Una fotografía del rostro podría convertirse en una herramienta complementaria para evaluar el estado de salud de pacientes con cáncer. Investigadores de Estados Unidos desarrollaron un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar características faciales relacionadas con el riesgo de mortalidad y encontraron que las personas clasificadas en el grupo de mayor riesgo presentaban una probabilidad de muerte más de tres veces superior a la de aquellas ubicadas en el grupo de menor riesgo. El hallazgo forma parte de una investigación, realizada por especialistas de Mass General Brigham, un sistema de hospitales vinculado con la Universidad de Harvard, y publicada en la revista científica The Lancet Digital Health.
La tecnología podría ayudar a los médicos a evaluar las condiciones físicas de sus pacientes antes de indicar tratamientos exigentes, como quimioterapia, radioterapia o cirugía. Sin embargo, todavía se encuentra en fase experimental. Los investigadores aclaran que el sistema no permite diagnosticar cáncer mediante una fotografía ni determinar cuánto tiempo vivirá una persona. Sus resultados corresponden a estimaciones estadísticas obtenidas a partir de pacientes que ya tenían un diagnóstico oncológico.
¿Qué puede revelar una fotografía sobre la salud? La pérdida de peso, los cambios en la piel y otros signos visibles pueden aportar información sobre su capacidad para tolerar determinados tratamientos. Sin embargo, dos personas de la misma edad pueden presentar condiciones físicas muy diferentes. Los médicos suelen observar la apariencia física de sus pacientes para evaluar su estado general.
Para investigar si esos indicios podían analizarse mediante inteligencia artificial, los científicos desarrollaron FAHR-Face, un modelo entrenado con más de 40 millones de fotografías de rostros humanos. A partir de él crearon dos herramientas. La primera, denominada FAHR-FaceAge, estima la edad aparente de una persona a partir de sus características faciales. La segunda, FAHR-FaceSurvival, busca patrones asociados con el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer.
La herramienta que calcula la edad registró un error promedio de 5,1 años en las pruebas realizadas con fotografías que no habían formado parte de su entrenamiento. Posteriormente, los investigadores analizaron datos de 38.183 pacientes oncológicos que habían recibido radioterapia. Encontraron que quienes aparentaban al menos cinco años más de su edad cronológica presentaban un riesgo de muerte un 21 por ciento mayor que el grupo de comparación. Los científicos consideran que esa diferencia podría estar relacionada con procesos de envejecimiento biológico o fragilidad física, aunque todavía no demostraron qué mecanismos explican la asociación.
Patrones que indican supervivencia
La segunda herramienta fue diseñada específicamente para estudiar la relación entre las características del rostro y el pronóstico de pacientes con cáncer. Para desarrollarla, los investigadores utilizaron 34.363 fotografías de pacientes oncológicos, junto con información sobre su evolución médica. El sistema aprendió a identificar patrones faciales asociados con distintos niveles de riesgo y posteriormente fue evaluado con información independiente de pacientes atendidos en Estados Unidos y Países Bajos.
Los resultados mostraron que el grupo clasificado con mayor riesgo presentaba un riesgo de muerte 3,23 veces superior al del grupo de menor riesgo, incluso después de considerar variables como la edad, el sexo, el tipo de cáncer y características del tratamiento. Los investigadores también examinaron qué partes del rostro tenían mayor influencia en las predicciones.
Mientras que el sistema que estimaba la edad prestaba especial atención a la frente, las sienes y los pliegues entre la nariz y la boca, el modelo de supervivencia se concentraba principalmente en la zona debajo de los ojos y el puente nasal. Todavía se desconoce qué información biológica representan esos patrones. Podrían reflejar cambios vinculados con la fragilidad, la pérdida de masa muscular u otras condiciones físicas, pero esas explicaciones necesitan comprobarse.
¿Cuándo podría utilizarse en los hospitales? Uno de los responsables del estudio, explicó que el objetivo es desarrollar herramientas que permitan evaluar con mayor precisión el estado general de los pacientes y contribuir a la elección de tratamientos adecuados.
Una de las ventajas potenciales es que el sistema solo necesita una fotografía, sin requerir procedimientos invasivos ni equipos médicos complejos. Sin embargo, todavía no está demostrado que incorporar estas estimaciones a la práctica clínica mejore las decisiones de los especialistas o la supervivencia de los pacientes.
Para comprobarlo serán necesarias nuevas investigaciones que sigan la evolución de personas evaluadas con esta tecnología. También deberá determinarse si sus resultados son confiables en poblaciones de distintos países y características demográficas.
Otro aspecto importante son los posibles sesgos. Las estimaciones podrían variar según las características de las personas incluidas durante el entrenamiento, por lo que los autores consideran necesario ampliar las validaciones. Además, una clasificación equivocada podría generar preocupaciones innecesarias o influir de manera injustificada en decisiones médicas. El pronóstico del cáncer depende de múltiples factores, entre ellos el tipo de tumor, su extensión, el estado general del paciente y la respuesta a los tratamientos. Ninguna fotografía puede reemplazar esa evaluación integral. La investigación abre una nueva posibilidad para la oncología: utilizar información extraída de imágenes faciales como complemento de los estudios clínicos tradicionales.
Con todo, el próximo desafío será comprobar si los patrones que la inteligencia artificial identifica en el rostro aportan información suficientemente confiable para ayudar a los médicos a elegir tratamientos y mejorar la atención de sus pacientes.
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