Científicos del Mass General Brigham desarrollaron un modelo entrenado con más de 40 millones de rostros capaz de predecir resultados clínicos y analizar factores del estilo de vida como el tabaquismo y el consumo de alcohol.
Un avanzado modelo de inteligencia artificial fue entrenado utilizando un registro superior a los 40 millones de imágenes faciales con el propósito fundamental de calcular con precisión la edad biológica de una persona y estimar la probabilidad de sobrevivencia ante padecimientos oncológicos, demostrando un rendimiento sumamente eficaz en ambas tareas y optimizando las predicciones al combinar ambos parámetros informativos.
De acuerdo con lo explicado por Raymond Mak, oncólogo radioterápico en el Mass General Brigham Cancer Institute y uno de los autores del estudio publicado en la revista Lancet Digital Health, en la práctica médica tradicional se enseña a los profesionales a ingresar a una habitación y valorar visualmente al paciente para formarse una impresión general sobre su estado de fragilidad o salud; sin embargo, este método representa una valoración de carácter subjetivo que influye en la determinación de tratamientos como cirugías, quimioterapias o radioterapias. Por ello, desde el programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) del hospital, el objetivo principal consiste en lograr que dicha evaluación clínica basada en fotografías del rostro sea cuantitativa, coherente, escalable y sirva estrictamente como un apoyo complementario para la toma de decisiones personalizadas sin pretender sustituir el criterio médico profesional.
El desarrollo tecnológico, denominado FAHR-Face como acrónimo en inglés de Fundamentos de IA para el Reconocimiento en Salud, dio origen a dos herramientas complementarias: por un lado, FAHR-FaceAge, diseñada para estimar la edad biológica de los pacientes con mayor exactitud que los algoritmos convencionales previos, y por el otro, FAHR-FaceSurvival, herramienta pionera capaz de predecir directamente los resultados de supervivencia en pacientes con cáncer a partir de una simple imagen de la cara, según destacó Hugo Aerts, director de AIM.
Los investigadores detallaron que, aunque ambos instrumentos derivan del mismo modelo base, capturan información distinta y complementaria del rostro humano; mientras FAHR-FaceAge focaliza su análisis en los pliegues nasolabiales, la zona frontal situada sobre las órbitas oculares y las sienes, FAHR-FaceSurvival evalúa de manera específica la región inferior de los ojos y el área circundante al puente nasal.
Finalmente, el equipo de investigación descubrió a partir del procesamiento de datos que determinados factores vinculados al estilo de vida impactan directamente en el envejecimiento facial acelerado, encontrando que el consumo excesivo de alcohol, el uso de sustancias ilícitas y el tabaquismo se relacionan estrechamente con una mayor edad biológica aparente, destacando especialmente que el hábito de fumar muestra la correlación más severa al evidenciar que los fumadores actuales aparentan más edad que los exfumadores y estos a su vez superan la apariencia de quienes nunca han fumado. Asimismo, los especialistas subrayaron que el modelo demostró una alta estabilidad ante variables fotográficas comunes como iluminación, postura, expresiones o maquillaje, manteniendo su consistencia frente a procedimientos estéticos a excepción de ligeras variaciones detectadas tras cirugías de rinoplastia.
Fuente: Mass General Brigham / Lancet Digital Health | © Redacción NoticiasPV Nayarit
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