FaceAge: ¿quieres saber si llegarás al Año Nuevo? Solo hazte un selfie

Especialistas de la Escuela de Medicina de Harvard y la clínica Mass General Brigham han creado un sistema de inteligencia artificial que analiza fotografías de pacientes para determinar su edad biológica y predecir la esperanza de vida en casos de enfermedades oncológicas. Esta información permitirá a los médicos optimizar los esquemas de tratamiento.

El proyecto está encabezado por Hugo Aerts, director del programa "Inteligencia Artificial en Medicina" y profesor de oncología radioterápica. Él señala que cada persona envejece a su manera. Mientras que la edad cronológica se calcula a partir de la fecha de nacimiento, la edad biológica se forma bajo la influencia de múltiples factores, como el estilo de vida, la genética y el estado general del organismo. Los investigadores supusieron que la apariencia de una persona puede reflejar con precisión su edad biológica.

Durante el desarrollo de la red neuronal FaceAge, los científicos analizaron más de 58 mil fotografías de personas sanas con edad conocida, así como más de 6 mil imágenes de pacientes oncológicos cuyas historias clínicas contenían datos detallados sobre su edad y los resultados del tratamiento. El sistema descubrió una regularidad: en promedio, la edad biológica de los enfermos de cáncer superaba en cinco años su edad cronológica. Además, una apariencia más envejecida indicaba peores pronósticos en diferentes tipos de tumores.

Los médicos desde hace tiempo confían en la evaluación visual del estado de sus pacientes —el llamado "método del ojo". Durante una consulta observan si el paciente camina por sí solo o usa silla de ruedas, qué tan robusto parece, si muestra signos visibles de enfermedad. Sin embargo, una investigación publicada en The Lancet Digital Health con apoyo de los Institutos Nacionales de Salud reveló serias limitaciones en este enfoque.

A un grupo de diez médicos en ejercicio y especialistas se les pidió predecir la esperanza de vida de cien pacientes incurables que estaban recibiendo radioterapia paliativa. Los médicos recibieron información sobre la edad cronológica de los pacientes y la etapa del cáncer, pero sus pronósticos apenas superaron el nivel de acierto del azar. La precisión de sus estimaciones mejoró considerablemente solo después de revisar los análisis de FaceAge.

Raymond Mak, coautor del estudio y profesor de oncología radioterápica en la Escuela de Medicina de Harvard, relató un caso revelador. Lo consultó un hombre de 86 años con cáncer de pulmón. El paciente se veía mucho más joven de lo que indicaba su edad, por lo que el médico decidió prescribirle un tratamiento intensivo. Hoy, a los 90 años, el estado de salud del anciano sigue siendo estable. Cuando Mak subió a FaceAge una fotografía del paciente tomada al inicio de la terapia, el programa confirmó que su edad biológica estaba una década por detrás de la cronológica.

El sistema también es útil en situaciones opuestas: si el estado físico del paciente es más débil de lo que sugiere su edad en el pasaporte, los médicos optan por métodos más suaves —aquellos que el cuerpo pueda tolerar.

La red neuronal se perfecciona constantemente, estudiando miles de fotografías de pacientes y comparándolas con los desenlaces de sus enfermedades. Sin embargo, sus creadores aún no pueden indicar con precisión qué signos analiza. Se presume que evalúa las arrugas, las canas, la calvicie —rasgos distintos de los criterios habituales en el examen clínico.

Aerts y Mak enfatizan que FaceAge no pretende reemplazar a los doctores, sino complementar sus herramientas. Antes de integrarse a la práctica médica, será probada en diversos grupos de pacientes. Aerts está convencido de que el desarrollo tendrá un impacto significativo en la evolución de la atención médica. Por primera vez se dispone de una herramienta que permite observar fácilmente la dinámica del estado del paciente en cualquier etapa: antes del tratamiento, durante el mismo y después de su finalización. Los médicos podrán identificar con anticipación los riesgos de complicaciones tras operaciones quirúrgicas y otros procedimientos.