Una herramienta de inteligencia artificial analiza fotos de perfil para estimar la edad real y pronosticar el riesgo de contraer cáncer.

Una herramienta de inteligencia artificial analiza fotos de perfil para estimar la edad real y pronosticar el riesgo de contraer cáncer.. Foto: Redacción InfoArticulos

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 en la revista The Lancet Digital Health: FaceAge, que convierte una selfie en un indicador de la edad biológica del paciente.

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 parecieron 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 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.

El modelo además afirmó un meme ya famoso en internet, cuando estimó que la edad biológica del jovial actor estadounidense Paul Rudd era de 43 años en una foto tomada cuando tenía 50.

Las herramientas de IA han sido objeto de escrutinio por no prestar suficiente atención a personas no blancas. Mak dijo que comprobaciones preliminares no revelaron sesgos raciales significativos en las predicciones de FaceAge; no obstante, el grupo entrena un modelo de segunda generación con 20.000 pacientes.

También ponen a prueba cómo factores como maquillaje, cirugías estéticas y la variación en la iluminación pueden engañar al sistema.

Debates éticos saltan a la vista: una IA que puede leer la edad biológica a partir de un selfie puede ser una ayuda para médicos, pero también una tentación para las aseguradoras de vida o empresas que buscan medir el riesgo.

Saber que el cuerpo es biológicamente mayor de lo que se pensaba puede motivar cambios positivos en la salud o sembrar ansiedad, otro dilema sobre la mesa.