Una fotografía del rostro podría ayudar a estimar la supervivencia de pacientes con cáncer
Una imagen facial tomada con una cámara convencional podría ofrecer a los oncólogos una nueva pista sobre el estado general de una persona con cáncer. Un sistema de inteligencia artificial llamado FAHR-Face analiza determinados rasgos del rostro para estimar la edad biológica y calcular el riesgo estadístico de mortalidad de pacientes que ya cuentan con un diagnóstico oncológico.
La herramienta no pretende detectar tumores ni sustituir las pruebas médicas. Su objetivo es aportar información adicional en uno de los momentos más delicados del tratamiento: decidir qué terapia puede beneficiar al paciente sin someterle a una toxicidad excesiva.
Elegir el tratamiento adecuado sigue siendo un reto
El cáncer no afecta de la misma manera a todas las personas. La edad, la fragilidad, la masa muscular, otras enfermedades y la capacidad del organismo para tolerar determinados fármacos influyen directamente en la respuesta al tratamiento.
Por ese motivo, los equipos médicos valoran el estado general del paciente antes de recomendar una cirugía, una quimioterapia o una combinación de tratamientos. Parte de esta evaluación depende todavía de la exploración clínica y de la experiencia del especialista, aunque no siempre resulta sencilla ni completamente objetiva.
FAHR-Face intenta complementar ese proceso mediante una estimación automatizada. La idea es identificar señales faciales asociadas al envejecimiento fisiológico o al deterioro del organismo que podrían pasar desapercibidas durante una consulta convencional.
Un modelo entrenado con millones de rostros
El sistema parte de un modelo de inteligencia artificial previamente entrenado con más de 40 millones de fotografías faciales. Estos modelos aprenden a reconocer patrones visuales a partir de grandes cantidades de datos, de forma parecida a como un sistema de reconocimiento de imágenes aprende a distinguir objetos o personas.
Después, los investigadores adaptaron la tecnología al ámbito oncológico utilizando 34.363 fotografías de pacientes con cáncer. El entrenamiento dio lugar a dos funciones principales: una destinada a estimar la edad biológica y otra centrada en predecir el riesgo de mortalidad.
La edad biológica no coincide necesariamente con la edad que figura en el DNI. Es una aproximación al nivel de desgaste o envejecimiento del organismo. Dos personas con la misma edad cronológica pueden presentar una capacidad física y una reserva fisiológica muy diferentes.
El rostro que analiza la inteligencia artificial
Para calcular la edad biológica, FAHR-Face presta especial atención a zonas como los surcos nasolabiales, la frente y las sienes. En cambio, al estimar la supervivencia, el algoritmo concentra su análisis en el área situada bajo los ojos y en el puente nasal.
Este funcionamiento se basa en mecanismos de atención, una técnica que permite a un modelo de IA asignar más importancia a unas regiones de la imagen que a otras. El sistema no razona como un médico ni comprende el significado clínico de un rostro, sino que relaciona patrones visuales con resultados observados en los datos de entrenamiento.
Para comprobar que no se limitaba a memorizar las características de los pacientes del hospital de origen, la herramienta se evaluó con una cohorte independiente de cerca de 5.000 personas. Los investigadores también analizaron su comportamiento ante factores como el maquillaje, la iluminación, la postura o la cirugía estética.
Una diferencia notable entre los grupos de riesgo
Los pacientes clasificados por el modelo en el cuartil de mayor riesgo presentaron una probabilidad de mortalidad 3,23 veces superior a la del grupo situado en el cuartil más bajo. Un cuartil divide a los participantes en cuatro grupos del mismo tamaño según la puntuación obtenida.
Entre los 122 pacientes considerados de alto riesgo, el 52,5% falleció en los 90 días posteriores. El resultado indica que las predicciones del sistema pueden guardar una relación relevante con la evolución a corto plazo, aunque no permiten conocer con exactitud qué ocurrirá con una persona concreta.
Una herramienta de apoyo, no una sentencia
Los datos deben interpretarse con cautela. FAHR-Face no diagnostica el cáncer, no determina qué tratamiento debe recibir un paciente y tampoco establece una fecha de fallecimiento. Sus resultados son estimaciones estadísticas que podrían ayudar a priorizar una evaluación geriátrica, ajustar la intensidad de una terapia o identificar a personas que necesitan un seguimiento más estrecho.
Además, el sistema aún presenta limitaciones importantes. La investigación se basa en datos retrospectivos, es decir, en información recopilada a partir de casos que ya han ocurrido. Este tipo de análisis puede detectar asociaciones, pero no demuestra por sí solo que utilizar la IA mejore las decisiones médicas.
También preocupa la representatividad de los datos. La mayoría de los pacientes incluidos eran blancos, por lo que será necesario ampliar el entrenamiento con personas de distintos tonos de piel, edades y contextos clínicos. De lo contrario, el rendimiento podría ser desigual y aumentar el riesgo de sesgos.
Por ahora tampoco se dispone de información suficientemente detallada sobre la toxicidad concreta de los tratamientos recibidos. La prueba definitiva llegará con estudios prospectivos, en los que el sistema se utilice durante la atención médica y se mida si realmente mejora la selección de terapias o la supervivencia.
La fotografía facial podría convertirse así en una herramienta sencilla y barata para complementar la valoración oncológica, pero todavía queda camino antes de incorporarla a la práctica clínica. En medicina, una predicción prometedora solo adquiere valor cuando demuestra que ayuda a tomar mejores decisiones para los pacientes.
