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Una fotografía del rostro puede decir algo más que la edad aparente. Un equipo del Instituto Mass General Brigham ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales para estimar la edad biológica y predecir la supervivencia en pacientes con cáncer.
El modelo leyó señales distintas según la pregunta clínica
De ese sistema principal, llamado FAHR-Face, salen dos herramientas complementarias. FAHR-FaceAge calcula la edad biológica y FAHR-FaceSurvival estima la supervivencia en pacientes con cáncer a partir de una imagen facial.
No miran exactamente lo mismo.
FAHR-FaceAge se apoya sobre todo en los pliegues nasolabiales, la frente justo por encima de las órbitas y las sienes. FAHR-FaceSurvival, en cambio, extrae información de la zona bajo los ojos y alrededor del puente nasal.
Ese reparto importa porque las dos herramientas funcionan mejor juntas que por separado. Cuando combinan ambas lecturas del rostro, afinan más la estimación de supervivencia en personas con cáncer.
Raymond Mak sitúa la utilidad en una decisión médica difícil
Raymond Mak, autor principal del estudio, oncólogo radioterapeuta del Instituto Oncológico Mass General Brigham y miembro del programa de Inteligencia Artificial en Medicina, plantea el problema que intenta resolver esta tecnología.
"A medida que la población envejece, los médicos necesitan mejores maneras de estimar la reserva física y la fragilidad antes de recomendar tratamientos intensivos como la radioterapia, la cirugía o la terapia sistémica". - Raymond Mak, oncólogo radioterapeuta del Instituto Oncológico Mass General Brigham
Ahí aparece una tensión muy concreta de la práctica clínica. El calendario marca una edad, pero dos pacientes con la misma fecha de nacimiento no siempre llegan igual de fuertes a un tratamiento exigente.
Mak también acota el papel de la herramienta para evitar una lectura automática del hallazgo.
"Nuestro objetivo es lograr que la evaluación de la salud basada en fotografías faciales sea más cuantitativa, consistente y escalable, de modo que pueda respaldar las decisiones de tratamiento personalizadas en lugar de sustituir el criterio médico". - Raymond Mak, autor principal del estudio y miembro del programa de Inteligencia Artificial en Medicina
La idea no consiste en que una cámara dicte una terapia, sino en añadir una pista medible allí donde hoy intervienen la experiencia clínica y signos físicos a veces difíciles de ordenar. En oncología, esa diferencia puede pesar mucho cuando toca decidir si un paciente tolerará radioterapia, cirugía o terapia sistémica.
Hugo Aerts defendió un sistema que evita entrenar cada modelo desde cero
Hugo Aerts, coautor principal y director del programa de Inteligencia Artificial en Medicina en el Hospital General de Massachusetts Brigham, encuadra el trabajo como un modelo base capaz de generar varios biomarcadores faciales de salud. Esa lógica ya se parece a redes médicas con millones de imágenes, donde una misma infraestructura intenta responder a preguntas clínicas distintas.
"Este enfoque basado en un modelo fundamental nos proporciona una forma escalable de desarrollar múltiples biomarcadores de salud facial, en lugar de entrenar cada modelo desde cero". - Hugo Aerts, director del programa de Inteligencia Artificial en Medicina en el Hospital General de Massachusetts Brigham
Aerts va un paso más allá cuando habla de supervivencia y no solo de apariencia biológica.
"FAHR-FaceSurvival lleva el campo de la IA de reconocimiento de la salud facial un paso más allá al aprender el riesgo de supervivencia directamente a partir de fotografías faciales de pacientes con cáncer. Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración de que un modelo de IA puede predecir directamente la supervivencia al cáncer a partir de una simple fotografía". - Hugo Aerts, coautor principal del estudio
La afirmación tiene peso porque desplaza el foco desde la edad aparente hacia el pronóstico. Ya no se trata solo de si un rostro parece más cansado o más envejecido, sino de si esa huella visible guarda relación con la evolución de una enfermedad.
El tabaco envejeció más el rostro que otros consumos
Entre los patrones asociados a una apariencia biológicamente mayor figuran el alcohol, las drogas y el tabaco. El efecto más marcado aparece en el tabaquismo, ya que los fumadores parecen mayores que los exfumadores y estos, a su vez, mayores que quienes nunca han fumado.
Esa relación devuelve el hallazgo a un terreno cotidiano. La cara, que solemos leer como identidad o estado de ánimo, también puede concentrar señales acumuladas de desgaste físico.
Además, el modelo mantuvo un comportamiento estable en situaciones corrientes de la vida real, algo clave si va a salir del laboratorio. Mak explicó que FAHR-FaceAge resistió variaciones de pose, iluminación, expresiones faciales y maquillaje, y también la mayoría de los procedimientos de cirugía plástica probados, con una pequeña variación tras la rinoplastia.
El estudio ya salió del laboratorio y llegó a una web abierta
El trabajo se ha publicado en Lancet Digital Health. Además, el Estudio de Investigación FaceAge ya está abierto al público en riesgo facial en cáncer, donde los participantes suben una fotografía, reciben un informe y aportan datos a los investigadores.
Hay algo incómodo y a la vez muy concreto en todo esto. Una simple imagen facial, tomada fuera de una prueba invasiva y lejos de un quirófano, puede convertirse en una señal clínica sobre fragilidad, edad biológica y supervivencia.