Una IA analiza el rostro y estima riesgo de muerte en pacientes con cáncer: así funciona FAHR-Face
¿Puede una fotografía del rostro ayudar a los médicos a conocer el estado de salud de una persona con cáncer? Un equipo científico de Estados Unidos desarrolló una inteligencia artificial capaz de identificar señales relacionadas con el envejecimiento y con el riesgo de morir entre pacientes oncológicos. El resultado abre posibilidades para la medicina, aunque todavía no es una prueba clínica disponible para todos.
El estudio identifica distintas regiones del rostro relacionadas con la estimación de edad y de supervivencia. Imagen: Mass General Brigham / The Lancet Digital Health.
Más de 40 millones de rostros para entrenar a una IA
La tecnología se llama FAHR-Face y fue desarrollada por investigadores de Mass General Brigham. Primero aprendió patrones a partir de más de 40 millones de imágenes faciales. Después, el equipo la adaptó para analizar variables de salud.
De ese entrenamiento surgieron dos herramientas distintas: FAHR-FaceAge, que estima la edad a partir de los rasgos faciales, y FAHR-FaceSurvival, que analiza fotografías de pacientes con cáncer para identificar patrones relacionados con su supervivencia.
El entrenamiento general del sistema y el análisis en pacientes con cáncer utilizaron conjuntos de imágenes diferentes. Gráfico: Blanco Político, con datos de la investigación.
¿Qué encontró el estudio en pacientes con cáncer?
Para desarrollar el modelo relacionado con supervivencia, los científicos utilizaron 34,363 fotografías de pacientes oncológicos y comprobaron sus resultados con grupos independientes. El estudio fue publicado en la revista científica The Lancet Digital Health.
En las comparaciones de riesgo, el grupo clasificado con la puntuación más alta presentó una razón de riesgos de mortalidad ajustada de 3.23 frente al grupo con la puntuación más baja. Esa medida compara grupos de pacientes: no significa que una foto permita saber si alguien morirá ni cuándo.
El hallazgo describe asociaciones estadísticas; no es una sentencia médica sobre el futuro de una persona.
¿Qué parte del rostro observa el algoritmo?
Los resultados muestran que las dos herramientas no miran exactamente las mismas señales. El modelo relacionado con edad presta especial atención a los pliegues junto a la nariz y la boca, la frente y las sienes.
En cambio, el sistema que analiza riesgo de supervivencia da mayor importancia a regiones debajo de los ojos y alrededor del puente de la nariz. Los investigadores consideran que esos patrones podrían aportar información adicional sobre el estado general de pacientes que ya tienen un diagnóstico.
No se trata de detectar cáncer en una selfie, sino de estudiar señales de salud en personas que ya viven con la enfermedad.
El siguiente paso: llevar el hallazgo a la medicina real
La utilidad potencial es ayudar a los especialistas a valorar el estado de un paciente antes de decidir tratamientos exigentes, como cirugía, radioterapia o terapias sistémicas. Pero un algoritmo no conoce por sí solo el historial clínico, la evolución del tumor ni las necesidades de cada persona.
También hace falta estudiar con más profundidad cómo se comporta la tecnología en poblaciones diversas, sus posibles sesgos y la privacidad de las imágenes. Por ahora, no está validada como una herramienta para que cualquier usuario calcule su probabilidad personal de morir por cáncer.
¿Existe una versión para probarla?
Los investigadores publicaron parte del código de FAHR-Face en GitHub. Además, Mass General Brigham mantiene un estudio de investigación donde las personas pueden participar con una fotografía para conocer una estimación experimental de edad facial.
Esa modalidad pública se centra en la edad facial: no ofrece al público el sistema de pronóstico de supervivencia de pacientes con cáncer. La investigación apunta a una nueva forma de usar la IA como apoyo médico, siempre junto a la valoración de especialistas.
Estudio original: https://doi.org/10.1016/j.landig.2026.101056
Información institucional: https://news.massgeneralbrigham.org/en/ai-facial-recognition-tools-assess-age-cancer-survival-risk
Código de los investigadores: https://github.com/AIM-Harvard/FAHR-Face
