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Una cara puede contar algo más que la edad aparente. Un equipo del Mass General Brigham Cancer Institute ha entrenado una inteligencia artificial llamada FAHR-Face con más de 40 millones de imágenes faciales para estimar la edad biológica y predecir la supervivencia en pacientes con cáncer, un giro llamativo en una medicina que suele buscar respuestas en análisis, escáneres o biopsias.
El trabajo ha aparecido en The Lancet Digital Health y parte de una idea incómoda, aunque cada vez menos extraña. El rostro, que usamos para reconocer a alguien en segundos, también puede guardar señales sobre fragilidad física y desgaste biológico.
FAHR-Face convirtió una fotografía en una pista clínica
FAHR-Face reúne dos herramientas distintas. FAHR-FaceAge estima la edad biológica y FAHR-FaceSurvival calcula la supervivencia a partir de una fotografía del rostro.
Raymond Mak, oncólogo del Mass General Brigham, sitúa el problema que intenta resolver esta línea de trabajo.
"A medida que la población envejece, los médicos necesitamos métodos para evaluar la reserva física y la fragilidad antes de recomendar tratamientos como la radioterapia, la cirugía o la terapia sistémica". - Raymond Mak, oncólogo del Mass General Brigham
No es un matiz menor. Elegir un tratamiento oncológico no depende solo del tipo de tumor, también del estado real del paciente, y ahí la distancia entre la edad del calendario y la edad biológica puede pesar tanto como cualquier imagen diagnóstica.
Además, el modelo no mira toda la cara del mismo modo. FAHR-FaceAge se fija en los pliegues nasolabiales, la frente por encima de las órbitas y las sienes, mientras FAHR-FaceSurvival presta más atención a la zona bajo los ojos y alrededor del puente nasal.
La edad del carné no siempre coincide con la del cuerpo
Ahí aparece una de las claves de fondo. El sistema no intenta adivinar cuántos años tiene una persona, sino aproximarse a cómo envejece su organismo.
Hugo Aerts, investigador del Mass General Brigham, resume el alcance técnico del enfoque.
"Este enfoque ofrece una forma escalable de desarrollar múltiples biomarcadores de salud facial, en lugar de entrenar cada modelo desde cero". - Hugo Aerts, investigador del Mass General Brigham
Ese planteamiento encaja con una tendencia más amplia de la oncología apoyada en datos, donde interesa detectar señales débiles antes de que resulten evidentes para el ojo humano. En esa misma dirección se mueve la detección anticipada del cáncer de páncreas mediante modelos que rastrean patrones antes del diagnóstico habitual.
Hay otro detalle que vuelve más ambiciosa la propuesta. Raymond Mak explicó que FAHR-FaceAge mantuvo una consistencia alta ante cambios habituales en fotografías del mundo real, como la postura, la iluminación, la expresión facial y el maquillaje.
También resistió la mayoría de las intervenciones de cirugía plástica analizadas.
Solo la rinoplastia produjo un ligero cambio.
Otro modelo buscó el cáncer de páncreas antes de que diera la cara
Mientras FAHR-Face intenta leer en el rostro señales de fragilidad y supervivencia, otro equipo de la Clínica Mayo apuntó a un enemigo aún más escurridizo. Sus investigadores diseñaron un modelo de inteligencia artificial para predecir el riesgo de desarrollar cáncer de páncreas años antes del diagnóstico.
La investigación se presentó en el Congreso Clínico del Colegio Americano de Cirujanos y trabaja con una dificultad bien conocida. Según la Sociedad Americana del Cáncer, en 2026 se registraron alrededor de 67 000 nuevos diagnósticos y 52 000 muertes por cáncer de páncreas, una combinación que representa el 3 % de los nuevos casos y el 8 % de las muertes por cáncer.
Cornelius Thiels, oncólogo quirúrgico de la Clínica Mayo, describe con crudeza esa asimetría temporal.
"El cáncer de páncreas puede ser curable, pero solo si se detecta a tiempo, y menos de uno de cada cinco pacientes recibe un diagnóstico oportuno". - Cornelius Thiels, oncólogo quirúrgico de la Clínica Mayo
Después llega la frase que explica por qué este tumor sigue siendo una de las trampas más duras de la práctica clínica. Thiels añadió que la supervivencia de muchos pacientes todavía se mide en meses, no en años.
Sabemos además, por la explicación del propio Thiels, que este cáncer se desarrolla durante cinco a siete años y que los síntomas visibles para médicos y pacientes suelen aparecer cuando ya es demasiado tarde. Entre ese arranque silencioso y el diagnóstico tardío es donde la inteligencia artificial intenta ganar tiempo.
Para hacerlo, el modelo de la Clínica Mayo utilizó historiales clínicos longitudinales y resultados de laboratorio de un promedio de una década. El conjunto incluyó 6066 personas con cáncer de páncreas y 33 396 controles.
El sistema alcanzó un área bajo la curva ROC de 0,853 y un área bajo la curva de precisión-exhaustividad de 0,712.
Chris Varghese, científico de datos quirúrgicos en la Clínica Mayo, concretó la lectura práctica de esos números.
"Nuestro modelo demostró que un riesgo de cáncer de páncreas superior al 50%, según la predicción del modelo, indicaba una probabilidad del 88% de ser diagnosticado con cáncer de páncreas en un año". - Chris Varghese, científico de datos quirúrgicos de la Clínica Mayo
Visto en conjunto, ambos trabajos avanzan por caminos distintos hacia una misma pregunta. Uno intenta extraer del rostro pistas sobre la reserva física de un paciente con cáncer y otro busca en años de analíticas e historiales una señal temprana de un tumor que suele esconderse, igual que ya hacen los modelos que anticipan complicaciones de inmunoterapia.
Entre los factores asociados a un aspecto biológicamente más envejecido aparecieron el consumo excesivo de alcohol, el consumo de drogas y el tabaquismo, con un patrón más marcado en este último caso. Y mientras el estudio FaceAge ya permite al público subir una fotografía para recibir un informe de investigación, el dato más duro sigue siendo otro, porque en cáncer de páncreas menos de uno de cada cinco pacientes recibe un diagnóstico a tiempo.