amplio conjunto de datos, y sus asociaciones entre imágenes faciales y edad biológica, así como el riesgo de supervivencia al cáncer, parecen ser sólidas. Sin embargo, su verdadera utilidad clínica deberá demostrarse prospectivamente”, dijo Lam, quien no participó en el estudio, en un correo electrónico.
“Además, como los propios autores insinúan, aún queda por ver si esta herramienta puede utilizarse con precisión en subpoblaciones específicas”, afirmó. “Por ejemplo, será necesario realizar estudios prospectivos para determinar la intensidad de sus efectos en personas con rasgos faciales, color de piel y grupos de edad específicos, a fin de que la tecnología pueda implementarse clínicamente”.
El estudio proporciona “pruebas convincentes” de un vínculo estadístico entre la apariencia facial y la supervivencia en pacientes con cáncer que reciben radioterapia, dijo Miroslaw Bober, profesor de procesamiento de video e inteligencia artificial en la Universidad de Surrey, en un comunicado distribuido por el Science Media Centre, con sede en el Reino Unido.
Pero “predecir un resultado no es lo mismo que explicarlo. A pesar de las referencias a la ‘edad biológica’, la IA estima la edad a partir de la apariencia facial en lugar de medir directamente cualquier proceso de envejecimiento biológico subyacente”, dijo Bober, quien no participó en el estudio.
“Los autores vinculan las regiones faciales en las que se basa la IA con la ‘apariencia de muerte’ descrita por los médicos. Sin embargo, el estudio no comprobó si la IA reconoce algo que un médico no reconocería”, dijo Bober.
“No se ha demostrado que estas predicciones aporten información clínicamente útil más allá de las evaluaciones que los médicos hacen de la salud y el estado físico general del paciente, aspectos que no se midieron en el estudio”, afirmó. “Se trata de una prometedora prueba de concepto, pero aún no está lista para su uso clínico. La herramienta todavía necesita ser validada comparándola con el criterio clínico de los propios médicos y en diferentes hospitales y grupos de pacientes”.
