Entrenan a la IA para estimar la supervivencia por cáncer

Investigadores del Mass General Brigham (EEUU) entrenaron un modelo de IA con más de 40 millones de imágenes faciales para desarrollar herramientas que estiman la edad biológica y predicen el riesgo de supervivencia en pacientes con cáncer. De esta forma crearon FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition), un modelo de gran tamaño del que derivaron dos herramientas complementarias: FAHR-FaceAge, que estima la edad biológica con alta precisión, y FAHR-FaceSurvival, que predice directamente la supervivencia en pacientes con cáncer. El estudio demostró que la desviación entre la edad estimada por FAHR-FaceAge y la edad cronológica se vincula de forma independiente a la supervivencia.

“A medida que la población envejece, los médicos necesitan mejores maneras de estimar la reserva física y la fragilidad antes de recomendar tratamientos intensivos como la radioterapia, la cirugía o la terapia sistémica”, comenta el doctor Raymond Mak, oncólogo radioterapeuta del Instituto Oncológico Mass General Brigham y miembro de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM).

“Nuestro objetivo es lograr que la evaluación de la salud basada en fotografías faciales sea más cuantitativa, consistente y escalable, respaldando las decisiones personalizadas sin sustituir el criterio médico”, añade sobre el estudio publicado en Lancet Digital Health.

“El avance técnico clave reside en que FAHR-Face aprende una representación general del rostro que luego se adapta a distintos indicadores, permitiendo desarrollar múltiples biomarcadores sin entrenar cada modelo desde cero”, recalca el doctor Hugo Aerts, coautor principal y director de AIM.

Ambas herramientas capturan información diferente y complementaria. FAHR-FaceAge se centra en los pliegues nasolabiales, la frente y las sienes, mientras que FAHR-FaceSurvival evalúa la región debajo de los ojos y el puente nasal. Al analizarlas conjuntamente, la combinación mejoró aún más el ajuste del modelo de supervivencia. “Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración de que un modelo de IA puede predecir directamente la supervivencia al cáncer a partir de una simple fotografía”, incide Aerts. Los investigadores hallaron que factores del estilo de vida influyen en el envejecimiento facial: el consumo excesivo de alcohol, drogas y tabaco se asociaron a una apariencia mayor. Los fumadores actuales parecían mayores que los exfumadores, y estos mayores que quienes nunca habían fumado.

El equipo amplía la investigación con el Estudio FaceAge, en faceage.bwh.harvard.edu, donde el público puede subir una fotografía, recibir un informe y aportar datos para validar mediciones.