¿Puede una foto tomada en una consulta aportar una pista sobre cómo tolerará una persona un tratamiento contra el cáncer? La idea puede resultar inquietante, pero también abre una oportunidad: sumar información antes de elegir una terapia que, en algunos pacientes, puede ser demasiado dura.
Un equipo de investigadores trabaja en una IA llamada FAHR-Face, capaz de extraer señales clínicas de los rostros de pacientes oncológicos. El hallazgo busca estimar la edad biológica y el riesgo de mortalidad general a partir de una fotografía facial.
La herramienta no diagnostica el cáncer ni pone una fecha a la vida de nadie. Su función es distinta: ofrecer un dato adicional al oncólogo, junto con los análisis, las imágenes médicas y la evaluación habitual del estado general de cada paciente.
Ese estado general es una pieza clave. Una persona mayor y frágil puede responder de forma muy distinta a un tratamiento agresivo que un paciente joven, entrenado y sin otras enfermedades. Hasta ahora, gran parte de esa decisión dependía del juicio clínico del especialista.
Un rostro como tablero de indicadores
FAHR-Face funciona como el tablero de un coche. El volante no explica por sí solo si el vehículo está en buenas condiciones, pero las luces, la temperatura y el nivel de combustible pueden alertar sobre un problema antes de emprender un viaje exigente.
La IA no “lee el destino” de una persona: busca pequeños indicadores físicos que podrían reflejar cómo está respondiendo el cuerpo. Para calcular la edad biológica, es decir, la edad que aparenta tener el organismo más allá de la fecha de nacimiento, observa zonas como los surcos nasolabiales, la frente y las sienes.
Para estimar la supervivencia, el mecanismo cambia de foco. El algoritmo, un sistema que detecta patrones en grandes volúmenes de datos, presta más atención a la zona bajo los ojos y al puente nasal. Es como revisar distintos cables de una instalación eléctrica según el desperfecto que se intenta detectar.
El modelo base fue entrenado con más de 40 millones de fotografías faciales. Después, los investigadores lo ajustaron para entrenarse con 34.363 fotografías de pacientes con cáncer y crear dos versiones especializadas: FAHR-FaceAge y FAHR-FaceSurvival.
La primera calcula la edad biológica. La segunda estima el riesgo de mortalidad general. Además, el sistema pasó una validación independiente, una prueba con pacientes diferentes a los del hospital de origen, en una cohorte, un grupo de estudio, de cerca de 5.000 personas.
Qué muestran los números y qué falta probar
Los resultados revelan una diferencia marcada. Los pacientes ubicados en el cuartil, una de cuatro franjas de riesgo, más alto tuvieron una mortalidad 3,23 veces superior a quienes quedaron en el cuartil más bajo.
Entre 122 personas clasificadas como de alto riesgo, el 52,5% falleció durante los 90 días posteriores. Los investigadores también evaluaron si el maquillaje, la iluminación, la pose facial o una cirugía estética podían confundir al sistema, y comprobaron que la herramienta conservaba su robustez.
Sin embargo, los expertos advierten que todavía no corresponde usar la foto como un veredicto. Los datos provienen de estudios retrospectivos, investigaciones que revisan información ya existente, y de grupos formados mayoritariamente por pacientes blancos.
También faltan ensayos clínicos prospectivos, estudios que siguen a los pacientes hacia adelante en el tiempo, para demostrar que esta IA mejora las decisiones médicas o prolonga la supervivencia. El cableado aún necesita ajustes para evitar sesgos por color de piel y para medir la toxicidad específica de cada tratamiento.
La promesa, por ahora, es más prudente y humana: que una fotografía ayude a encender una luz de alerta temprana, sin reemplazar nunca la mirada completa del médico sobre la persona que tiene delante.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
