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Una fotografía del rostro puede contar más cosas que la edad aparente. Un equipo del Mass General Brigham acaba de presentar un sistema de inteligencia artificial que estima la edad biológica y calcula el riesgo de supervivencia en pacientes con cáncer a partir de la cara.
El modelo aprendió con 40 millones de rostros
El núcleo de esta investigación se llama FAHR Face, siglas de Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition, y fue entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales. Hoy, los resultados del trabajo han aparecido en Lancet Digital Health.
A partir de ese modelo base nacieron dos herramientas distintas. FAHR FaceAge estima la edad biológica y FAHR FaceSurvival predice resultados de supervivencia en pacientes con cáncer mediante una fotografía facial.
Detrás de la idea hay una ambición muy concreta, porque el equipo quiere que la evaluación de la salud basada en imágenes del rostro sea más cuantitativa, consistente y escalable.
La máquina no mira toda la cara del mismo modo
No todas las zonas del rostro pesan igual cuando el algoritmo intenta traducir una imagen en una señal clínica.
El sistema que calcula la edad se fija sobre todo en los pliegues nasolabiales, en la zona de la frente situada justo encima de las órbitas y en las sienes. El que evalúa el riesgo de mortalidad pone más atención debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.
Ese reparto llama la atención porque convierte gestos y rasgos cotidianos en pistas médicas. También recuerda que la cara, más allá de la identidad o de la expresión, puede funcionar como un mapa parcial del desgaste del cuerpo.
La edad biológica no siempre coincide con la del carné
Ahí está una de las claves del trabajo, ya que el objetivo no consiste en adivinar cuántos años tiene una persona, sino en aproximarse a cómo envejece su organismo.
Los investigadores observaron además que el consumo excesivo de alcohol, el consumo de drogas y el tabaquismo se asocian con una apariencia biológicamente mayor. Entre esos factores, el tabaquismo mostró el patrón más marcado.
Desde ahí, la lectura del rostro deja de parecer un simple ejercicio visual y entra en un terreno más incómodo, el de las huellas que ciertos hábitos dejan sobre la salud antes incluso de que aparezcan otros indicadores más evidentes. Quien fuma no solo suma riesgo en órganos invisibles, también puede arrastrar una firma visible que el algoritmo aprende a detectar.
La combinación de herramientas ajustó mejor la supervivencia
Cuando el equipo combinó FAHR FaceAge y FAHR FaceSurvival, el ajuste del modelo de supervivencia mejoró en una cohorte de validación externa de pacientes con cáncer.
Ese dato importa porque pone a prueba el sistema fuera del conjunto principal de desarrollo. En investigación médica, ese paso suele separar una intuición prometedora de una herramienta que empieza a sostenerse mejor cuando cambia el grupo de pacientes.
Algo parecido ya asoma en debates recientes sobre IA aplicada a la sanidad, donde el problema no es solo acertar, sino hacerlo con criterios comparables y útiles para la práctica clínica.
El estudio también salió del laboratorio
Además del trabajo publicado, el equipo ha puesto en marcha el Estudio de Investigación FaceAge.
Se trata de un estudio en línea, aprobado por el comité de ética institucional y abierto al público, en el que los participantes pueden subir una fotografía de su rostro para recibir un informe de investigación. Ese paso lleva la propuesta fuera del hospital y la acerca a una escala mucho mayor.
La expansión de sistemas que leen información sanitaria en imágenes faciales conecta, además, con otras discusiones sobre estimación de edad por rasgos físicos, aunque aquí el foco cambia por completo y se desplaza hacia el estado biológico y la supervivencia.
La paradoja queda servida en una sola imagen. La misma cara con la que una persona entra cada mañana en el espejo puede contener señales sobre cáncer, envejecimiento y riesgo vital que hasta ahora no se medían de este modo.