En diálogo con la Agencia de Noticias Científicas de la Universidad Nacional de Quilmes, el doctor Daniel Gómez —primer diplomático científico de la UNQ y especialista en Oncología Experimental— destaca el valor científico y tecnológico del estudio, aunque señala que todavía debe determinarse qué información aporta el modelo y si puede mejorar las decisiones médicas.
La investigación presentó FAHR-Face, un sistema entrenado con más de 40 millones de imágenes. Sus autores desarrollaron dos herramientas: una estima la edad aparente a partir del rostro y la otra identifica patrones asociados con la mortalidad de pacientes oncológicos.
La Agencia ya había informado sobre el funcionamiento y los hallazgos del modelo. Esta nueva nota retoma el estudio desde la lectura de Gómez: la asociación estadística no permite establecer qué proceso biológico reconoce el algoritmo ni demuestra que su uso pueda orientar la elección de un tratamiento.
Envejecer no es lo mismo que aparentar más edad
El especialista señala que estimar la edad aparente mediante una fotografía no equivale a medir el envejecimiento biológico. Para establecer si existe una relación entre ambas variables, sostiene, sería necesario contrastar las estimaciones del sistema con biomarcadores moleculares, como los telómeros, los relojes epigenéticos y los marcadores de senescencia.
La diferencia importa porque una predicción estadística no demuestra que el modelo mida un mecanismo biológico específico. El sistema puede reconocer patrones vinculados con un mayor riesgo sin revelar qué los produce. En esa línea, Gomez propone distintas explicaciones posibles: el algoritmo podría estar captando manifestaciones externas de caquexia, inflamación o deterioro funcional. Es decir, señales relacionadas con el estado general de una persona, pero que no necesariamente corresponden al envejecimiento biológico.
“La pregunta fundamental es si la inteligencia artificial está identificando envejecimiento biológico, gravedad de la enfermedad o capacidad fisiológica del paciente para resistirla”, plantea. “Son fenómenos diferentes que requieren una validación molecular y clínica independiente”.
¿Qué información suma la IA a la evaluación médica? Otra cuestión pendiente es determinar si el modelo agrega información útil a la que los equipos médicos ya consideran. Gómez menciona indicadores convencionales como el estado funcional del paciente, el estadio tumoral, las comorbilidades y el estado nutricional.
El estudio encontró diferencias entre grupos de riesgo, pero aún debe probarse si incorporar esa estimación mejora la evaluación de cada paciente o ayuda a elegir un tratamiento. Una asociación estadística, por sí sola, no alcanza para justificar el uso rutinario de una herramienta en hospitales. También será necesario comprobar que las predicciones sean confiables en poblaciones diversas y que el sistema no genere clasificaciones equivocadas que influyan de manera injustificada en las decisiones clínicas.
En esa dirección, Gomez define el modelo como prometedor, aunque considera que todavía no constituye “un biomarcador biológico y clínico plenamente validado”. La investigación abre una línea de trabajo sobre el uso de imágenes faciales en oncología. El desafío será establecer qué señales reconoce la inteligencia artificial, qué información nueva aporta y si esa información puede mejorar la atención de los pacientes.
Con todo, por ahora, una fotografía puede ofrecer una pista, pero no una respuesta clínica. El desafío será determinar qué refleja esa señal y comprobar si conocerla ayuda a los equipos médicos a tomar mejores decisiones para cada paciente.
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