Un equipo de investigadores del Mass General Brigham en Estados Unidos desarrolló herramientas de reconocimiento facial basadas en inteligencia artificial (IA) que permiten a los médicos evaluar la edad biológica de los pacientes y su riesgo de supervivencia, con el objetivo de guiar tratamientos personalizados.
Modelos de inteligencia artificial
El proyecto, publicado en Lancet Digital Health, incluye el modelo FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales, capaz de analizar fotografías simples y extraer indicadores clave de salud.
A partir de esta base se crearon dos herramientas complementarias:
- FAHR-FaceAge, que estima la edad biológica con mayor precisión que algoritmos anteriores.
- FAHR-FaceSurvival, que predice directamente la supervivencia de pacientes con cáncer a partir de una fotografía.
Los investigadores explicaron que estas herramientas buscan hacer la evaluación de la salud facial más cuantitativa, consistente y escalable, sin sustituir el criterio médico.
Aplicaciones y hallazgos
El estudio mostró que la combinación de ambas herramientas mejoró el ajuste de los modelos de supervivencia en cohortes externas de pacientes. Cada algoritmo se basó en distintas zonas del rostro: mientras uno analiza pliegues nasolabiales y la frente, el otro se centra en la región debajo de los ojos y el puente nasal.
Los resultados también evidenciaron que los estilos de vida influyen en el envejecimiento facial: el consumo excesivo de alcohol, drogas y el tabaquismo aceleran la apariencia biológica. El patrón más marcado se observó en los fumadores actuales, que parecían mayores que los exfumadores, y estos a su vez mayores que quienes nunca fumaron.
El equipo amplía la investigación con el estudio en línea FaceAge, aprobado por un comité de ética, en el que los participantes pueden subir una fotografía y recibir un informe de investigación, además de aportar datos que ayuden a validar estas mediciones en poblaciones más diversas.
