¿Tu rostro revela cuánto tiempo te queda? Enseñan a una IA a estimar el riesgo de muerte con una sola foto

Se enseñó a una IA a evaluar el riesgo de muerte en pacientes con cáncer a partir de una sola fotografía del rostro. El modelo FAHR-Face analiza los rasgos de la persona y ofrece una predicción que, en los ensayos, coincidió notablemente con la supervivencia real. Los autores esperan que con el tiempo ese análisis pueda complementar la evaluación habitual del estado del paciente antes de un tratamiento intenso; sin embargo, aún es pronto para usar el algoritmo en clínicas.

Los investigadores entrenaron a FAHR-Face con más de 40 millones de fotografías de rostros y luego crearon a partir de él dos algoritmos separados. FAHR-FaceAge estima la edad de la persona por su apariencia, y FAHR-FaceSurvival intenta determinar directamente el riesgo de muerte en pacientes con enfermedades oncológicas. El segundo algoritmo se entrenó adicionalmente con más de 34 000 fotografías de pacientes.

El resultado más evidente se obtuvo entre más de 38 000 personas que recibían radioterapia. Si FAHR-FaceAge estimaba que el rostro del paciente parecía al menos cinco años mayor que su edad real, el riesgo de muerte en los años siguientes era un 21% mayor. En los pacientes a los que el algoritmo asignaba una edad al menos cinco años menor que la indicada en su documento, el riesgo era un 17% menor.

FAHR-FaceSurvival funciona de otra manera. El algoritmo no intenta primero determinar la edad, sino que asigna directamente a la fotografía una puntuación de riesgo entre cero y uno. Entre casi cuatro mil pacientes, el 53% de las personas con un resultado de 0,9 a 1 murieron dentro de los 90 días tras la imagen. En el grupo con una puntuación de 0 a 0,1, en el mismo período murieron el 2%. La utilización conjunta de ambos algoritmos ofrecía un pronóstico más preciso que cada uno por separado. Estas cifras las presentan los autores en los resultados del trabajo.

Es curioso que los algoritmos se fijan en distintas zonas del rostro. FAHR-FaceAge presta más atención a la frente, las sienes y los pliegues entre la nariz y las comisuras de la boca. FAHR-FaceSurvival se apoya con más frecuencia en la zona bajo los ojos y cerca del tabique nasal. Por qué precisamente estas áreas ayudan a evaluar el estado de la persona, los investigadores aún no lo saben con exactitud.

Los autores también descubrieron que fumar, el consumo frecuente de alcohol y de drogas aumentaban la edad que el algoritmo determinaba a partir de la fotografía. La historia de tabaquismo mostró una diferencia especialmente notable: el sistema valoraba, en promedio, a los fumadores actuales como mayores que a los exfumadores, y a los exfumadores como mayores que a las personas que nunca habían fumado.

No obstante, el algoritmo no examina células, órganos ni análisis de sangre; llega a una conclusión solo a partir de la fotografía. En esencia, el sistema busca signos externos que estadísticamente ayudan a evaluar el estado del organismo. El reconocimiento facial habitual resuelve otra tarea: identifica o confirma la identidad de la persona, mientras que FAHR-Face intenta extraer de la imagen información sobre la salud.

Quedan cuestiones serias antes de su aplicación real. Los pacientes para las pruebas clínicas se reclutaron solo en unos pocos centros médicos, por lo que la precisión puede variar entre distintos grupos poblacionales. Además, los investigadores aún no han demostrado que una decisión médica tomada con ayuda de la fotografía mejore realmente los resultados del tratamiento. Los autores proponen usar el análisis facial solo como un indicador adicional y primero probar el algoritmo en grupos de pacientes más grandes y diversos.