Un equipo de investigadores ha logrado desarrollar varias herramientas de reconocimiento facial basadas en inteligencia artificial (IA) que pueden ayudar a los m\u00e9dicos a evaluar la edad biol\u00f3gica de los pacientes de c\u00e1ncer y el riesgo de supervivencia para guiar los mejores tratamientos personalizados.<\/p>\n\n\n\n
Investigadores del Mass General Brigham de Estados Unidos crearon ‘FAHR-Face’ (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), un modelo de inteligencia artificial de gran tama\u00f1o entrenado con m\u00e1s de 40 millones de im\u00e1genes faciales que permite analizar fotograf\u00edas 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.<\/p>\n\n\n\n
A partir de esa herramienta, los cient\u00edficos desarrollaron otras dos complementarias: ‘FAHR-FaceAge’, que estima la edad biol\u00f3gica de un paciente con mayor precisi\u00f3n que los algoritmos de estimaci\u00f3n de edad anteriores, y ‘FAHR-FaceSurvival’, que predice directamente los resultados de supervivencia en pacientes con c\u00e1ncer a partir de una fotograf\u00eda facial.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores han se\u00f1alado en el resumen facilitado por este centro que a medida que la poblaci\u00f3n envejece, los m\u00e9dicos necesitan mejores maneras de estimar la reserva f\u00edsica y la fragilidad antes de recomendar tratamientos intensivos como la radioterapia, la cirug\u00eda o una terapia sist\u00e9mica.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo, han subrayado, es lograr que la evaluaci\u00f3n de la salud basada en fotograf\u00edas faciales sea \u00abm\u00e1s cuantitativa, consistente y escalable\u00bb, de modo que pueda respaldar las decisiones de tratamiento personalizadas pero nunca sustituir el criterio m\u00e9dico.<\/p>\n\n\n\n
La combinaci\u00f3n de las dos herramientas medidas mejor\u00f3 a\u00fan m\u00e1s el ajuste del modelo de supervivencia en una cohorte de validaci\u00f3n externa de pacientes con c\u00e1ncer, y cada algoritmo se bas\u00f3 en distintas partes del rostro para realizar las predicciones respectivas de edad y riesgo de mortalidad.<\/p>\n\n\n\n
As\u00ed, mientras una se centra en los pliegues nasolabiales, la zona de la frente justo encima de las \u00f3rbitas y las sienes, la otra eval\u00faa la regi\u00f3n debajo de los ojos y alrededor del puente nasal.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores tambi\u00e9n 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 biol\u00f3gicamente mayor.<\/p>\n\n\n\n
El tabaquismo mostr\u00f3 el patr\u00f3n m\u00e1s marcado, ya que los fumadores actuales parec\u00edan mayores que los exfumadores, y estos \u00faltimos parec\u00edan mayores que las personas que nunca hab\u00edan fumado.<\/p>\n\n\n\n
El equipo tambi\u00e9n est\u00e1 ampliando esta investigaci\u00f3n a trav\u00e9s del Estudio de Investigaci\u00f3n ‘FaceAge’, un estudio en l\u00ednea aprobado por el comit\u00e9 de \u00e9tica institucional y abierto al p\u00fablico, en el que los participantes pueden subir una fotograf\u00eda de su rostro y recibir su propio informe de investigaci\u00f3n, adem\u00e1s de aportar datos que ayudar\u00e1n a los investigadores a mejorar y validar las mediciones de envejecimiento y salud facial basadas en IA en poblaciones m\u00e1s amplias y diversas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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