¿Unas selfies de tu rostro podría aportar información sobre tu estado de salud? Una investigación desarrollada por científicos del Mass General Brigham, en Boston, encontró que modelos de inteligencia artificial (IA) pueden analizar una selfie para estimar la edad biológica y las probabilidades de supervivencia de pacientes con cáncer, un avance que podría sumar una nueva herramienta a las evaluaciones médicas.
De acuerdo con la publicación de la revista The Lancet Digital Health, menciona que el análisis facial podría ser una herramienta que los médicos podrían considerar al evaluar las posibilidades de supervivencia de un paciente y también al decidir qué enfoques de tratamiento pueden quedar mejor.
¿De qué trata el análisis facial?
El doctor Raymond Mak, autor del estudio, oncólogo radioterapeuta del Instituto Oncológico Mass General Brigham, mencionó que le sorprendió descubrir que podrían detectar señales de riesgo de mortalidad con solo una fotografía facial de los pacientes.
Los modelos de IA fueron entrenados con más de 40 millones de imágenes faciales; evalúan varios aspectos del rostro para determinar la salud general y la edad biológica, que mide la cantidad de años que una persona ha vivido; la edad biológica refleja cómo ha envejecido el cuerpo a nivel celular y físico.
El algoritmo de estimación de edad analiza la zona alrededor de las sienes, la frente, la parte superior de los ojos y lo que llama el pliegue nasolabial, la línea que conecta la nariz con la comisura de la boca.
“En cambio, el algoritmo de predicción del riesgo de mortalidad analiza una parte totalmente diferente del rostro. Analiza el puente de la nariz y la zona debajo de los ojos”, dijo Mak.
¿Cómo funciona el modelo FAHR-Face?
De acuerdo con CNN, Mark y sus colegas crearon originalmente un modelo de IA robusto llamado Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), que fue entrenado con más de 40 millones de imágenes de diferentes edades y orígenes étnicos.
El modelo FAHR-FaceAge estima la edad biológica de una persona a partir de una sola fotografía, y el modelo FAHR-FaceSurvival predice las probabilidades de supervivencia de un paciente con cáncer combinando rasgos faciales con otra información clínica.
En el modelo FAHR-FaceSurvival descubrieron que, entre 122 pacientes con cáncer que, según el modelo, presentaban un alto riesgo de muerte, más de la mitad fallecieron en los 90 días posteriores a la evaluación, tal como se había previsto.
Los investigadores descubrieron que los cambios cosméticos en el rostro, como la cirugía, las inyecciones como el bótox o el maquillaje, no afectaban el rendimiento de los modelos de IA.
La herramienta todavía necesita ser validada comparándola con el criterio clínico de los propios médicos y en diferentes hospitales y grupos de pacientes.