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Washington, Estados Unidos. Los médicos suelen empezar sus exámenes con la “prueba ocular”, un juicio rápido sobre si el paciente parece mayor o menor de su edad, que puede influir en decisiones médicas. Este diagnóstico intuitivo podría mejorarse pronto con inteligencia artificial (IA).
Un algoritmo de aprendizaje profundo figuró el jueves en la revista The Lancet Digital Health: FaceAge, que convierte un simple primer plano fotográfico en un número que refleja con mayor precisión la edad biológica de una persona, en lugar de la fecha de nacimiento en su historial médico.
Entrenado con decenas de miles de fotografías, determinó que los pacientes con cáncer eran, en promedio, cinco años mayores biológicamente que sus compañeros sanos.
Los autores del estudio afirman que esto podría ayudar a los médicos a decidir quién puede tolerar con seguridad tratamientos severos y a quién le iría mejor con uno más suave.
“Nuestra hipótesis es que FaceAge puede ser usado como un biomarcador en la atención oncológica para medir la edad biológica del paciente y ayudar al doctor a tomar estas difíciles decisiones”, dijo Raymond Mak, coautor del estudio y oncólogo de Mass Brigham Health, un sistema de salud de Boston afiliado a Harvard.
En el caso hipotético de dos pacientes, uno que a sus 75 años es ágil y presenta una edad biológica de 65, y otro más frágil, de 60 años pero cuya edad biológica sube a 70, una radioterapia agresiva puede ser más apropiada para el primero, pero riesgosa para el segundo.
La misma lógica puede aplicarse en decisiones relacionadas con operaciones de corazón, reemplazo de caderas o cuidados paliativos.
Mayor precisión
El modelo se entrenó con 58.851 retratos de adultos presumiblemente sanos por encima de 60 años, extraídos de bases de datos públicas.
Se probó luego en 6.196 pacientes que recibían tratamiento en Estados Unidos y Países Bajos con fotos tomadas antes de su radioterapia. Pacientes con tumores malignos parecían en promedio 4,79 años mayores biológicamente que sus edades cronológicas.
Entre los pacientes con cáncer, una puntuación más alta en FaceAge predecía una peor supervivencia, incluso después de introducir edad, sexo y tipo de tumor. Las chances caían dramáticamente para quienes su edad biológica pasaba de 85.
FaceAge determina los signos de envejecimiento diferente a cómo en general lo hacen las personas. Por ejemplo, las canas y la calvicie importan menos que los cambios sutiles en la musculatura facial.
Se le pidió a seis doctores examinar fotografías de los rostros de pacientes con cáncer terminal y determinar cuáles de ellos perecerían en los seis meses siguientes. Con la información de FaceAge en mano, sus predicciones mejoraron notablemente.
Los investigadores tienen previsto abrir un portal FaceAge de acceso público donde las personas puedan subir sus retratos para participar en un estudio de investigación para validar el algoritmo. Las versiones comerciales para médicos le seguirán, pero solo después de más validación.
