Harvard Gazette informó que investigadores vinculados a Harvard y Mass General Brigham desarrollaron estudios sobre FaceAge, una herramienta de inteligencia artificial que analiza fotografías digitales del rostro para estimar la edad biológica y su relación con resultados en pacientes con cáncer.
Entre los nombres mencionados en la investigación aparecen Raymond Mak y Hugo Aerts.
Una IA que analiza el rostro
El trabajo examina la relación entre la edad cronológica, la edad que aparenta una persona en una fotografía y la evolución clínica de pacientes oncológicos.
Los investigadores sostienen que la edad biológica puede diferir de la edad real y que esa diferencia podría aportar información útil para tomar decisiones médicas. La herramienta, llamada FaceAge, fue diseñada para procesar imágenes simples del rostro mediante algoritmos de inteligencia artificial.
Estudios con miles de pacientes
Uno de los estudios analizó datos de más de 24.000 pacientes con cáncer y encontró que el 65% aparentaba una edad facial mayor a su edad cronológica.
El análisis también halló una relación entre esa diferencia y los resultados clínicos. Los pacientes que parecían cinco años o más jóvenes que su edad real tuvieron mejores resultados, mientras que quienes aparentaban 10 años o más por encima de su edad cronológica registraron peores resultados.
Ritmo de envejecimiento facial durante el tratamiento
Un segundo estudio, publicado en Nature Communications, evaluó cambios en la edad facial entre dos momentos del tratamiento. La investigación incluyó a 2.276 pacientes con cáncer mayores de 20 años que recibían al menos dos cursos de radioterapia.
Los datos mostraron que un ritmo más lento de envejecimiento facial estuvo asociado con mayor supervivencia, mientras que una aceleración del envejecimiento facial se vinculó con peores resultados.
FaceAge 2.0 y uso futuro
La segunda investigación utilizó una nueva versión del algoritmo, denominada FaceAge 2.0, entrenada con grandes volúmenes de imágenes. Primero se emplearon 40 millones de rostros para reconocer rasgos faciales, luego 700.000 imágenes de personas con edad conocida y finalmente datos de 24.000 pacientes con cáncer.
