Herramienta de IA predice la supervivencia del cáncer a partir de una selfie

Los investigadores de Mass General Brigham construyeron un modelo de IA llamado FAHR‑Face. Según The Guardian, el modelo se entrenó con más de 40 millones de fotografías faciales. El estudio se publicó en Lancet Digital Health. Los autores incluyen a Hugo Aerts y Raymond Mak.

Según MedicalXpress, FAHR‑Face aprende una representación general del rostro. El modelo puede adaptarse a diferentes resultados de salud. El estudio utilizó el modelo para crear dos herramientas. Una herramienta estima la edad biológica; la otra predice la supervivencia del cáncer.

Según MedicalXpress, FAHR‑FaceAge se centra en las pliegues nasolabiales, la frente sobre los ojos y las sienes. Según MedicalXpress, FAHR‑FaceSurvival evalúa el área debajo de los ojos y alrededor del puente nasal. Según MedicalXpress, las dos herramientas dependen de regiones faciales distintas. Según MedicalXpress, sus predicciones están solo débilmente correlacionadas.

Según MedicalXpress, el estudio encontró que los pacientes cuyo FAHR‑FaceAge era cinco años o más mayor que su edad cronológica tenían un riesgo de muerte un 21 % mayor durante un seguimiento de cuatro años. Según MedicalXpress, los pacientes que parecían cinco años o más más jóvenes tenían un riesgo un 17 % menor. Según MedicalXpress, la desviación entre FAHR‑FaceAge y la edad cronológica se vinculó de forma independiente a la supervivencia.

Según MedicalXpress, los investigadores también examinaron factores de estilo de vida. Según MedicalXpress, el consumo excesivo de alcohol, el uso de drogas y el tabaquismo se asociaron con una apariencia biológicamente mayor. Según MedicalXpress, los fumadores actuales parecían más viejos que los exfumadores, y los exfumadores más viejos que los nunca fumadores. Según MedicalXpress, el tabaquismo mostró el patrón más fuerte.

Según Raymond Mak, los médicos necesitan mejores formas de estimar la reserva física antes de recomendar tratamientos intensivos. Según MedicalXpress, los autores afirman que las herramientas de IA pueden apoyar decisiones de tratamiento personalizadas pero no sustituyen el juicio del médico. Según MedicalXpress, sugieren que el enfoque es escalable y cuantitativo.