Investigadores del Instituto Mass General Brigham, en Estados Unidos, desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático con inteligencia artificial (IA), denominado FaceAge, que tiene la capacidad de estimar la edad biológica de una persona a partir del análisis de sus rasgos faciales.
La edad biológica es un indicador del estado funcional y la salud integral de un organismo, que no se basa en la medida de los años de vida, que es conocida como cronológica.
FaceAge funciona mediante el procesamiento de imágenes faciales para predecir la edad biológica del sujeto, así como también los resultados de supervivencia en pacientes diagnosticados con cáncer.
Los hallazgos de esta investigación, publicados en la revista especializada The Lancet Digital Health, revelaron que los pacientes oncológicos exhibieron, en promedio, una edad biológica superior a la de personas sanas.
De acuerdo con los investigadores, esta disparidad se manifestó visualmente, ya que los pacientes con cáncer aparentaban, aproximadamente, cinco años más que su edad cronológica.
Capacidad predictiva de la herramienta con IA
La correlación que apuntó FaceAge, entre las predicciones y el pronóstico de supervivencia general de los pacientes, demostró una capacidad predictiva superior a la de los profesionales médicos en la evaluación de la esperanza de vida a corto plazo en pacientes sometidos a radioterapia paliativa.
El doctor Hugo Aerts, codirector y autor correspondiente del programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) en Mass General Brigham, destacó en el estudio que es la primera vez que se emplea la IA para estimar la edad biológica de una persona a partir de fotografías faciales con resultados fiables.
Los investigadores resaltaron que la importancia de este desarrollo radica en que un paciente podría enviar un selfie a su médico para que a través de la aplicación, el especialista obtuviera datos que sirvan para la toma de decisiones clínicas.
Esto debido a que la discrepancia entre la edad biológica y la cronológica es un factor pronóstico en pacientes oncológicos que puede adicionar información sobre su estado general de salud que contribuyen a la determinación del tratamiento más adecuado.
Con este objetivo en mente, el equipo de investigación del Mass General Brigham recurrió a tecnologías avanzadas de aprendizaje profundo y reconocimiento facial para el entrenamiento de FaceAge.
El algoritmo fue instruido utilizando un conjunto de datos de 58.851 fotografías de individuos sanos, extraídos de bases de datos públicas junto con imágenes de 6.196 pacientes con cáncer de dos centros médicos estadounidenses.
Resultados de las pruebas con FaceAge
Los resultados con las pruebas de FaceAge revelaron que los pacientes con cáncer presentaron una edad facial más elevada asociada con resultados de supervivencia menos favorables, especialmente en individuos que aparentaban tener más de 85 años de edad, incluso después de ajustar los datos por edad cronológica, sexo y tipo de cáncer.
En una fase adicional del estudio, los desarrolladores de la herramienta solicitaron a 10 médicos e investigadores científicos que predijeran la esperanza de vida a corto plazo a partir de las fotografías de pacientes bajo tratamiento de radioterapia paliativa.
En el texto del estudio acotaron que la precisión de las predicciones varió considerablemente entre los participantes, no obstante, las evaluaciones superaron la probabilidad de un resultado humano, tras proporcionarle a FaceAge el contexto clínico y el estado oncológico del paciente.
“Esto abre un nuevo horizonte en el descubrimiento de biomarcadores a partir de fotografías, con un potencial que trasciende ampliamente el tratamiento del cáncer o la predicción de la edad. Espero que podamos utilizar esta tecnología como un sistema de detección temprana de diversas enfermedades para ayudar a salvar vidas”, señaló Ray Mak, coautor principal del desarrollo.
Los investigadores resaltaron que se requieren nuevas pruebas antes de considerar la implementación de esta tecnología en un entorno clínico real. Por lo que el equipo científico se encuentra explorando la capacidad de esta herramienta para predecir otras patologías, el estado general de salud y la esperanza de vida.
Los estudios de seguimiento contemplan la expansión de esta investigación a varios centros hospitalarios, el análisis de pacientes en diversas etapas del cáncer y el seguimiento y verificación de las estimaciones de FaceAge.
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