Investigadores del Mass General Brigham de Estados Unidos crearon un modelo de inteligencia artificial que permite analizar fotografías faciales simples y determinar indicadores clave de la salud de una persona.

Un equipo de investigadores ha logrado desarrollar varias herramientas de reconocimiento facial basadas en inteligencia artificial (IA) que pueden ayudar a los médicos a evaluar la edad biológica de los pacientes de cáncer y el riesgo de supervivencia para guiar los mejores tratamientos personalizados.

Investigadores del Mass General Brigham de Estados Unidos crearon ‘FAHR-Face’ (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), un modelo de inteligencia artificial de gran tamaño entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales que permite analizar fotografías faciales simples y determinar indicadores clave de la salud de una persona. Esta semana han publicado los resultados de su trabajo en Lancet Digital Health.

A partir de esa herramienta, los científicos desarrollaron otras dos complementarias: ‘FAHR-FaceAge’, que estima la edad biológica de un paciente con mayor precisión que los algoritmos de estimación de edad anteriores, y ‘FAHR-FaceSurvival’, que predice directamente los resultados de supervivencia en pacientes con cáncer a partir de una fotografía facial.

Los investigadores han señalado en el resumen facilitado por este centro que 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 una terapia sistémica.

El objetivo, han subrayado, 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 pero nunca sustituir el criterio médico.

La combinación de las dos herramientas medidas mejoró aún más el ajuste del modelo de supervivencia en una cohorte de validación externa de pacientes con cáncer, y cada algoritmo se basó en distintas partes del rostro para realizar las predicciones respectivas de edad y riesgo de mortalidad.

Así, mientras una se centra en los pliegues nasolabiales, la zona de la frente justo encima de las órbitas y las sienes, la otra evalúa la región debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.

Los investigadores también descubrieron que los factores del estilo de vida influyen en el envejecimiento facial, y que por ejemplo, el consumo excesivo de alcohol, el consumo de drogas y el tabaquismo se asociaron con una apariencia biológicamente mayor.

El tabaquismo mostró el patrón más marcado, ya que los fumadores actuales parecían mayores que los exfumadores, y estos últimos parecían mayores que las personas que nunca habían fumado.

El equipo también está ampliando esta investigación a través del Estudio de Investigación ‘FaceAge’, 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 y recibir su propio informe de investigación, además de aportar datos que ayudarán a los investigadores a mejorar y validar las mediciones de envejecimiento y salud facial basadas en IA en poblaciones más amplias y diversas.