Una fotografía del rostro podría contener señales de salud que no son evidentes a simple vista. Un estudio publicado en The Lancet Digital Health evaluó una herramienta de inteligencia artificial capaz de estimar la edad biológica y calcular el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer

El sistema se basa en un modelo entrenado con más de 40 millones de fotografías faciales. A partir de esa base se desarrollaron dos algoritmos complementarios: FAHR-FaceAge, que estima la edad biológica, y FAHR-FaceSurvival, que calcula directamente el riesgo de muerte

Una diferencia entre la edad real y la biológica

Para desarrollar FAHR-FaceAge se utilizaron 743.152 fotografías de personas cuya edad cronológica era conocida. En imágenes que no habían sido usadas durante el entrenamiento, la diferencia promedio entre la edad real y la estimada fue de 5,1 años

En pacientes que recibían radioterapia, la diferencia media se acercó a los siete años. Quienes aparentaban tener al menos cinco años más que su edad cronológica registraron un riesgo de muerte 21% superior al del resto durante un seguimiento promedio de cuatro años. En cambio, quienes aparentaban al menos cinco años menos tuvieron un riesgo 17% inferior

El segundo algoritmo calcula el riesgo directamente

FAHR-FaceSurvival no intenta determinar la edad biológica. Fue entrenado con 34.363 imágenes faciales de pacientes con cáncer y datos sobre su evolución clínica

El grupo clasificado por el algoritmo como de mayor riesgo presentó una mortalidad superior al triple de la observada en el grupo de menor riesgo. La asociación se mantuvo después de ajustar los resultados por edad, sexo, tipo de cáncer y características del tratamiento

Ambos algoritmos parten de un mismo modelo, pero analizan señales faciales diferentes. FAHR-FaceAge presta atención, entre otras zonas, a los pliegues entre la nariz y las comisuras de la boca, la frente y las sienes. FAHR-FaceSurvival concentra parte de su análisis debajo de los ojos y alrededor del puente nasal

Una posible ayuda antes de tratamientos intensivos

La tecnología podría utilizarse para evaluar la fragilidad de una persona antes de una cirugía, una sesión de radioterapia o terapias sistémicas. La información adicional podría contribuir a personalizar las decisiones médicas, especialmente en pacientes mayores

Sin embargo, el objetivo planteado por los investigadores es apoyar el criterio médico, no reemplazarlo. Todavía es necesario determinar qué información biológica identifica el sistema y cuánto mejora las evaluaciones que ya se emplean en la práctica clínica

Las estimaciones de edad se mantuvieron relativamente estables ante cambios habituales en las fotografías, como la iluminación, las expresiones, la posición del rostro y el maquillaje. También variaron poco después de distintos procedimientos de cirugía plástica, aunque la rinoplastia produjo algunos cambios

El análisis halló además asociaciones entre una apariencia facial biológicamente más envejecida y hábitos como fumar, consumir alcohol en exceso o usar drogas. Estos resultados no demuestran que esos factores sean la causa de las señales detectadas por la inteligencia artificial

La relación entre la apariencia facial y la salud ya había sido explorada en investigaciones previas. Un trabajo publicado en 2022 encontró similitudes genéticas entre personas con rostros parecidos, aunque sus resultados no indicaban que los rasgos faciales pudieran utilizarse como una prueba diagnóstica

El nuevo estudio aporta evidencia sobre el posible valor pronóstico de las imágenes faciales, pero deja abierta una pregunta central: cómo interpretar esas señales y qué información agregan frente a los datos clínicos disponibles