Un equipo de científicos de Mass General Brigham, en Boston, presentó los resultados de una investigación sobre el uso de inteligencia artificial para identificar señales relacionadas con el estado de salud de pacientes con cáncer a partir de fotografías faciales.
El sistema, denominado FAHR-FaceSurvival, fue desarrollado a partir de modelos de aprendizaje automático entrenados con más de 40 millones de imágenes. Su objetivo es analizar características visibles del rostro y estudiar si contienen información útil para estimar determinados riesgos clínicos.
La investigación representa una evolución de trabajos anteriores sobre la llamada edad biológica facial, un concepto que busca distinguir entre los años que tiene una persona y las señales físicas asociadas con su estado general de salud.
Los investigadores encontraron que ciertos patrones detectados por el modelo estaban relacionados con diferencias en el riesgo de mortalidad de pacientes oncológicos.
El estudio, publicado en The Lancet Digital Health, plantea que estos métodos podrían convertirse en herramientas complementarias para la evaluación de pacientes, siempre que futuras investigaciones comprueben su utilidad y seguridad.
Sin embargo, los especialistas no sostienen que una fotografía pueda sustituir diagnósticos médicos, estudios clínicos, biopsias o tratamientos establecidos.
La capacidad predictiva observada en una investigación tampoco garantiza que los resultados sean igualmente precisos en todas las poblaciones.
El avance abre posibilidades para desarrollar herramientas médicas menos invasivas, pero también plantea preguntas relacionadas con privacidad, sesgos algorítmicos y la interpretación responsable de los resultados.
