Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo llamado FaceAge que utiliza una foto del rostro de una persona para predecir la edad biológica y los resultados de supervivencia, demostrando que una simple selfie puede contener información importante que podría ayudar a informar la toma de decisiones clínicas.
Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo llamado FaceAge, que analiza fotografías faciales para predecir la edad biológica de una persona y los posibles resultados de supervivencia, particularmente en pacientes con cáncer. Esta innovadora herramienta promete proporcionar datos objetivos para informar las decisiones de tratamiento en el cuidado del cáncer y otras enfermedades crónicas.
La funcionalidad principal de FaceAge reside en su capacidad para estimar la edad biológica de una persona a partir de una simple fotografía facial. Esto se logra mediante el uso de aprendizaje profundo y tecnologías de reconocimiento facial. El algoritmo fue entrenado con un vasto conjunto de datos de 58,851 fotos de individuos presumiblemente sanos, lo que le permitió aprender las sutiles señales visuales asociadas con el envejecimiento.
Los hallazgos del estudio revelan que los pacientes con cáncer, en promedio, exhiben una FaceAge más alta en comparación con las personas sin cáncer. Específicamente, los pacientes con cáncer parecían aproximadamente cinco años mayores que su edad cronológica, lo que sugiere un posible vínculo entre las características faciales y las condiciones de salud subyacentes. Esta observación subraya el potencial de FaceAge para servir como un indicador no invasivo de la salud general.
Además, la investigación demostró una correlación entre las predicciones de FaceAge más altas y peores resultados de supervivencia general en varios tipos de cáncer. Esta asociación sugiere que FaceAge podría ser una herramienta valiosa para evaluar el pronóstico y adaptar las estrategias de tratamiento. Por ejemplo, los pacientes con una FaceAge más alta podrían requerir intervenciones más agresivas o un seguimiento más cercano.
El estudio también comparó el rendimiento de FaceAge con el de los médicos en la predicción de las expectativas de vida a corto plazo para los pacientes que se someten a radioterapia paliativa. Los resultados indicaron que FaceAge superó a los médicos en esta tarea. Cuando a los médicos se les proporcionó la información de FaceAge del paciente, sus predicciones mejoraron significativamente, lo que destaca el potencial del algoritmo para aumentar la toma de decisiones clínicas.
Los investigadores enfatizan el potencial de FaceAge para proporcionar medidas objetivas que puedan informar las decisiones clínicas. Los médicos, como cualquier persona, pueden tener sesgos sobre la edad de una persona que pueden influenciarlos, lo que alimenta la necesidad de medidas predictivas más objetivas para informar las decisiones de atención. FaceAge ofrece una evaluación más objetiva, lo que podría reducir la influencia de las interpretaciones subjetivas.
Las implicaciones de esta investigación se extienden más allá del cuidado del cáncer. A medida que muchas enfermedades crónicas se reconocen cada vez más como enfermedades del envejecimiento, la capacidad de predecir con precisión la trayectoria de envejecimiento de un individuo se vuelve aún más crítica. FaceAge tiene el potencial de ser utilizado como un sistema de detección temprana en una variedad de aplicaciones, dentro de un marco regulatorio y ético sólido, para ayudar a salvar vidas.
Los autores del estudio destacan la necesidad de una mayor investigación para validar y refinar FaceAge. Los estudios de seguimiento incluyen la expansión de este trabajo en diferentes hospitales, la observación de pacientes en diferentes etapas del cáncer, el seguimiento de las estimaciones de FaceAge a lo largo del tiempo y la prueba de su precisión en comparación con los conjuntos de datos de cirugía plástica y maquillaje.
El desarrollo de FaceAge representa un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina. Demuestra el potencial de utilizar datos fácilmente disponibles, como fotografías faciales, para obtener información sobre la salud de una persona y predecir su respuesta al tratamiento. Los investigadores son optimistas sobre las futuras aplicaciones de esta tecnología y su potencial para mejorar la atención al paciente.
Investigadores de Mass General Brigham han desarrollado FaceAge, un algoritmo de IA que predice la edad biológica y los resultados de supervivencia a partir de fotos faciales. La herramienta revela que los pacientes con cáncer a menudo parecen mayores que su edad cronológica, y las predicciones de FaceAge más altas se correlacionan con peores tasas de supervivencia. Aunque se necesita más investigación, FaceAge muestra potencial como un nuevo biomarcador y sistema de detección temprana para diversas enfermedades, lo que podría revolucionar la atención médica y resaltar el potencial sin explotar dentro de las imágenes cotidianas.
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